“00后”青年学者正加速步入学术前沿0后近日，人工任北北京大学信息工程学院官网更新师资信息，唐晨确认此前入职的宇已助理教授唐晨宇已正式担任博士生导师。

教育背景与学术履历

唐晨宇，大助导博士，理教现任北京大学信息工程学院助理教授、授博博士生导师0后其教育及工作经历如下：
* 本科：北京航空航天大学
* 博士：英国剑桥大学电子工程
* 博士后/研究员经历：英国剑桥大学工程系助理研究员、人工任北英国伦敦大学学院荣誉研究员

研究方向与学术成果

唐晨宇主要致力于人工智能与可穿戴生物电子系统的唐晨交叉领域研究，重点聚焦于真实环境下人体状态的宇已连续感知、智能解析及闭环健康干预。大助导他在智能交流辅助、理教运动功能感知及连续健康监测等方向取得了多项创新突破。授博

代表性学术产出：
* 高水平论文：以第一作者身份在 Nature Sensors（创刊号）0后Nature Reviews Electrical Engineering（封面论文）、Nature Communications、PNAS、npj Flexible Electronics、IEEE TBME（编辑精选）等国际顶级期刊发表论文12篇。
* 总体统计：累计发表论文30余篇，公开PCT国际专利1项，参编国际专著2部。

科研突破：静默语音界面（SSI）技术

唐晨宇的科研之路始于本科期间独立完成的第一个研究型项目，这激发了他对可穿戴设备与人工智能在健康管理和人机交互领域应用的浓厚兴趣。本科毕业后，他赴英国剑桥大学攻读博士学位，并于2023年夏天在导师指导下深入“静默语音界面”（Silent Speech Interface, SSI）研究。

技术背景与挑战：
静默语音界面技术旨在通过捕捉人体在无声状态下的口腔和面部肌肉活动来传递语音信息。该技术不仅能为健康人群提供隐蔽、私密的交流方式，更能帮助因脑卒中、渐冻症或喉癌术后导致语言障碍的患者恢复沟通能力。然而，当时业界难以在健康人群中打造出兼顾舒适性、准确性和高效性的静默语音系统，更遑论应用于患者群体。

创新解决方案：
针对上述瓶颈，唐晨宇与实验室同事合作，致力于开发一款轻便、可穿戴且能有效捕捉和解码静默语音信号的系统。其核心突破包括：
1. 模型优化：设计了一种基于一维卷积神经网络的轻量级解码模型，在确保解码精度的同时，大幅降低了计算成本，实现了理想的解码速度与能效平衡。
2. 系统集成：将传感器与解码算法集成至便携式系统中，并在健康人群中进行了多场景实测。

应用成效：
通过模拟安静、嘈杂及不同佩戴条件等复杂场景，验证了系统的稳定性与抗干扰能力。测试结果表明，该系统在复杂环境下仍能保持95%以上的语音解码准确率，且在佩戴舒适性和数据处理速度上均达到了实际应用水准。

行业媒体“DeepTech深科技”评价该成果为“静默语音界面领域的一项重大突破，重新定义了可穿戴静默语音界面的设计标准”。

早期学术表现

早在2024年3月，北京航空航天大学微信公众号“北航仪器光电人”曾报道，唐晨宇作为第一作者（当时为北航18级本科生，剑桥大学博士生），与北航高硕老师及剑桥大学Luigi Occhipinti教授合作，在 Nature Reviews Electrical Engineering发表了关于人体数字孪生技术发展的前瞻性文章。

来源：澎湃新闻
责任编辑：刚晓宁 UN835