计算机与信息工程学院消息（通讯员 侯慧秀）日前，我校计算机与信息工程学院教师赵子平与日本东京大学合作指导的计算机与信息工程学院2018级教育技术学专业硕士研究生乔玉，撰写的学术论文《Are You Speaking with Mask? An Investigation on Attention based Deep Temporal Convolutional Neural Networks for Mask Detection Task》在第八届中国声音与音乐技术会议（CSMT 2020）上发表，获得了由CSMT与Frontiers联合举办的机器听觉在医疗健康领域应用的“最佳论文奖”（Best Paper Award），并获得由Frontiers出版集团资助的奖金。

新冠肺炎疫情全球蔓延，导致69.4万多人死亡。佩戴口罩是最便捷和有效的防护措施，而如何确保戴口罩时候的语音质量至关重要。该论文提出了三种深度神经网络框架下的建模方法：Convolutional Recurrent Neural Network（CRNN），Convolutional Temporal Convolutional Network（CTCNs）和融合话语水平特征的CTCNs模型。通过实验，最优的未加权平均召回率（unweighted average recall，UAR)达到66.4%，显著性水平为ρ<0.001，表明了CTCNs网络结构的优异性能。

中国声音与音乐技术会议（The conference on Sound and Music Technology, CSMT）会议始于2013年，该会议面向音乐科技及一般音频计算机听觉研究领域，收录具有创造性的优秀科研成果，旨在促进文理交融，推动我国声音与音乐技术领域的发展。在历届会议上，来自包括清华大学、北京大学、复旦大学、上海交通大学、浙江大学、天津大学、哈尔滨工业大学、吉林大学、苏州大学、南京邮电大学、北京邮电大学等20多所国内高校以及加州大学伯克利分校新音乐与音频技术中心（CNMAT）、法国里昂国立音乐创作中心（GRAME）、西班牙UPF大学音乐技术研究组（MTG）、英国伦敦玛丽女王大学数字音乐中心（C4DM）等数十所国外高校和研究机构的教授和学生，以及百度、腾讯、阿里巴巴、杜比、酷狗、唱吧、Spotify等多家公司的企业研究者参加了会议。该会议促进了相关学科交流，及与会机构在科研、学术、教学上的相互合作，对我国在音乐科技、计算机听觉领域的发展起到了重要的推进作用。

编辑：夏然