陈晨

时间	学校	学科/专业	学位
2015.09-2020.04	哈尔滨工业大学	计算机科学与技术	工学博士
2013.09-2015.07	哈尔滨工业大学	计算机科学与技术	工学硕士
2009.08-2013.07	哈尔滨工业大学	计算机科学与技术	工学学士

一、工作经历

时间	单位	部门	职务
2023.06-至今	哈尔滨理工大学	计算机科学与技术学院	博导
2022.09-至今	哈尔滨理工大学	计算机科学与技术学院	副教授
2021.06-至今	哈尔滨理工大学	计算机科学与技术学院	硕导
2020.09-2022.08	哈尔滨理工大学	计算机科学与技术学院	讲师
2020.05-2024.12	哈尔滨理工大学	计算机科学与技术博士后流动站	博士后

二、社会/学会兼职

时间	学术组织	部门	职务
2022.12-至今	黑龙江省计算机学会	计算机应用专业委员会	执行委员
2022.10-至今	黑龙江省计算机学会	青年计算机工作者工作委员会	副秘书长
2022.06-2023.12	中国计算机学会	青年计算机科技论坛-哈尔滨	学术委员
2020.11-至今	黑龙江省人工智能学会	听觉智能专委会	委员

三、学术任职

任职单位	角色
国家自然科学基金	通讯评议专家
计算机学报	审稿人
IEEE Transactions on Audio, Speech and Language Processing	审稿人
Expert Systems with Applications	审稿人
Applied Soft Computing	审稿人
Neurocomputing	审稿人
Speech Communication	审稿人
ICASSP	审稿人
INTERSPEECH	审稿人

计算机听觉、模式识别、机器学习、深度学习等：

  ·语音信号处理：说话人识别、欺诈语音检测、语种识别、哼唱检索、语音特征表示等；

  ·音频信息分析：声学事件检测、音频场景识别、音频信息检索等。

一、主持的科研项目

1. 复杂场景下的声学事件检测方法研究，黑龙江省自然科学基金-优秀青年项目，2024.12-2027.12，在研，主持.

2. 声纹欺诈检测中潜在语义信息感知方法研究，国家自然科学基金，2022.01-2024.12，已结题，主持.

3. 复杂声学环境下声纹重放检测方法研究，中国博士后科学基金，2021.11-2024.11，已结题，主持.

4. 基于线索驱动的声纹欺诈检测方法研究，黑龙江省自然科学基金，2021.07-2024.01，已结题，主持.

5. 基于自监督学习的声纹识别理论与方法研究，黑龙江省博士后专项经费，2020.11-2022.12，已结题，主持.

6. 基于互信息挖掘的声纹识别理论与方法研究，黑龙江省省属高校基本科研业务费专项项目，2020.10-2023.10，已结题，主持.

7. 面向场景鲁棒性与安全性的说话人识别及重放检测方法研究，黑龙江省省属高校基本科研业务费专项项目，2021.10-2024.10，已结题，主持.

一、博士生课程

1. 音频信息处理技术

二、研究生课程

1. 机器学习

三、本科生课程

1. 人工智能基础
   

2. 机器学习

一、招生信息
  课题组招收博/硕士研究生，欢迎对科研充满热情、对计算机听觉感兴趣、有志于读博/研深造的同学积极报名！课题组氛围融洽，注重科研创新，为同学们提供良好的学习与实践平台。每位同学均将受到系统的科研训练，将从理论学习与研究、编程与动手能力开发、论文与专利撰写等角度进行培养，并提供对应的计算资源与硬件平台，确保每位同学均有所收获。申请的同学请将简历、个人业绩等材料发至chenc@hrbust.edu.cn。

【招收要求及待遇】

（1）总体要求

  具有清晰的读博/研目标，具备自律、耐心和独立工作的能力，具备良好的英文读写能力与编程能力，熟练使用Python、matlab等编程语言。

（2）博士招生

  招收计算机听觉、智能信息处理、机器学习等方向的博士研究生，每年招收1~2名。优先考虑本组学生，或具有一定科研基础的学生，单人单议。

（3）硕士招生

  招收计算机科学与技术、软件工程、电子信息学科的硕士研究生，每年招收4~5名。优先考虑本科为计算机科学、人工智能、软件工程等相关专业的学生。每年5月中旬会以论文阅读与讲解的形式进行进组面试，面试前会提前两周布置英文论文，需制作PPT进行讲解。

【培养方式】

（1）一对一、手把手：从论文阅读、方法构思、编程实验、结果分析，到具体论文与专利撰写，各个环节一对一、手把手指导。

（2）多方位驱动：采用问题驱动、方法驱动、任务驱动的方式进行培养管理，学生定期汇报进度，探讨并进行学术交流。

（3）肝帝精神：科学研究并不需要很高的智商与惊人的天赋，但需要有兴趣、有毅力、有耐性。

（4）头脑风暴：科学研究中涉及大量的凝练思考，能够提升自身发现问题与解决问题的能力，这对选择继续读博深造，或进入国企/大厂的同学均具有重要作用。

（5）劳逸结合：推崇健康快乐的学习方式和环境，定期组织健康有益的活动。

【实验室地址】

  新主楼G813、G818。

【团队公开资源】

http://github.com/splab-HRBUST

二、指导学生情况

【博士研究生】

『2024级』

  ·李文文

『2025级』

  ·栗嘉鸿

【硕士研究生】

『2019级』

  ·刘修言（毕业答辩优秀，发表JCR Q1期刊论文、授权发明专利，华为）

  ·肜娅峰（毕业答辩优秀、国家奖学金、校优秀毕业生，发表多篇CCF-T1类期刊论文、授权发明专利，海康威视）

  ·王宁（毕业答辩优秀，发表中文核心期刊论文，海康威视）

『2020级』

  ·季超群（毕业答辩优秀，发表EI期刊论文、授权发明专利，温州商学院）

  ·蓝海乐（毕业答辩优秀，授权发明专利，比亚迪）

  ·宋耀祖（发表Top期刊论文、授权发明专利，华为德科）

『2021级』

  ·卜宇琳（发表CCF-C类期刊论文、授权发明专利，深信服）

  ·代博涵（发表Top期刊论文、授权发明专利，中关村泛联移动通信技术创新应用研究院）

  ·李文文（授权发明专利，本实验室攻读博士学位）

『2022级』

  ·白博超（授权发明专利，中电金信）

  ·陈勇（国家奖学金，发表Top期刊论文、授权发明专利，金山办公）

  ·孙文泽（安克创新）

『2023级』

  ·李微微

  ·麦凯钧

  ·仪志鑫

  ·周佳

『2024级』

  ·冯雨泓旭

  ·李东源

  ·邵明丽

  ·王奕蘅

『2025级』

  ·常昊文

  ·常晶重

  ·董松昆

  ·王闫静

一、部分授权/申请专利

1. 陈晨，麦凯钧，杨成义等. 一种基于关联特征判别性融合网络的伪造语音检测方法及系统[P]. 中国，ZL202410582116.4，2024.11.05.

2. 陈晨，蓝海乐，卜宇琳等. 基于调整余弦互信息估计的语种识别方法(发明)[P]：中国, ZL202210221484.7, 2024.10.25.

3. 陈晨，代博涵，白博超等. 基于双向注意力残差网络的语音欺诈检测方法(发明)[P]. 中国，ZL202211186472.1，2024.09.20.

4. 陈晨，陈勇，李微微等. 基于深层时序特征表示的语种识别方法(发明)[P]. 中国，ZL202311388897.5，2024.09.17.

5. 陈晨，宋耀祖，代博涵等. 基于重构群延迟-常数Q变换语谱图的声纹欺诈检测方法(发明)[P]：中国, ZL202210221453.1, 2024.09.10.

6. 陈晨，白博超，麦凯钧等. 基于时序多尺度特征表示学习的伪造语音检测方法及系统[P].中国，ZL202410024330.8，2024.08.09.

7. 陈晨，卜宇琳，陈勇等. 基于概率有监督总变化空间学习的语种识别方法(发明)[P]. 中国，ZL202211186809.9，2024.08.09.

8. 陈晨，季超群，李文文等. 一种基于特征差异最大化的说话人识别方法(发明)[P]：中国, ZL202210221405.2, 2024.08.09.

9. 陈晨，李文文，孙文泽等. 基于区分性字典与分类器联合学习的说话人识别方法(发明)[P]. 中国，ZL202211218439.2，2024.05.07.

10. 陈晨，刘修言，蓝海乐等. 基于层叠双向时序池化的语种识别方法(发明)[P]：中国, ZL202111032721.7, 2023.11.24.

11. 陈晨，肜娅峰，陈德运. 一种基于互信息估计的说话人识别方法(发明)[P]：中国, ZL202011546522.3, 2022.07.05.

12. 陈晨，仪志鑫，李东源等. 基于通道加权的说话人确认方法、系统及设备[P]. 中国，202410921668.3，2024.10.15.

13. 陈晨，李微微，陈勇等. 基于优化三元组损失的语种识别模型训练方法及识别方法、系统[P]. 中国，202410793099.9，2024.10.22.

14. 陈晨，周佳，邵明丽等. 基于频谱位置编码Transformer的音频分类模型训练方法、分类方法、存储介质及设备[P]. 中国，202410983886.X，2024.11.08.

15. 陈晨，孙文泽，仪志鑫等.基于自监督多任务学习的说话人识别特征提取方法及系统[P]. 中国，202311721152.6，2025.07.11.

16. 韩纪庆，陈晨，郑贵滨等. 基于总变化空间与分类器联合优化的说话人身份识别方法 (发明)[P]：中国, ZL201910439064.4, 2021.03.23.

二、国家标准

1. 《信息技术 可扩展的生物特征识别数据交换格式 第1部分：框架》，标准号：GB/T 45284.1-2025，排名：3/48，实施日期：2025.10.01.

2. 《信息技术 移动设备生物特征识别 第5部分：声纹》，标准号：GB/T 37036.5-2023，排名：18/21，实施日期：2023.10.01.

3. 《信息技术 生物特征识别呈现攻击检测 第2部分：数据格式》，标准号：GB/T 41815.2-2022，排名：5/37，实施日期：2023.05.01.

1. 杜世橋（日, 著）, 杨秋香, 陈晨等（译）. PyTorch开发入门——深度学习模型的构建与程序实现, 机械工业出版社, 2022.03.
   

一、部分第一/通讯作者论文

1. Kaijun Mai, Chen Chen∗, Yuhongxu Feng, et al. Dual-level principal component fusion networks for synthetic speech detection. Information Fusion, 2026, 127: 103738.（SCI, Top期刊，中科院一区, IF=15.5）.

2. Weiwei Li, Chen Chen*, Yong Chen, et al. Language identification based on multi-scale feature recursive fusion and adaptive loss. Journal of Supercomputing, 2025, 81: 1312.（SCI, JCR Q2）.

3. Chen Chen, Yong Chen, Weiwei Li, et al. Deep temporal representation learning for language identification[J]. Neural Networks, 2025, 182: 106921.（SCI, Top期刊, 中科院二区）.

4. Chen Chen, Bohan Dai, Bochao Bai, et al. Deep correlation network for synthetic speech detection[J]. Applied Soft Computing, 2024, 154: 111413.（SCI, Top期刊, 中科院一区）.

5. Chen Chen, Yaozu Song, Bohan Dai, et al. Twice attention networks for synthetic speech detection[J]. Neurocomputing, 2023, 559: 126799.（SCI, Top期刊, 中科院二区）.

6. 陈晨, 季超群, 李文文等. 基于互信息自适应估计的说话人确认方法[J]. 电子科技大学学报, 2023, 51(1): 125-131.（EI）.

7. Xiuyan Liu, Chen Chen*, Yongjun He. Temporal feature extraction based on CNN-BLSTM and temporal pooling for language identification[J]. Applied Acoustics, 2022, 195: 108854.（SCI，JCR Q1）.

8. 陈晨, 韩纪庆, 陈德运等. 文本无关说话人识别中句级特征提取方法研究综述[J]. 自动化学报, 2022, 48(3): 664-688. （EI, CCF-T1类顶级期刊）.

9. 肜娅峰, 陈晨*, 陈德运等. 基于贝叶斯主成分分析的i-vector说话人确认方法[J]. 电子学报, 2021,49(11): 2186-2194.（EI, CCF-T1类顶级期刊）.

10. 陈晨, 肜娅峰, 季超群等. 基于深层信息散度最大化的说话人确认方法[J]. 通信学报,2021, 42(7): 231-237. （EI, CCF-T1类顶级期刊）.

11. Chen Chen, Jiqing Han. Task-driven variability model for speaker verification[J]. Circuits, Systems, and Signal Processing, 2020, 39(6): 3125-3144.（SCI）.

12. Chen Chen, Jiqing Han. TDMF: Task-driven multilevel framework for end-to-end speaker verification[C]. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2020: 6809-6813.（EI, CCF-B类会议, 领域内顶会）.

13. Chen Chen, Wei Wang, Yongjun He, et al. A bilevel framework for joint optimization of session compensation and classification for speaker identification[J]. Digital Signal Processing, 2019, 89: 104-115.（SCI, JCR Q2）.

14. Chen Chen, Jiqing Han. Partial least squares based total variability space modeling for i-vector speaker verification[J]. Chinese Journal of Electronics. 2018, 27(6): 1229-1233.（SCI, CCF-T1类顶级期刊）.

15. Chen Chen, Jiqing Han, Yilin Pan. Speaker verification via estimating total variability space using probabilistic partial least squares[C]. Annual Conference of the International Speech Communication Association (INTERSPEECH), 2017: 1537-1541.（EI，CCF-C类会议，领域内顶会）.

    
    

一、获奖

1. 基于低秩表示的图像分类自监督稀疏编码方法研究，吉林省科学技术三等奖（自然类），排名3，2021.11.

二、荣誉称号

1. 黑龙江省自然科学基金优青.

2. 哈尔滨理工大学B类优秀引进人才.

3. 哈尔滨工业大学优秀博士毕业生.