研究开发了一种新的情感标注的心理健康语料库 (EmoMent)，从 Sri Lanka 和印度提取了 2802 篇 Facebook 帖子 (14845 句子)，并使用 RoBERTa 模型对其进行自动分类分析，证明了情感分析的潜力。

Aug, 2022

使用 MDEAW 多模式数据库记录了学生在课堂上的情绪反应，结果表明了便携、低成本的设备的应用潜力，并建立了学生情感识别的基础。

Jul, 2022

本研究使用在线手写和绘画分析工具区分健康个体和抑郁症患者的差异，结果表明时间特征对于区分亚临床抑郁症和健康组更具有效性，而导线和压力特征对于区分临床抑郁症和健康组更为有效。

Feb, 2023

构建了第一个包含多视角信息的中文多模态情感病理性言语数据库，标记了 29 个对照组和 39 个不同程度运动性言语障碍患者表达快乐、悲伤、愤怒和中性情绪的情感言语，并通过精确度、言语可懂性、价值 - 唤醒空间分布和 SCL-90 与疾病严重程度之间的相关性等主观分析来验证其有效性。在语音和声门数据上进行的自动识别表明，对于对照组的音频，平均准确率为 78%，对于患者为 60%；对于声门数据，对照组为 51%，患者为 38%，表明疾病对情感表达的影响。

Dec, 2023

设计并建立了一个包括发音运动学、声学、声门和面部微表情的多模态情感汉语数据库，描述了从语料库设计、被试选择、录音细节和数据处理等方面的详细信息。通过对维度注释数据的统计分析验证了维度注释的有效性。使用支持向量机、卷积神经网络和深度神经网络计算了这七种情感的识别率，结果显示仅使用声学数据识别七种情感的平均识别率约为 82%。因此，该数据库具有高质量，可用作重要的语音分析研究来源，特别是用于多模态情感语音分析任务。

Jan, 2024

介绍了 MathWriting 数据集，它是迄今为止最大的在线手写数学表达式数据集，包含 23 万人工书写样本和 40 万个合成样本。MathWriting 还可用于离线 HME 识别，并且比所有现有的离线 HME 数据集（如 IM2LATEX-100K）都要大。为了推进在线和离线 HME 识别的研究，引入了基于 MathWriting 数据的基准测试。

Apr, 2024

司法笔迹鉴定是法医科学的一个分支，旨在通过全面比较内在的局部和全局特征，检验手写文件以准确定义或假设手稿的作者。该研究提出了一个新的数据集，包括传统手写文件和数字工具（如平板电脑）生成的文件之间的比较，并展示了数据的初步结果，显示第一子集可以达到 90％的分类准确率，第二子集可以达到 96％。

Jan, 2024

本文介绍了一种情感语音数据库，涵盖男性和女性以及法语男性等不同语音。该数据库可以用于合成和生成语音，并且可以控制情感维度。通过建立一个简单的 MLP 系统，我们可以将中性语音转换为愤怒语音风格，并通过 CMOS 感知测试评估其效率，结果表明该系统的效率非常高，这为未来工作打下了良好的基础。

Jun, 2018

本文提出了转移方法来构建手写图像数据集，以有效评估离线手写识别方法。我们提供了一个高质量的合成数据集，并使用各种现有方法进行了实验，以找出解决越南语手写识别问题的挑战。

Nov, 2022

SEWA 数据库提供了超过 2000 分钟的语音和视觉数据，包括来自六种文化、年龄在 18 至 65 岁之间的 398 人。此外，数据库还提供了基于面部和语音特征的多项标注，如面部标记、面部行动单元（FAU）、各种音频反应等等。这是情感计算领域非常有价值的研究资源，相信会推动自然人机交互、自动人体感知、人类行为分析等研究领域的进一步发展。

Jan, 2019