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2025年IEEE國(guó)際聲學(xué),、語(yǔ)音與信號(hào)處理會(huì)議（IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, ICASSP 2025）將于2025年4月6日至11日在印度海得拉巴隆重舉行,。作為IEEE信號(hào)處理學(xué)會(huì)的旗艦會(huì)議，ICASSP致力于推動(dòng)聲學(xué),、語(yǔ)音和信號(hào)處理領(lǐng)域的前沿研究與創(chuàng)新，并促進(jìn)跨學(xué)科合作與交流,。每年,，該會(huì)議都會(huì)吸引全球頂尖學(xué)者和工程師匯聚一堂，是信號(hào)處理領(lǐng)域極具影響力的學(xué)術(shù)盛會(huì)之一,，也被中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)列為權(quán)威學(xué)術(shù)會(huì)議（CCF B類）,。在本次會(huì)議中，由潘家輝,、梁艷,、王斐等老師指導(dǎo)的團(tuán)隊(duì)成員郝巖、陳明輝,、李卓蓉,、鄭澤昆，憑借出色的研究成果,，成功投稿了4篇論文,，且均以full paper形式被順利錄用。

論文1：

郝巖（2021級(jí)研究生）和梁艷老師研究成果《An End-to-End Graph-Guided Spatiotemporal Model for Adaptive Frame-Level Facial Affect Analysis in the Wild》的主要工作：

1. 提出了一種具有節(jié)點(diǎn)編碼器的端到端圖引導(dǎo)時(shí)空卷積網(wǎng)絡(luò)（graph-guided spatiotemporal convolutional network, GSTCN）用于幀級(jí)別的情感分析,，利用圖結(jié)構(gòu)對(duì)人臉圖像信息進(jìn)行建模,，并利用圖卷積網(wǎng)絡(luò)和時(shí)序卷積網(wǎng)絡(luò)對(duì)表情序列的空間時(shí)序信息進(jìn)行提取。如圖1所示,。
2. 提出了一種基于軌跡振蕩系數(shù)（trajectory oscillating coefficient, TOC）算法的自適應(yīng)情感編碼模型,，幫助GSTCN自動(dòng)選擇最具代表性的運(yùn)動(dòng)區(qū)域作為視頻序列中圖結(jié)構(gòu)的節(jié)點(diǎn)。
3. 采用了一種新的幀級(jí)別損失函數(shù),，提高基于一致性相關(guān)系數(shù)（Concordance Correlation Coefficient, CCC）的模型在訓(xùn)練過(guò)程中的優(yōu)化效果,。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法優(yōu)于最先進(jìn)的方法,。此外,，所提出的方法在端到端的愉悅度-喚醒度（valence-arousal, VA）估計(jì)方面的有效性也得到了可視化。

圖1 GSTCN模型結(jié)構(gòu)圖

論文2：

陳明輝（2023級(jí)研究生）和潘家輝教授的研究成果《Meta-MMD Fusion: Enhancing Cross-Subject Motor Imagery Classification》主要貢獻(xiàn)如下：

1. 提出META-MMD方法：該研究提出了一種新的跨受試者運(yùn)動(dòng)想象分類方法META-MMD,。該方法通過(guò)最大均值差異（MMD）度量,，利用元梯度更新最小化支持集和查詢集之間的分布差異，從而有效提升分類性能,。
2. 創(chuàng)新元學(xué)習(xí)訓(xùn)練策略：研究設(shè)計(jì)了一種結(jié)合留一法交叉驗(yàn)證（LOOCV）的元學(xué)習(xí)訓(xùn)練策略,。通過(guò)構(gòu)建多個(gè)元任務(wù)，每次將一個(gè)樣本作為查詢集,，其余樣本作為支持集進(jìn)行循環(huán)迭代,，從而增強(qiáng)模型的魯棒性和泛化能力。這一策略有效解決了數(shù)據(jù)有限的問(wèn)題,，并顯著提升了模型對(duì)未見受試者的適應(yīng)能力,。
3. 實(shí)現(xiàn)SOTA性能：META-MMD方法通過(guò)結(jié)合元學(xué)習(xí)和MMD技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了跨受試者運(yùn)動(dòng)想象分類的SOTA性能,。該方法能夠全面學(xué)習(xí)和對(duì)齊不同受試者之間的特征,，展現(xiàn)了其在不同受試者間的廣泛適應(yīng)性及特征的有效性。

圖2 Meta-MMD結(jié)構(gòu)圖

論文3：

李卓蓉（2022級(jí)研究生）和王斐副教授研究成果《DARN: An Attention-Based Neural Network Using Residual Blocks for Sleep Micro-Events Detection》的主要工作：

1. 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),，結(jié)合注意力機(jī)制與雙向長(zhǎng)短期記憶單元來(lái)提取時(shí)間特征,，有效地捕獲了時(shí)間序列中的長(zhǎng)距離依賴關(guān)系，提高檢測(cè)的性能和模型的魯棒性,。

2. 引入殘差模塊,，促進(jìn)更深層次網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。該方法解決了梯度消失和網(wǎng)絡(luò)退化等常見問(wèn)題,，從而提升檢測(cè)精度,，使得模型更加準(zhǔn)確地識(shí)別潛在的睡眠特征波。

3. 研究的方法用于檢測(cè)不同的睡眠特征波,，包括睡眠紡錘波和K復(fù)合波,，驗(yàn)證方法的泛化能力以及不同場(chǎng)景和數(shù)據(jù)分布下的穩(wěn)健性。

圖3 DARN模型結(jié)構(gòu)圖

論文4：

鄭澤昆（2023級(jí)研究生）和王斐副教授研究成果《EfficientSleepNet: A Novel Lightweight End-to-End Model for Automated Sleep Staging on Single-Channel EEG》的主要工作：

1. 提出了一種名為EfficientSleepNet的單通道自動(dòng)睡眠分期方法,。該方法在顯著降低了參數(shù)量和計(jì)算復(fù)雜度的同時(shí),，仍具有較好的性能，且具有應(yīng)用于實(shí)時(shí)睡眠監(jiān)測(cè)的潛力,，如圖4所示,。
2. 提出了一種新穎的多歷元輸入自動(dòng)睡眠分期模型，將當(dāng)前歷元與前四個(gè)單歷元模型的輸出結(jié)合,，作為多歷元模型的輸入,。該方法能夠有效捕捉歷元之間的時(shí)間依賴關(guān)系，同時(shí)避免依賴未來(lái)數(shù)據(jù),，從而顯著提升模型的實(shí)時(shí)性能,。
3. 提出了一種新的卷積特征提取方法，該方法結(jié)合了分組卷積,、通道重排（channel shuffling）和膨脹卷積,，以降低模型復(fù)雜度并擴(kuò)展感受野，從而捕獲更全面的特征信息,。

圖4 EfficientSleepNet模型結(jié)構(gòu)圖