3月25日，电子工程学院在6A327会议室举办学术交流讲座，本次讲座由本学院的卢伟博士主讲，聚焦脑电信号情感识别领域前沿技术，主题为“基于Transformer的脑电时-频-空多域特征融合情感识别”。学院全体教师参加了本次讲座。
卢伟老师从情绪识别的重大社会价值切入，指出其在人机交互优化、神经医学等领域的关键作用。通过对比传统身体动作、面部表情等识别方式的局限，着重阐释了脑电信号具有的高时空分辨率优势，特别强调其能捕捉大脑皮层的瞬时神经活动，为精准情感识别提供生物学基础。
针对当前研究痛点，卢老师系统剖析了现有机器学习与深度学习模型的不足：多数研究仅聚焦单一时间、频率或空间特征，而忽视了三者的协同关系。通过展示脑电信号在空间-频率联合域和空间-时间联合域的动态激活图谱，揭示了不同情绪状态下各脑区的特异性响应模式，论证了多域特征融合的必要性。
讲座重点介绍了原创性研究成果SFT-EmotionNet网络架构。该模型配置12层Transformer编码器，每层含12个自注意力头。在使用了Adam优化器进行训练后，实验成果显示，在Tesla V100 GPU平台上以7:3比例划分训练测试集，模型基于 SEED与SEED IV数据集，识别准确率分别达到97.55%与88.08%。
本次学术活动彰显了电子工程学院在智能信息处理领域的创新活力。参会教师表示，讲座不仅开拓了脑电信号处理的研究视野，更为融合学科的深度研究提供了重要方法论启示。学院将持续推进学科交叉融合，深化校企科研合作，为师生搭建高水平学术交流平台，助力人工智能与电子工程、生物医学工程的协同发展。
