研究方向

语音与音频信号处理、情感语音识别、三维音频信号处理、多声道音频编码、声源定位与分离及声场重建。

个人简介

银河集团9873.cσm教授，博士生导师。作为项目负责人先后主持国家自然科学基金面上项目、国家自然科学基金青年科学基金项目、北京市自然科学基金、教育部博士点基金项目、北京市教委科技发展项目、中国博士后科学基金和企业合作课题等科研项目，并参与多项重点研发计划项目。

教育简历

2001--2005年在河北大学电子信息工程专业攻读本科，获工学学士学位；2005年考入北京工业大学电路与系统专业，2007年开始提前攻读电路与系统专业博士学位，于2010年7月获工学博士学位。

工作履历

2021年7月至今任北京工业大学教师

学术兼职

IEEE高级会员、中国电子学会高级会员、亚太信号处理学会语音语言音频技术委员会（APSIPA SLA）委员、中国声学学会语音听觉和音乐分会委员、中国计算机学会-语音对话与听觉专业组委员、国际音频工程协会（AES）北京分会执委、全国人机语音通讯会议常设机构委员、国家自然科学基金通信评审专家、《信号处理》编委。

课程教学

本科生教学：数字信号处理，信号处理工程训练

研究生教学：现代语音编码技术（博士），音频信号处理（硕士）

科研项目

1. 国家自然科学基金面上项目：“基于声场景感知参数建模的交互式音频重放方法研究”(No: 61971015)

2.北京市自然科学基金-小米创新联合基金资助: “基于多麦克协同感知的车载声学场景智能分析与处理技术研究”

3. 国家自然科学基金青年科学基金项目：“基于空间挤压的可升级环绕音频编码技术研究”(No：61201197）

荣誉和获奖

1. 2015 IEEE ChinaSIP “最佳期刊论文展示奖”；

2. 2021全国人机语音通讯学术会议“最佳论文奖”；

3. 2020年民进北京市委“优秀会员”；

4. 2016年“朝阳区政协优秀调研报告”；

5. 2016年北京工业大学“优秀硕士学位论文”指导教师奖；

6. 2017年北京工业大学“优秀硕士学位论文”指导教师奖；

7. 2018年北京工业大学“优秀硕士学位论文”指导教师奖；

8. 2019年北京工业大学“优秀硕士学位论文”指导教师奖；

9. 2020年北京工业大学“优秀硕士学位论文”指导教师奖；

10. 2021年北京工业大学“优秀硕士学位论文”指导教师奖；

11. 2012年北京工业大学“特优本科毕设论文”指导教师奖；

12. 2015年北京工业大学“特优本科毕设论文”指导教师奖；

13. 2016年北京工业大学“特优本科毕设论文”指导教师奖；

14. 2017年北京工业大学“优秀本科毕设论文”指导教师奖。

代表性研究成果

1. Maoshen Jia*, Yuxuan Wu, Changchun Bao, Christian Ritz. Multi-source DOA Estimation in Reverberant Environments by Jointing Detection and Modeling of Time-Frequency Points. IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing. 2021, 29: 379-392.

2. Maoshen Jia*, Ziyu Yang, Changchun Bao, Xiguang Zheng, Christian Ritz. Encoding Multiple Audio Objects Using Intra-object Sparsity. IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing. 2015, 23(6): 1082-1095.

3. 贾懋珅，吴宇轩，鲍长春. 一种利用声源间稀疏成分均衡的多声源定位方法. 国家发明专利，专利号：ZL201910784643.2

主要论文论著

[1] Liang Tao, Maoshen Jia*, Lu Li, Jing Wang, Yang Xiang. Multisource Localization Based on Angle Distribution of Time-frequency Points Using an FOA Microphone. CAAI Transactions on Intelligence Technology. 1–17 (2023). https://doi.org/10.1049/cit2.12162

[2] Lu Li, Maoshen Jia*, Jinxiang Liu, Tun-Wen Pai. Separation of Multiple Speech Sources in Reverberant Environments based on Sparse Component Enhancement. Circuits, Systems, and Signal Processing. 2023.

[3] Yu Zhang, Maoshen Jia*, Shang Gao, Jing Wang. Diffuseness Estimation-Based SSTP Detection for Multiple Sound Source Localization in Reverberant Environments. Circuits, Systems, and Signal Processing.2023

[4] Lu Li, Maoshen Jia*, Jing Wang. DOA estimation of multiple speech sources based on the single-source point detection using an FOA microphone. Applied Acoustics. 195(2022): 1-16. 107782.

[5] Maoshen Jia*, Shang Gao, Yuxuan Wu, Changchun Bao, Christian Ritz. Two-Dimensional Detection based LRSS Point recognition for Multi-source DOA Estimation. Applied Acoustics. 186(2022): 1-12. 108481.

[6] Xuan Cao, Maoshen Jia*, Jiawei Ru, Tun-Wen Pai. Cross-corpus speech emotion recognition using subspace learning and domain adaption. EURASIP Journal on Audio, Speech, and Music Processing. 2022, 32 (2022).

[7] Maoshen Jia*, Yitian Jia, Shang Gao, Jing Wang, Shusen Wang. Multi-source DOA estimation in reverberant environments using potential single-source points enhancement. Applied Acoustics. 174C(2021): 1-11. 107782.

[8] Maoshen Jia*, Shang Gao, Changchun Bao. Multi-source localization by using offset residual weight. EURASIP Journal on Audio, Speech and Music Processing. 2021, 23(2021):1-18.

[9] Maoshen Jia*, Jundai Sun, Changchun Bao and Christian Ritz. Multiple-to-Single Sound Source Localization by Applying Single-source Bins Detection. Applied Acoustics. 138(2018):28-38.

[10] Maoshen Jia*, Jundai Sun, Changchun Bao and Christian Ritz. Separation of multiple speech sources by recovering sparse and non-sparse components from B-format microphone recordings. Speech Communication. 96(2018):184-196.