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、伪造语音检测、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。

[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.

博士生课程：音频信息处理技术

研究生课程：机器学习

本科生课程：人工智能基础、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（计算机技术、软件工程）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术型硕士。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，能够提升自身发现并解决问题的能力，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、授权发明专利

[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，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，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，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，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，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，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，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，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，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，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，2022.07.05.

[12]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，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.

部分第一/通讯作者论文：

[18] Chen Chen, Jia Zhou, Yong Chen,et al. Fine-tuned Whisper-based semantic-temporal aggregation networks for sound event classification[J].Pattern Recognition, 2026, 179: 113706.（SCI，Top期刊，CCF-B类期刊，IF=7.6）.

[17] Kaijun Mai, Chen Chen*, Yuhongxu Feng, et al. Dual-level principal component fusion networks for synthetic speech detection[J]. Information Fusion, 2026, 127: 103738.（SCI, Top期刊, IF=15.5）.

[16] Kaijun Mai, Chen Chen*, Yuhongxu Feng, et al. Associative-discriminative fusion networks for synthetic speech detection[J]. Circuits, Systems, and Signal Processing, 2026: 1-22.（SCI）.

[15] 陈晨, 仪志鑫, 李东源等. 基于潮涌卷积神经网络的说话人确认[J]. 电子与信息学报，2026, 48(2): 806-817.（EI, CCF-T1类期刊）.

[14] Weiwei Li, Chen Chen*, Yong Chen, et al. Language identification based on multi-scale feature recursive fusion and adaptive loss[J]. The Journal of Supercomputing, 2025, 81: 1312.（SCI，JCR Q2，CCF-C类期刊）.

[13] 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，CCF-B类期刊）.

[12] 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）.

[11] Chen Chen, Yaozu Song, Bohan Dai, et al. Twice attention networks for synthetic speech detection[J]. Neurocomputing, 2023, 559: 126799.（SCI, Top期刊，CCF-C类期刊）.

[10] 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）.

[9] 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类期刊）.

[7]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类期刊）.

[6] 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类期刊）.

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

[4] 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）.

[3] 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）.

[2] 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类期刊）.

[1] 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-B类会议，领域内顶会）.

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），2021.

黑龙江省高层次人才.

黑龙江省自然科学基金优青.

哈尔滨工业大学优秀博士毕业生.