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赵 丰年
计算机学院
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2020
2023
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科研成果
(6)
相似学者
(1)
个人学者
个人简介
姓名:赵丰年
所在学科:计算机科学与技术、软件工程、教育技术
职称:副教授
联系电话:13521010011
E-mail:zhaofn@bit.edu.cn
通信地址:北京理工大学计算机学院个人信息
北京理工大学计算机系本科、硕士研究生,北京理工大学教育研究院教育技术学博士,美国加州大学UCSD分校访问学者。编写并出版了30余部计算机类图书和教育技术类专著,1部被评为首届全国优秀教材奖一等奖,4部入选教育部国家级十五和十一五规划教材,3部评为“北京市精品教材”,2部获得“科技部科普图书奖”。主持和参与多项纵向、横向科研项目和教改项目,到校科研经费逾百万元;教改成果曾获得北京市高等教育二等奖和校级特等奖等奖励;是国家级精品课程、国家级双语教学示范课、国家级优秀教学团队的主要完成人;在核心期刊和EI检索期刊发表科研论文和教改论文10余篇。北京理工大学“我爱我师”评选十佳教师、北京理工大学T-more优秀主讲教师一等奖、北京理工大学师德先进个人。
研究领域和方向
科研方向
电子游戏、游戏化应用、教育元宇宙
教育背景
个人信息
北京理工大学计算机系本科、硕士研究生,北京理工大学教育研究院教育技术学博士,美国加州大学UCSD分校访问学者。编写并出版了30余部计算机类图书和教育技术类专著,1部被评为首届全国优秀教材奖一等奖,4部入选教育部国家级十五和十一五规划教材,3部评为“北京市精品教材”,2部获得“科技部科普图书奖”。主持和参与多项纵向、横向科研项目和教改项目,到校科研经费逾百万元;教改成果曾获得北京市高等教育二等奖和校级特等奖等奖励;是国家级精品课程、国家级双语教学示范课、国家级优秀教学团队的主要完成人;在核心期刊和EI检索期刊发表科研论文和教改论文10余篇。北京理工大学“我爱我师”评选十佳教师、北京理工大学T-more优秀主讲教师一等奖、北京理工大学师德先进个人。
工作履历
个人信息
北京理工大学计算机系本科、硕士研究生,北京理工大学教育研究院教育技术学博士,美国加州大学UCSD分校访问学者。编写并出版了30余部计算机类图书和教育技术类专著,1部被评为首届全国优秀教材奖一等奖,4部入选教育部国家级十五和十一五规划教材,3部评为“北京市精品教材”,2部获得“科技部科普图书奖”。主持和参与多项纵向、横向科研项目和教改项目,到校科研经费逾百万元;教改成果曾获得北京市高等教育二等奖和校级特等奖等奖励;是国家级精品课程、国家级双语教学示范课、国家级优秀教学团队的主要完成人;在核心期刊和EI检索期刊发表科研论文和教改论文10余篇。北京理工大学“我爱我师”评选十佳教师、北京理工大学T-more优秀主讲教师一等奖、北京理工大学师德先进个人。
研究成果
代表性学术成果
所获奖励
指纹图谱
深入探索 Fengnian Zhao 活跃其中的研究主题。这些主题标签来自该研究者的学术成果,它们共同构成了一个独特的学术指纹.
1
相似学者
Speech Enhancement
Physics
100%
Deep Learning Method
Physics
79%
Signal-to-Noise Ratio
Physics
41%
Neural Network
Computer Science
40%
Event Detection
Computer Science
33%
Source Localization
Computer Science
33%
videogame
Computer Science
33%
Research Direction
Computer Science
33%
科研成果
!!Research output per year
2020
2020
2021
2022
2023
2023
5
文章
1
会议文章
!!Research output per year
!!Research output per year
基于注意力和深度学习的双耳语音增强算法
Li, R., Li, Q.,
Zhao, F.
& Liu, S.,
9月 2023
,
在:
Huazhong Keji Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban)/Journal of Huazhong University of Science and Technology (Natural Science Edition).
51
,
9
,
页码 125-131 and 166
科研成果
:
期刊稿件
›
文章
›
同行评审
Speech Enhancement
100%
Deep Learning Method
100%
Logopedics
100%
Soft-Median Selection: An adaptive feature smoothening method for sound event detection
Zhao, F.
, Li, R., Liu, X. & Xu, L.,
4月 2022
,
在:
Applied Acoustics.
192
, 108715.
科研成果
:
期刊稿件
›
文章
›
同行评审
Event Detection
100%
Median Filter
80%
Detection Algorithm
60%
Experimental Result
20%
Detection Accuracy
20%
6
在新选项卡中打开链接
引用 (Scopus)
Speech Enhancement Based on Binaural Sound Source Localization and Cosh Measure Wiener Filtering
Li, R.,
Zhao, F.
, Pan, D. & Dong, L.,
1月 2022
,
在:
Circuits, Systems, and Signal Processing.
41
,
1
,
页码 395-424
30 页码
科研成果
:
期刊稿件
›
文章
›
同行评审
Source Localization
100%
Speech Enhancement
100%
localization algorithm
25%
de-noising
25%
Spatial Information
25%
7
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引用 (Scopus)
Deep learning for binaural sound source localization with low signal-to-noise ratio
Zhao, F.
, Li, R. & Pan, D.,
4 3月 2021
,
在:
Journal of Physics: Conference Series.
1828
,
1
, 012017.
科研成果
:
期刊稿件
›
会议文章
›
同行评审
开放访问
Signal-to-Noise Ratio
100%
Deep Learning Method
100%
Phase Difference
100%
Transfer Function
50%
Belief Networks
50%
2
在新选项卡中打开链接
引用 (Scopus)
A multi-objective learning speech enhancement algorithm based on IRM post-processing with joint estimation of SCNN and TCNN
Li, R., Sun, X., Li, T. &
Zhao, F.
,
6月 2020
,
在:
Digital Signal Processing: A Review Journal.
101
, 102731.
科研成果
:
期刊稿件
›
文章
›
同行评审
Multiobjective
100%
Convolutional Neural Network
100%
Postprocessing
100%
Speech Enhancement
100%
Optical Spectrum
85%
18
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引用 (Scopus)