近日，计算机科学与技术学院2023级硕士研究生麦凯钧同学以第一作者完成的学术论文《Dual-level principal component fusion networks for synthetic speech detection》被国际著名期刊Information Fusion正式接收并online发表（DOI: 10.1016/j.inffus.2025.103738），导师陈晨副教授为通讯作者，哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院为唯一署名单位。

Information Fusion是信息融合领域的国际著名期刊，中科院1区Top期刊，最新影响因子为15.5。其所属的多个JCR类别（如计算机、人工智能、信息系统）均稳居Q1区，享有极高的学术声誉和广泛的影响力。

该论文聚焦于伪造语音检测中的特征融合问题，针对现有方法存在的特征冗余性强、语义关联弱等挑战，提出了一种双层级主成分融合网络（DPCFN）。该方法的核心在于发现：不同模型从同一语音信号中学习到的多种特征表示，其背后存在一种控制它们内在关联的“共享潜在变量”。基于此，DPCFN通过双层级结构提取多源语义表征，并借助主成分融合网络（PCFN）挖掘特征的潜在结构，将其融合为一种更能反映语音本质的统一表示，从而在更深层次上区分真实语音与伪造语音，显著提升检测系统的判别能力与鲁棒性。

麦凯钧同学于2023年进入哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院攻读硕士学位，师从陈晨副教授。入学以来，在陈老师的指导下，他专注于伪造语音检测领域的研究。在课题组良好的学术及科研氛围中，他的科研能力得到迅速提升，能够独立设计并有序地开展研究工作。在研究过程中，他积极跟踪领域前沿，深入剖析核心科学问题，致力于探索深度学习模型内与模型间有效信息的融合方法，展现出良好的创新意识与科研能力。

陈晨老师2020年博士毕业于哈尔滨工业大学计算机科学与技术学科，现为哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院副教授、博士研究生导师，是哈尔滨理工大学B类优秀引进人才和黑龙江省自然科学基金优秀青年项目获得者。陈晨老师长期致力于计算机听觉、声音信号处理、模式识别与机器学习等领域的前沿研究，具有扎实的理论功底和丰富的科研经验，目前担任国家自然科学基金通讯评议专家、教育部学位中心评审专家，兼任黑龙江省计算机学会青年工作委员会副秘书长等学术职务，并受邀担任10余种国际著名期刊及顶级国际会议审稿人。近年来，陈晨老师主持国家级、省部级等科研项目7项，获省级科技奖1项，以第一作者/通讯作者在Top期刊、CCF推荐高水平期刊及领域内顶级国际会议等发表学术论文20余篇，以第一发明人获授权发明专利10余项，参与制订国家标准3项，科研成果丰硕，在音频信息处理与人工智能安全领域具有一定的学术影响力。

陈晨副教授发表在Information Fusion期刊上的论文首页