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北京大学深圳信息工程学院导师教师师资介绍简介-邹月娴

本站小编 Free考研考试/2020-04-13

邹月娴
职称:教授、博导
电话:
Email:zouyx@pkusz.edu.cn
实验室网站:http://web.pkusz.edu.cn/adsp

研究方向:1)基于深度网络、稀疏表示理论的模式识别理论和应用;2)智能听觉感知技术理论与方法;3)数据挖掘理论与应用。
导师与研究领域、方向:
邹月娴于1985年和1990年分别获得电子科技大学工学学士和硕士学位,2000年获香港大学博士学位,2005年从新加坡归国加入北京大学深圳研究生院。现为IEEE高级会员,北京大学教授(tenure track)、博士生导师,北京大学深圳研究生院现代信号与数据处理实验室(ADSPLAB)主任(2006-)、深圳物联网智能感知技术工程实验室(ELIP)副主任(2012-),入选深圳市高层次专业人才(地方级人才),为广东省、深圳市科技专家委专家。邹月娴博士长期从事信号与数据处理的教学和科研工作,在智能信号与信息处理、人机语音交互、视频图像处理、模式识别和机器学习相关领域有深厚研究积累。先后主持国家级项目多项,包括NSFC项目2项和863计划项目2项;主持地方级项目10多项,其他项目10多项,形成了一系列创新成果,其中多项研究成果受到工业界关注,正在积极进行成果转化。先后在国内外顶级期刊和国际旗舰学术会议上发表学术论文125多篇(其中80多篇SCI/EI收录),参与撰写英文专著1本,授权发明专利5项。曾先后作为访问科学家访学于香港大学,新加坡南洋理工大学以及澳大利亚卧龙岗大学等,担任NSFC、广东省NSFC等项目评审专家、担任国际会议NEMS2009, DSP2016组委会主席(Co-chair),多个国际学术会议技术委员会委员和分会主席、多个国内外著名学术期刊和国际会议审稿人。近5年,为北京大学深圳研究生院计算机应用技术专业研究生开设专业课程“模式识别导论“和“机器学习及其应用”(2010-2016),受到学生的欢迎,为学生开展相关领域的研究奠定了基础。邹月娴教授团队目前的主要研究方向:1)基于深度网络、稀疏表示理论的模式识别理论和应用;2)智能听觉感知技术理论与方法;3)数据挖掘理论与应用。
目前承担的主要科研项目:
1、深圳市技术创新计划项目:“远程非接触话者身份确认系统开发”(2014-2016,进行中)
2、公司委托项目:“车型识别关键技术研究-基于局部特征和稀疏表示的车型识别”(2014-2015)
3、国家自然科学基金项目:“基于声学矢量传感器阵列和稀疏表示的语音声源方位角估计方法研究” (**)
4、深圳市基础研究项目:“面向肠道疾病预防的无线胶囊内窥镜图像数据的智能分析与处理关键技术研究” (2013-2015,结题中)
5、大学委托项目:“基于机器学习的分类优化软件开发”(2015,结题)
6、公司委托项目:“基于Deep Learning算法的特征识别”(2014,结题)
7、深圳市基础研究计划:“基于压缩感知的多声源高精度定位方法研究”(2012-2014,结题)
8、深圳市产学研项目:“基于云技术的区域电子健康档案智能服务系统”(2012-2013,结题)
9、大学委托项目:“三维及多视角图像和视频的压缩和处理技术”(2011-2013,结题)
10、公司委托项目:“无线胶囊内窥镜计算机辅助设计自动检测关键技术研发”(2011-2013,完成)
11、公司委托项目:“嘈杂语音环境中的目标语音降噪录音设备”(2009-2011,结题)
12、深圳市科技项目, “基于高精度多通道数字采集的体感诱发电位记录仪,” (2010,结题)
13、研究所委托项目:“木材钻蛀性害虫声学特征研究”,(2009-2010,结题)
14、外协合作项目(课题负责人,2008):无线自动水表抄表系统设计
15、深圳市科技计划项目:“交叉路口交通事件,” (2007-2008,结题)
16、863计划资助项目(课题负责人,2007):基于多源信息融合的交通事件自动检测技术(2007AA11Z200)
17、国家自然科学基金项目(课题负责人,2007):时间交替模数转换器(TIADC)通道失配误差数字补偿技术研究 (**)
18、粤港创新科技项目(子课题负责人,2007):基于微机电系统(MEMS)的微惯性测量组合(uIMU)的救生应用系统开发(Development of MEMS-based uIMU for Life-Saving Applications)(GHP/029/06)
19、深圳市南山区科技计划项目:“基于麦克风阵列的实时自适应波束形成语音增强系统研究” (2006-2007,结题)
20、863计划资助项目(课题副组长,2006):面向HRI的机器人视听觉注意机制及运动规划技术”(机器人听觉信息处理子课题 2006AA04Z2477)
21、深圳市科技计划资助项目(课题负责人,2006):基于麦克风阵列的鲁棒语音定位和声源分离技术研究
近5年来取得的主要成果:
[1]Yanhan Jin, Yuexian Zou, “ROBUST SPEAKER DOA ESTIMATION WITH SINGLE AVS IN BISPECTRUM DOMAIN”, The 42th IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), Shanghai, China, March 20-25, 2016 .(国际会议,国家自然科学基金No: **).
[2]Yi Wang, Yuexian Zou, Jin Chen, Xiaoling Huang, Cheng Cai, “Example-based Visual Object Counting with A Sparsity Constraint”, IEEE International Conference on Multimedia & Expo (ICME), , SEATTLE, USA ,July 11-15, 2016.
[3]Xiaoling Huang, Yuexian Zou, Yi Wang, “Cost-Sensitive Sparse Linear Regression For Crowd Counting With Imbalanced Training Data”, IEEE International Conference on Multimedia & Expo (ICME), SEATTLE, USA, July 11-15, 2016.
[4]Yuexian Zou, Lei Li, Yi Wang, Yu, J.S., Li, Y., Deng, W.J.,“Classifying Digestive Organs in Wireless Capsule Endoscopy Images Based on Deep Convolutional Neural Network”, the 20th IEEE International Conference on Digital Signal Processing (DSP),Singapore, July 21-24, 2015.(国际会议,深圳科学与技术基础研究项目No:JCYJ20**1512)【EI收录 20**5】.
[5]Yuexian Zou, Bo Li, Christian H Ritz, “Multi-Source DOA Estimation Using an Acoustic Vector Sensor Array under a Spatial Sparse Representation Framework”,Circuits, Systems & Signal Processing, pp. 1-28 ,volume 34, June 20, 2015,(SCI国际期刊,国家自然科学基金No: **和深圳科学与技术基础研究项目No: JCY)【SCI收录 014】【EI收录 20**1】.
[6]Yuexian Zou, Peng Wang, Yongqing Wang, Ritz,C.H., Xi, J.T., “Speech Enhancement with an Acoustic Vector Sensor: An Effective Adaptive Beamforming and Post Filtering Approach,” EURASIP Journal on Audio, Speech, and Music Processing, 2014:17. (SCI 国际期刊,国家自然科学基金No: **和深圳科学与技术基础研究项目No: JCY)【SCI收录 001】【EI收录 20**3】.
[7]Yuexian Zou, Yifan Guo, Zheng, W., Christian Ritz, and Xi, J., “An Effective DOA Estimation by Exploring the Spatial Sparse Representation of the Inter-Sensor Data Ratio Model”, The 2nd IEEE China Summit and International Conference on Signal and Information Processing(ChinaSIP2014), Xi’an, China,9-13 July 2014.(国际会议,国家自然科学基金No: **和深圳科学与技术基础研究项目No: JC7A)【EI收录20**7】.
[8]Yuexian Zou, Weiqiao Zheng, Wei Shi, and Hong Liu, “Improved Voice Activity Detection Based on Support Vector Machine with High Separable Speech Feature Vectors”, The 19th International Conference on Digital Signal Processing (DSP2014), Hong Kong,20-23 August 2014.(国际会议,国家自然科学基金No: **和深圳科学与技术基础研究项目No: JCY)【EI收录 20**4】.
[9]Yuexian Zou, Yongqing Wang, Peng Wang, Christian Ritz, and Jiangtao Xi, “An Effective Target Speech Enhancement with Single Acoustic Vector Sensor Based on the Speech Time-Frequency Sparsity”, The 19th International Conference on Digital Signal Processing (DSP2014), Hong Kong, 20-23 August 2014.(国际会议,国家自然科学基金No: **和深圳科学与技术基础研究项目No: JCY).
[10]Yuexian Zou, Wei Shi, Bo Li, C.H. Ritz, M.Shujau, and Jiangtao Xi, “Multisource DOA Estimation Based On Time-Frequency Sparsity And Joint Inter-Sensor Data Ratio With Single Acoustic Vector Sensor” IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), Vancouver, Canada, May 26-31, 2013.(国际会议)【EI收录 20**2】.
[11]Yuexian Zou, and Yanshan Yu, “An Efficient Adaptive LMS Virtual Microphone Method for Remote Active Noise Control,” in The 42nd International Congress and Exposition on Noise Control Engineering (Internoise2013), Innsbruck, Austria, September 15-18,2013.(国际会议)【EI收录 20**2】.
[12]邹月娴, 霍佳森, 刘吉 李奕,邓文军,“基于特征融合的WCE图像检索,”《计算机科学》,Vol.40,No.11A,11月,2013.(国内期刊,中文核心期刊).
[13]Yuexian Zou and Xiangjun Xu, “Blind Timing Skew Estimation Using Source Spectrum Sparsity in Time-Interleaved ADCs,” IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, Vol. 61, No. 6, p1-12, May 3, 2012.(SCI 国际期刊)【EI:收录 125】【SCI收录:009】
[14]Yuexian Zou and Wei Shi, “A Novel Instantaneous Frequency-Based Voice Activity Detection for Strong Noisy Speech,” the IEEE International Conference on Information and Automation (ICIA2012), Shengyang, June 6-8, 2012.(国际会议)【EI收录: 477】
对计划招收研究生的基本要求:
1、专业范围:计算机应用技术、信号与信息处理、电子与通信工程、其他相关专业;
2、外语能力:英语6级,能熟练阅读英文文献、写作能力强的学生优先 ;
3、其他:有语音技术背景、自然语言处理技术背景者优先考虑;欢迎具有良好C/C++/Matlab/其他编程能力的学生以及数学基础好的学生。
现代信号与数据处理实验室
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