个人简介

李应，欧洲杯正规下单平台教授。

学习经历

毕业于西安交通大学，获西安交通大学学士、硕士和博士学位。

工作经历

任福州大学计算机及网络与信息安全*教、讲师、副教授、教授。

讲授课程

计算机系统结构、计算机组成原理、面向对于程序语言设计、多媒体通信技术、高级计算机系统结构、信息隐藏技术、内容安全与信息隐藏技术。

科研项目

（1）复杂环境中异常声音事件检测方法研究（福建省自然科学基金（面上），编号：2018J01793）

（2）生态环境声音识别；（国家自然科学基金项目，编号：61075022）

（3）Web远程渗透测试与安全分析系统。（福建省重点项目，编号：2012H0025）

（4）生态环境音频数据识别技术的研究；（教育厅A类项目，编号：JA09021）

（5）多媒体音频数据检索技术的研究；（福建省自然科学基金项目，编号：A0510006）

（6）拟开展的项目：内容安全、复杂声场景中声音事件检测、工业系统声音诊断。

获奖经历

多次获优秀硕士论文指导教师。

出版著作

国家授权的发明专利：

（1）李应. 一种基于MFCCM的音频数据检索方法,2011.9,中国， ZL 2008 1 0070557.7；

（2）李应. 区域生态环境音频数据分类方法,2010.7, 中国，ZL 2008 1 0071838.4；

（3）颜鑫，李应. 利用抗噪幂归一化倒谱系数的鸟类声音识别方法, 2014.4, 中国，ZL 2012 1 0368983.5；

（4）李应. 基于谱时幅度分级向量辨识环境声音事件的方法, 2014.10, 中国，ZL 2012 1 0242825.5；

（5）李应，欧阳桢. 基于多频带信号重构的生态声音识别方法, 2016.1.6, 中国，ZL 2013 1 0472342.9；

（6）李应，张小霞. 复杂环境下基于自适应能量检测的鸟鸣声识别方法，2016.1.6, 中国，ZL 2013 1 0470092.5；

（7）李应，欧阳桢. 基于快速稀疏分解和深度学习的生态声音识别方法，2016.3.9, 中国， ZL 2013 1 0472330.6；

（8）李应，魏静明. 利用纹理特征与随机森林的快速抗噪鸟鸣声识别方法，2016.6.1, 中国，ZL 2013 1 0473337.X；

（9）李应，林巍. 低信噪比声场景下声音事件的识别方法, 2018.4.13, 中国，ZL 2015 1 0141907.4, PCT/CN2015/077075;

（10）李应，吴志彬. 基于声谱图双特征的动物声音识别方法, 2018.10.30, 中国，ZL 2015 1 0226082.6, PCT/CN2015/080284；

（11）李应，王巧静. 低信噪比环境下基于多频带能量分布的动物声音检测方法，2019.11.12，中国，ZL 2016 1 1040015.6。

近年发表的主要论文

（1）LI Ying, HUANG Hongkeng, and WU Zhibin. Animal Sound Recognition Based on Double Feature of Spectrogram. Chinese Journal of Electronics, 2019, 28(4): 667-673.

（2）李应, 印佳丽. 基于多随机森林的低信噪比声音事件检测[J]. 电子学报, 2018, 46(11): 2705-2713.

（3）LI Ying, YIN Jia-li. Sound Event Detection at Low SNR Based on Multi-random Forests. Acta Electronica Sinica, 2018, 46(11): 2705-2713.

( 4 ) 李应, 吴灵菲. 用多频带能量分布检测低信噪比声音事件[J]. 电子与信息学报, 2018, 40(12): 2905-2912. doi: 10.11999/JEIT180180

（5）Jia-Li Yin, Bo-Hao Chen, Kuo-Hua Robert Lai, Ying Li , Automatic Dangerous Driving Intensity Analysis for Advanced Driver Assistance Systems from Multimodal Driving Signals[J]. IEEE Sensors Journal, 2018, 18(12):4785-4794.

( 6 ) 李应 ，陈秋菊，基于优化的正交匹配追踪声音事件识别，电子与信息学报，2017.01.10，39（1）：183~190；

（7）Xiaomin Zhou, Ying Li, Anti-noise sound recognition based on energy-frequency feature, CAAI Transactions on Intelligent Systems, 2015.10.1, 10(5): 810~819;

（8）Xiaoxia Zhang, Ying Li, Adaptive Energy Detection for Bird Sound Classification in Complex Environments, Neurocomputing, 2015.5.1, 155: 108~116;

（9）魏静明，李应，利用抗噪纹理特征的快速鸟鸣声识别，电子学报，2015.1.1，43（1）：185~190；

（10）Zhen Ouyang, Ying Li, OMP-based Multi-band Signal Reconstruction for Ecological Sounds Recognition, Journal of Electronics(China), 2014.1.1, 31(1): 11~21;

（11）Xiaoxia Zhang, Ying Li, Environmental Sound Recognition Using Double-Level Energy Detection; Journal of Signal and Information Processing, 2013.8.1, 4(3B): 19~24;

（12）颜鑫，李应 ，利用抗噪幂归一化倒谱系数的鸟类声音识别，电子学报，2013.2.1，41（2）：295~300。