主题一：面向航空通信的zipformer话音识别模型
主讲：梁键兴
（导师：李俊）
主题二：基于squeezeformer混合模型的民航语音识别
主讲：张宜攀
（导师：魏巍）
主题三：面向车联网威胁情报的实体关系联合抽取与智能体构建方法
主讲：吕叶
（导师：尚文利）
主题四：基于多分支图卷积的情绪脑电分类研究
主讲：姚温铃
（导师：王力）
主题五：面向分子通信实验平台以及空间调制的低复杂度检测器研究
主讲：禤光鸿
（导师：唐冬、黄煜）
主办机构
sm调教
时间安排
2026年5月7日10：15-11：45
地点
文清楼110
为拓宽研究生学术视野，促进研究生学术交流，营造良好的学术氛围，由sm调教
主办的“sm调教
”第127讲于5月7日10：15-11：45在文清楼110举行。本次主讲人为23级研究生梁键兴、张宜攀、吕叶、姚温铃和禤光鸿。
梁键兴同学汇报的主题是面向航空通信的zipformer话音识别模型。本研究面向航空通信场景，针对航空话音噪声强、数据稀缺、术语密集、语速多变等难点，提出改进的AE‑Zipformer话音识别模型。模型分别实现多尺度时序特征提取与低信噪比环境下的噪声抑制。实验在Aishell数据集与自建航空通信数据集上开展，以字符错误率CER为评估指标。结果表明，所提模型相较于Zipformer相对性能提升3.6%，在不同信噪比、地面/机载电台及长短句场景下均表现更优，有效提升了航空话音识别的准确率与鲁棒性，具备实际工程应用价值。
张宜攀同学汇报的主题是创建基于Squeezeformer模型的混合语音识别模型。主要从选题背景及意义、现状与研究目标、研究方法及过程、关键技术、研究结果和论文总结六点进行介绍。本研究针对民航陆空通话场景中强噪声、信道失真及术语密集等挑战，提出基于Squeezeformer的混合语音识别模型。通过引入多分支CNN与MLP模块，分别捕获局部声学细节与长程上下文依赖，并结合动态下采样机制实现自适应特征提取，有效提升了模型在恶劣环境下的鲁棒性。实验表明，该方法使字符错误率降低，可为零误报的指令校验、自动化事故分析等应用提供关键技术支撑。
车联网威胁情报智能化处理对网络安全防护至关重要，但目前存在情报数据源少、实体关系抽取难度大、智能分析能力薄弱等问题。为此吕叶同学对此开展系统性研究：构建TIO-IoV本体、IoV-TED数据集，搭建IoV-KG知识图谱与TivBase向量知识库，解决领域数据匮乏问题；提出PETER-IoV联合抽取模型，强化文本语义建模，在数据集上取得优异抽取效果；设计基于Agentic RAG与知识图谱的威胁情报分析智能体，完善多功能模块，有效提升车联网威胁情报分析与问答能力。
姚温铃同学围绕基于多分支图卷积的情绪脑电信号分类展开，针对情感脑电信号复杂、个体差异大、空间协同特征表达不足等问题，提出 DD-GCN 模型。采用双分支图卷积，结合PCC与SCC双重拓扑构建多视角脑功能网络；引入改进 CBAM 注意力与动态融合机制，缓解过平滑并提升特征判别力。在SEED、SEED-IV、SEED-VII数据集上实现 96.45%、85.5%、71.14% 准确率，优于主流方法。研究验证了多分支结构与注意力融合的有效性，为情感脑机接口提供更鲁棒的分类方案，未来可向轻量化与临床落地推进。
禤光鸿同学围绕分子通信展开，依托生物纳米物联网背景，针对传统检测算法复杂度高、实验平台生物相容性与速率不足的问题，开展两项核心工作。一是提出空间调制分子通信的低复杂度编码分类器检测方案，结合差分处理抑制干扰，性能优于传统算法。二是搭建非侵入式分子通信实验平台，以油水为载体、电容传感器接收，搭配轻量化网络实现无信道信息解调，达成高速低误码传输。
此次 “青年研途说” 活动，不仅为同学们搭建了交流学习、互促共进的平台，更让科研精神与青春担当在交流中传递、在分享中凝聚。未来，学院将持续聚焦研究生成长成才，不断丰富学术文化活动载体，助力广大研究生在科研道路上坚定信念、勤学善思、勇于创新，以扎实学识和过硬本领书写新时代青年学子的奋进篇章。
梁键兴
2023级sm调教
通信工程专业
导师：李俊
主要研究方向：语音识别
主要科研成果：
《Research on an Enhanced Zipformer with Multi-Feature Attention for Aviation Speech Recognition》
张宜攀
2023级sm调教
电子与通信工程专业
导师：魏巍
主要研究方向：语音识别
主要科研成果：创建基于Squeezeformer模型的混合语音识别模型
吕叶
2023级sm调教
通信工程专业
导师：尚文利
主要研究方向：基于威胁情报的知识图谱构建
主要科研成果：
[1] 尚文利，吕叶，王博文，浣沙，张曼，曹忠，时昊天，李淑琦，基于提示增强和联合学习的网络威胁情报三元组抽取模型的训练方法及三元组抽取方法，国家发明专利，专利号：ZL 2024 1 1481491.6。专利授权日期：2025年09月12日。
[2] 尚文利，吕叶，熊懿，高浩然，肖乐杰，曹忠，浣沙，张曼，一种基于Agentic RAG与知识图谱的网络威胁情报分析系统，国家发明专利，申请号：2025119493776。目前状态：实质审查。
姚温铃
2023级sm调教
通信工程专业
导师：王力
主要研究方向：情绪识别
主要科研成果：专利（基于密度图卷积的多特征情感脑电识别方法、装置及介质）李伟唐
禤光鸿
2023级sm调教
通信专业
导师：唐冬、黄煜
主要研究方向：分子通信
主要科研成果：
"Neural Network Detector for Non-intrusive Molecular Communication with Ratio Shift Keying," 2024 IEEE/CIC International Conference on Communications in China (ICCC), Hangzhou, China, 2024.
"Encoder-Classifier Model for Molecular Communication with Spatial Modulation," in IEEE Transactions on Molecular, Biological, and Multi-Scale Communications, （在投）
通讯员：李慧婷
日期：2026年5月8日
