文\图 电智学院 闵重丹（研19）、魏楠
12月4日上午，电智学院硕士生导师陈景霞副教授在2A-206学术报告厅为研究生们做了题为“基于深度学习的脑电信号情感识别方法研究”的学术报告，全体研究生聆听了报告会。
首先，陈景霞老师围绕脑电信号的情感计算领域，对情感识别的背景和研究意义做了全面细致地梳理，介绍了该领域最新的科研成果及情感识别存在的问题和挑战，重点提出了一种分层的注意力机制双向长短时记忆循环神经网络模型，该模型通过对不同时序上下文内容进行不同程度的关注，对更深层的脑电序列长时相关性特征进行学习。实验结果表明，该模型能够有效缓解脑电信号的时间非平稳性，具有较高的准确性和鲁棒性，其算法性能优于基准模型和现有方法。
陈老师从数据的来源、数据预处理到手工特征的提取、脑电特征的平滑和降维等，深入剖析了不同算法的运行原理和模型机制，以及如何提高情感计算的分类性能等。报告会历时近2个小时，在场的研究生们全神贯注的倾听着、思考着，徜徉在脑电情感计算的波浪中。
报告会后，在场的研究生们纷纷踊跃提问，一名研一新生就分类模型中的马尔可夫模型是否可拓展、迁移到图像领域与陈老师进行了讨论，陈老师表扬了他认真听讲的态度和清晰的逻辑，并结合在科研方面绝大多数同学可能遇到的问题进行了细致地回答。陈景霞老师耐心细致地讲解，深厚的专业知识，平易近人的气质，赢得了同学们的一致好评。此次报告取得了非常地反响，同学们获益颇多。
