秦颖

博士、讲师

基本信息

办公电话：010-51684780 电子邮件： yingqin@bjtu.edu.cn
通讯地址：北京交通大学主校区9号教学楼北630室 邮编：100044

教育背景

秦颖，南京理工大学学士，香港中文大学电子工程博士，北京交通大学计算机与信息技术学院信息科学研究所讲师，硕士生导师。主要研究方向为语音信号处理、语音评估、语音识别、跨模态学习等。目前在国际学术期刊 IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing (JSTSP) 及语音领域顶级国际会议 IEEE ICASSP、ISCA INTERSPEECH等发表学术论文十余篇。曾参与香港研究资助局研究项目、国家社会科学基金国家级重大项目等科研项目。欢迎对语音领域感兴趣的同学报考研究生、参与大创或本科毕设 :)


工作经历

2020/09-至今：讲师，北京交通大学计算机与信息技术学院，信息科学研究所

2019/06-2019/07:  短期访问学者 (Short-term Scholar)，Speech & NLP Group，Research & Development Division，美国教育考试服务中心（ETS）

2015/06-2020/05:  哲学博士，数字信号处理与语音技术实验室 (DSP-STL Lab)，电子工程学系，香港中文大学 (CUHK)

2011/09-2015/06:  工学学士，电子工程与光电技术学院，南京理工大学 

论文/期刊

欢迎访问我的Researchgate个人主页 :) ：https://www.researchgate.net/profile/Ying-Qin-5

  1. W. Liu, Y. Qin, Z. Peng and T. Lee, "Sparsely Shared Lora on Whisper for Child Speech Recognition," in Proc. ICASSP, Seoul, Korea, 2024, pp. 11751-11755.

  2. G. Zhang,Y. Qin, W.Zhang et al. "iEmoTTS: Toward Robust Cross-Speaker Emotion Transfer and Control for Speech Synthesis Based on Disentanglement Between Prosody and Timbre," in IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, vol. 31, pp. 1693-1705, 2023. (SCI二区)

  3. Y. Qin, T. Lee, A. P. H. Kong and F. Lin, "Aphasia Detection for Cantonese-Speaking and Mandarin-Speaking Patients Using Pre-Trained Language Models," 2022 13th International Symposium on Chinese Spoken Language Processing (ISCSLP), Singapore, Singapore, 2022, pp. 359-363.

  4. G. Zhang, Y. Ling, D. Tan, Y. Qin et al., "A Study on the Efficacy of Model Pre-Training In Developing Neural Text-to-Speech System," IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), Singapore, Singapore, 2022, pp. 6087-6091.(语音领域顶级会议)

  5. X.Chen, Y. Qin, W.Xu et al., "Explicitly Increasing Input Information Density for Vision Transformers on Small Datasets," NeurIPS Workshop on Vision Transformers: Theory and Applications (VTTA), 2022. 

  6. G. Zhang, Y. Qin, D. Tan and T. Lee, "Applying the Information Bottleneck Principle to Prosodic Representation Learning,"   in Proc. INTERSPEECH, 2021, pp. 3156-3160. (语音领域顶级会议)

  7. Y. Qin, W. Liu, Z. Peng, S. Ng et al., "Exploiting Pre-Trained ASR models for Alzheimer's Disease Recognition Through Spontaneous Speech," in Proc. NCMMSC 2021, pp. 917-928.

  8. Y. Qin, T. Lee, A. P. H. Kong, “Automatic Assessment of Speech Impairment in Cantonese-speaking People with Aphasia”, in IEEE Journal of Selected Topic in Signal Processing (JSTSP), vol. 14, no. 2, pp. 331-345, 2020. (SCI一区)

  9. Y. Qin, Y. Wu, T. Lee and A. P. H. Kong, “An End-to-End Approach to Automatic Speech Assessment for Cantonese-speaking People with Aphasia”, in Journal of Signal Processing Systems, vol.92, no.8, pp. 819–830, 2020. (SCI)

  10. Y. Qin, T. Lee and A. P. H. Kong, “Automatic Assessment of Language Impairment Based on Raw ASR Output,” in Proc. INTERSPEECH, 2019, pp. 3078-3082. (语音领域顶级会议)

  11. Y. Qin, T. Lee and A. P. H. Kong, “Combining Phone Posteriorgrams from Strong and Weak Recognizers for Automatic Speech Assessment of People with Aphasia,” in Proc. ICASSP, 2019, pp. 6420-6424. (语音领域顶级会议)

  12. Y. Qin, T. Lee, Y. Wu, and A. P. H. Kong, “An End-to-End Approach to Automatic Speech Assessment for People with Aphasia,” in Proc. ISCSLP, 2018, pp. 66-70. (Best student paper award finalist)

  13. Y. Qin, T. Lee, S. Feng and A. P. H. Kong, “Automatic Speech Assessment for People with Aphasia Using TDNN-BLSTM with Multi-Task Learning,” in Proc. INTERSPEECH, 2018, pp. 3418-3422. (语音领域顶级会议)

  14. Y. Qin, T. Lee, and A. P. H. Kong, “Automatic Speech Assessment for Aphasic Patients Based on Syllable-Level Embedding and Supra-Segmental Duration Features,” in Proc. ICASSP, 2018, pp. 5994-5998. (语音领域顶级会议)

  15. Y. Qin, T. Lee, A. P. H. Kong, and S. P. Law, “Towards Automatic Assessment of Aphasia Speech Using Automatic Speech Recognition Techniques,” in Proc. ISCSLP, 2016.

  16. G. Zhang, Y. Qin, and T. Lee, "Learning Syllable-Level Discrete Prosodic Representation for Expressive Speech Generation", in Proc. INTERSPEECH, 2020, pp. 3426-3430. (语音领域顶级会议)

  17. J. Wang, Y.Qin, Z. Peng and T. Lee, "Child Speech Disorder Detection with Siamese Recurrent Network Using Speech Attribute Features", in Proc. INTERSPEECH, 2019, pp. 3885-3889. (语音领域顶级会议)

  18. Y. Liu, Y. Qin, S. Feng, T. Lee, P. Ching, "Disordered Speech Assessment Using Kullback-Leibler Divergence Features with Multi-Task Acoustic Modeling", in Proc. ISCSLP, 2018, pp. 61-65. 

科研项目

  • 红果园国家级"四总部": 防御XXX, 2023-2025，主持
  • 国家自然科学基金“面上”: 面向多维度和多模态的人脸智能编辑, 2024-2027, 参与
  • 重大资助项目: 开放环境下无人车自适应感知研究, 2023-2025，参与
  • 国家自然科学基金“面上”: 基于深度表示学习的不完备多视角聚类理论与算法研究, 2023-2026，参与
  • 红果园国家级"四总部": 跨模态智能XXX教育部创新团队, 2021-2024，参与
  • 国家重点研发计划-任务: 超导磁体失超检测与保护技术研究, 2021-2025，参与
  • 自然科学类人才基金项目: 基于语音信号处理的言语及语言障碍自动评估研究, 2021-2023，主持

招生专业

  • 新一代电子信息技术（含量子技术等）硕士
  • 人工智能硕士
  • 软件工程硕士
  • 大数据技术与工程硕士
  • 计算机科学与技术硕士
  • 计算机技术硕士

教学工作

本科生课程：

1. 《人工智能基础及应用》，秋季

2. 《思维交流与写作》 ，夏季小学期

3. 《人工智能导论》，2021-2022


研究生课程：

1. 《工程伦理》，秋季

2. 《思维交流与写作》，秋季


教改项目：
1. 2023年北京交通大学本科校级教改项目，《人工智能基础及应用》课程思政建设探索与实践，2023/06-2024/06，主持

2. 2023年北京交通大学本科校级教改项目，《思维交流与写作》课程建设，参与

3. 2022年北京交通大学研究生校级教改项目，《工程伦理》课程思政示范课程建设，参与


教改论文：

北京交通大学2022研究生教育研究与论文改革，信息与智能时代研究生《工程伦理》课程教学与实践，北京交通大学教改论文集，（5/7）

学生指导

本科生：

1. 毕业设计：

  • 2021：王熹豪，成绩A，美国芝加哥大学读研
  • 2021：胡海波，成绩A-，考研至中科院计算所
  • 2021：翟逸航，成绩B+，考研至北京大学软件与微电子学院
  • 2022：王元喆，成绩A-，考研至北京交通大学计算机学院
  • 2022：李尚泽，成绩A-，考研至北京交通大学计算机学院
  • 2023：王乙冰，成绩A-，考研至中国传媒大学大数据方向


2. 大创：

  • 2023：基于预训练模型的语言障碍自动评估




获奖与荣誉

  1. 北京交通大学第十四届青年教师教学基本功比赛三等奖，2023
  2. 计算机与信息技术学院2022年度青年教师教学基本功比赛特等奖，2022
  3. 计算机与信息技术学院2022年度青年教师教学基本功比赛优秀教案奖，2022
  4. 北京交通大学教师发展中心“青年教师教学研修班”优秀学员，2020
  5. 优秀助教奖，香港中文大学电子工程学系，2016
  6. 全奖博士资助，香港中文大学电子工程学系，2015-2019
  7. 南京理工大学优秀毕业生，2015
  8. 国家奖学金，2014, 2012
  9. 江苏省优秀学生干部，2013

社会兼职

  • 中国计算机学会语音对话与听觉专委会执行委员
  • 中国图象图形学学会交通视频专委会执行委员
  • 担任语音领域国际会议ICASSP、INTERSPEECH、ISCSLP及国内期刊《信号处理》审稿人