6 de febrero de 2014
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A satisfaction-based model for affect recognition from conversational features in spoken dialog systems

Publicado en: SPEECH COMMUNICATION. 55 (7-8): 825-840 - 2013-09-01 55(7-8), DOI: 10.1016/j.specom.2013.04.005

Autores:

Lebai Lutfi, Syaheerah; Fernandez-Martinez, Fernando; Manuel Lucas-Cuesta, Juan; Lopez-Lebon, Lorena; Manuel Montero, Juan
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Afiliaciones

Grupo de Tecnología del Habla y Aprendizaje Automático. Universidad Politécnica de Madrid - Autor o Coautor
Univ Carlos III Madrid, Dept Signal Theory & Commun, Multimedia Proc Grp GPM, E-28903 Getafe, Spain - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid, Speech Technol Grp, E-28040 Madrid, Spain - Autor o Coautor
Univ Sci Malaysia, Sch Comp Sci, George Town, Malaysia - Autor o Coautor
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Palabras clave

Affective spoken dialog systemAmino-acid sitesAutomatic affect detectionConversational cuesCorrelated evolutionDialog featuresDomestic environmentHifi agentLanguagePhylogenetic-relationshipsPredicting user satisfactionSocial intelligenceUser bias

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista SPEECH COMMUNICATION debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia Scopus (SJR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2013, se encontraba en la posición , consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Computer Vision and Pattern Recognition. Destacable, igualmente, el hecho de que la Revista está posicionada por encima del Percentil 90.

Independientemente del impacto esperado determinado por el canal de difusión, es importante destacar el impacto real observado de la propia aportación.

Según las diferentes agencias de indexación, el número de citas acumuladas por esta publicación hasta la fecha 2026-04-24:

  • WoS: 13
  • Scopus: 13
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-24:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 59.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 59 (PlumX).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/15781/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: Amsterdam; Malaysia.

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (LEBAI LUTFI, SYAHEERAH BINTI) y Último Autor (Montero, JM).

los autores responsables de establecer las labores de correspondencia han sido Manuel Montero, Juan y Montero, JM.

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