研究方向

基于深度神经网络的声学异常检测技术 异常声音检测（Acoustic Anomaly Detection，ASD）的任务是识别声音是否发出来自目标机器的数据是正常的还是异常的。机械自动检测故障是第四次工业革命中必不可少的技术，它涉及基于人工智能（Artificial Intelligent，AI）的工厂自动化。及时通过观察机器运行发出的声音来判断异常情况对于监控机器的状况很有用。
本项目关注于如何设计并实现一个异常声学检测的算法模型，以解决实际生产应用中机械自动化异常检测的挑战。该项目的目标有三个：(i) 分析来自机械运行的声音数据的基础特征；(ii) 设计和为ASD训练一个无监督模型；(iii) 在不同领域的工业数据下评估该ASD模型的性能。本项目主要涉及的编程语言和平台为Python和Pytorch。

 

相关学科

计算机科学技术

 

科研导师

Z. L

• 鲁汶大学KU Leuven（QS World Top 70）计算机博士，硕士毕业于北京大学计算机应用技术专业；
• 研究方向：声学异常检测，声学信号处理，语音增强，语音识别等；
• 已发表多篇SCI和国际顶会论文，并担任多个学术会议审稿人，申请多项国家发明专利。

科研成果

成果一：在英文期刊中发表学术论文

有方学者项目能够为学员在正规的英文学术期刊中发表论文。正规的学术期刊均要求由独立审稿人决定论文的录用与否。因此，论文的成功发表标志着这篇文章已达到学界公认的学术标准。有方学者最优秀的学生，不但可以冲击EI、SCI等高级别期刊，而且有机会参与全球顶级的学术会议。

成果二：第一作者身份

有方学者项目坚持帮助学生以第一作者身份发表论文。在申请过程中，招生官最看重的是学生在科研项目中的参与程度，而第一作者顺位恰恰是这一点的最佳证明。近年来，有大量的中国学生在教授署名的论文中挂名，这使得第一作者身份的含金量更为突出。

成果三：独一无二的课题

有方学者项目的导师会为每个学生提供独一无二的课题，连接最前沿的科研方法和学生感兴趣的学术方向，每个学生的研究内容具有差异性。

成果四：顶尖院校导师的推荐信

有方学者项目将为学生提供项目导师撰写的推荐信。导师作为推荐人，来自于美国顶尖学府的科研团队，影响着推荐信的可信度；而导师所提供的丰富的细节和生动的描述能更好展现学生的过人之处，从而大大提高了推荐信的价值。

成果五：高效备战具有高影响力、高含金量的科研竞赛

学生可以直接使用有方学者项目的成果论文冲击多项全球顶级的科研赛事，其中包括：被誉为“中国青年的诺贝尔奖”的丘成桐科学奖、ISEF 国际科学与工程奖、全国青少年科技创新大赛等。

 

 

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