性爱网

职务职称：

讲师

所属系部：

计算机科学与技术系

研究方向：

智能音频信号处理、声音事件检测

联系电话：

电子邮箱：

ljg[email protected]

个人简介

  高利剑，男，江西瑞昌人，博士毕业于性爱网 ；2024年10月进入性爱网 工作，主要从事智能音频信号处理、声音事件检测等方向的研究；目前以一作在IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing，ACM International Conference on Multimedia，ICASSP，INTERSPEECH等音频信号处理及人工智能顶级期刊会议上发表论文多篇。

研究方向

（1）智能音频信号处理：围绕声音数据（包括语音信号和非语音信号）利用深度学习等人工智能技术实现对音频内容的理解和分析，例如语音分离、语音增强、语音合成等领域；

（2）声音事件检测：声音事件检测（Sound Event Detection, SED）是音频信号处理领域中的热门研究方向，旨在识别并定位目标声音事件的起止时刻，在音频监控、辅助医疗诊断等方面具有良好的应用价值。

学术服务

[1] 兼职中国计算机学会（CCF）语音对话与听觉专委会执行委员。

[2] 担任IEEE-AMC TASLP, ACM MM, ICME, ICASSP, INTERSPEECH等国际权威期刊和会议审稿人。

[3] 担任NCMMSC 2025（全国人机语音通讯学术会议）程序委员会主席。

课程教学

教研成果

1.江苏省科学技术奖，二等奖，第四完成人，2025

2.江苏省科学技术奖，三等奖，第五完成人，2022

科研项目

[1]国家自然科学基金青年项目：基于增量式原型学习的开放环境声音事件检测方法，2025-2028，主持

[2]江苏省自然科学基金青年项目，2025-2028，主持

[3]镇江市科技计划项目-社会发展，2025-2028，主持

[4] 江苏省研究生创新计划项目，2021-2024，主持，已结题

代表性论著

[1] Lijian Gao, Qing Zhu, Yaxin Shen, Qirong Mao, Yongzhao Zhan. “Dynamic prompting class distribution optimization for semi-supervised sound event detection”, Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering (2025). (中国科技期刊卓越计划-梯队期刊)

[2] Lijian Gao, Qirong Mao, and Ming Dong. "On Local Temporal Embedding for Semi-Supervised Sound Event Detection." IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing (2024). (中科院1区, CCF-B)

[3] Lijian Gao, Ling Zhou, Qirong Mao and Ming Dong. "Adaptive hierarchical pooling for weakly-supervised sound event detection." Proceedings of the 30th ACM International Conference on Multimedia (2022). (CCF-A)

[4] Lijian Gao, et al. "Reproducibility Companion Paper: On Learning Disentangled Representation for Acoustic Event Detection." Proceedings of the 29th ACM International Conference on Multimedia (2021). (CCF-A)

[5] Lijian Gao, Qirong Mao and Ming Dong. “On learning disentangled representation for acoustic event detection.” Proceedings of the 27th ACM International Conference on Multimedia (2019). (CCF-A)

[6] Lijian Gao, Qirong Mao and Ming Dong. "Joint-former: Jointly regularized and locally down-sampled conformer for semi-supervised sound event detection." Proceedings of INTERSPEECH (2023). (CCF-C)

[7] Qirong MAO, Lijian GAO et. Al. “Weakly-supervised sound event detection method and system based on adaptive hierarchical pooling” US Patent 12,080,319 (PCT专利授权)

[8] Shiyu Yu, Lijian Gao and Qirong Mao. “Global Enhanced Frame Prompt Tuning for Sound Event Detection”. International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing. (2025). (CCF-B)