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学术报告:音频共用-从档案中通过他们的音质(非音乐)属性搜索声音

作者:  来源:自动化学院  发布时间:2019年04月23日  点击数:101

报告人:王文武 教授

报告时间:2019年4月24 9:00-10:00

报告地点:61号楼3160会议室

 

 

报告人简介:王文武,出生于中国安徽,本硕博均就读于哈尔滨工程大学自动化学院,于1997年获学士学位,2000年获硕士学位,2002年获博士学位。2007年5月,加入英国萨里大学。在此之前,先后工作于伦敦国王学院、卡迪夫大学、Antix实验室有限公司和创新实验室。2018年,以客座教授身份加入中国青岛科技大学。近年来在盲信号处理、稀疏信号处理、视听信号处理、机器学习与感知、人工智能、机器听觉(听力)、统计异常检测等领域取得丰富的科研成果,发表学术论文250余篇。其发表的多篇高水平论文均受到国际同行认可,获得了2010年和2018年LVA / ICA最佳论文奖、2018和2019年在IEEE/ACM Transactions on Audio Speech and Language Processing期刊获得论文的最高下载量、2015年在IEEE ICME期刊获得高质量论文称号、登上2013年IEEE Transactions on Signal Processing期刊头版。2016年,凭借S3A和BBC音频团队获得TVB欧洲最佳音效奖,并在2017年入围GooglePlay最佳VR体验。获得2016年FSDM最佳口头Presentation, 2012年在DSTL挑战赛“欠采样信号信号识别”中获得(与前博士生)最佳解决方案奖。曾担任高水平期刊IEEE Transactions on Signal Processing的高级区域编辑(2019-)和副编辑(2014-2018)。  

 

 

报告简介:音频共用是一个由欧盟Horizon2020建立的多方项目,旨在提升开放音频内容的使用和开发用于支持内容存储库的设想生态系统技术,生产工具和用户,以及复用的音频材料。在萨里大学,我们的重点是根据音色(如硬度、深度、亮度、粗糙度、温度、锐度或响度)和混响特性自动对声音进行分类。分析和分类由萨里录音研究所(IoSR)和视频、语音和信号处理中心(CVSSP)开发的算法和代码执行。此次讲座,将简要介绍这个项目内容及其开发的算法,这些算法能够根据声音的音质特性从存档文件中搜索声音。讲座过程中,将通过一个演示系统来展示所开发的算法性能。

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