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SJTU-AudioCC听觉认知与计算声学实验室 李晨达 助理研究员

报告生成时间：2026年8月25日
个人主页：Chenda Li（chenda.li）
所属团队：上海交通大学计算机学院 计算机应用研究所 / 听觉认知与计算声学实验室（AudioCC Lab）

一、学者基本信息

字段 内容
姓名 李晨达（Chenda Li）
职称 助理研究员（Research Assistant Professor，2024年10月起）
所属单位 上海交通大学计算机学院
研究所归属 计算机应用研究所
实验室归属 听觉认知与计算声学实验室（AudioCC Lab，钱彦旻负责）
邮箱 lichenda1996@sjtu.edu.cn
研究方向 语音增强与分离、通用声音分离、多模态信息处理、语音语言大模型
教学课程 CS1501 程序设计思想与方法（C/C++）

归属澄清说明：李晨达的官方归属为上海交通大学计算机应用研究所下属的AudioCC实验室。公开资料不支持其作为APEX实验室成员或从事强化学习、游戏AI研究的说法；亦无证据支持其与APEX团队（张伟楠等）存在深度合作关系。此前的错误归属信息应予纠正。

消歧说明：其个人主页域名为chenda.li，论文署名为"Chenda Li"。"Chenda Li"在DBLP等数据库中另存在少量同名条目（如其他领域学者），检索时需以"SJTU / speech separation / AudioCC"等关键词过滤。

二、教育背景与职业履历

李晨达的学术履历是一条高度本土化的"本硕博一贯"路径，辅以关键的国际访问经历。

2014年至2018年，李晨达在华中科技大学攻读学士学位，2018年6月毕业。同年进入上海交通大学计算机系攻读硕士学位，2020年6月获硕士学位；随后继续在该系攻读博士学位，2024年9月获博士学位。

其硕博阶段的研究与钱彦旻领导的语音研究团队高度绑定：从硕士期间的音视频-上下文语音分离工作（Interspeech 2020）起，其历届代表论文几乎均有钱彦旻署名，结合其现任职于钱彦旻负责的AudioCC实验室，可合理推定其为钱彦旻门下博士生（官方教师页面未逐项标注导师姓名，此处为基于署名格局与实验室归属的审慎推定）。

2023年11月至2024年4月，李晨达赴卡内基梅隆大学WAVLab（Shinji Watanabe教授实验室）任访问学者，深度参与ESPnet生态的语音增强/分离与语音语言大模型研究。这段经历使其直接接入国际语音处理最活跃的学术协作网络之一。

2024年10月，李晨达留校任上海交通大学计算机学院助理研究员，成为AudioCC实验室的青年教师成员。

师承谱系树（据公开资料整理，导师关系以官方披露为准）：

华中科技大学（学士 2018）
└── 上海交通大学计算机系（硕士 2020 / 博士 2024）
    └── 李晨达（导师钱彦旻，据署名格局与实验室归属推定）
        ├── CMU WAVLab 访问学者（2023–2024，Shinji Watanabe 门下）
        └── SJTU AudioCC 助理研究员（2024.10– ）

三、学生培养情况

李晨达2024年10月方任助理研究员，尚处于学术生涯起步阶段，公开资料未见其独立指导的已毕业学生记录。目前其培养角色主要体现为AudioCC实验室团队内的协助指导（如参与组内硕博生的论文工作与竞赛系统研发），具体独立招生与指导安排以实验室及学院最新信息为准。鉴于其年纪与资历，本节暂不展开个案介绍，待其指导的首届学生毕业后可补充。

四、学术合作网络

4.1 实验室内部合作网络（AudioCC）

  • 钱彦旻（AudioCC负责人）：其硕博阶段的指导者与当前实验室领导，两人联合署名贯穿其学术履历（音视频语音分离、目标声音提取等），构成其学术网络的第一轴心。
  • 张王优（Wangyou Zhang）：ESPnet-SE的共同第一作者，音乐分离方向，是其硕博期间最紧密的同门合作者。
  • 石晶（Jing Shi）：ESPnet-SE共同第一作者之一。
  • 组内成员：与Lei Yang、Weiqin Wang等合作SkiM连续语音分离工作；AudioCC实验室其他高频产出成员（Leying Zhang、Bei Liu等）构成其团队协作基础。

4.2 国际合作网络

  • Shinji Watanabe（CMU，WAVLab）：访问导师，围绕ESPnet-SE及语音分离-识别一体化方向形成持续合作，是其链接国际学术圈的核心通道。
  • CMU-WAVLab圈层：经由Watanabe网络与Xuankai Chang、Samuele Cornell、Zhong-Qiu Wang等国际语音分离领域的活跃学者建立论文层面的合作联系。
  • 微软：ICASSP 2023目标声音提取工作（Target Sound Extraction with Variable Cross-Modality Clues）与微软Yao Qian、Zhuo Chen等合作，探索跨模态线索（视频、声音类别标签、文本描述）驱动的目标声音提取。

4.3 校内合作

其合作网络高度集中于AudioCC实验室内部及钱彦旻的国际协作网络；与校内其他实验室（如X-LANCE、BCMI）未见公开的直接合作论文记录。

五、业界合作关系深度分析

李晨达个人层面的独立企业合作在公开资料中尚无明确记录，其业界联系现阶段主要依附于AudioCC实验室的产业网络：

  • 实验室企业级项目：AudioCC实验室获得腾讯、蚂蚁、美团、荣耀等企业级项目资助，李晨达作为实验室核心成员参与相关工作，但具体项目角色公开资料未披露。
  • 开源生态的产业影响：其参与开发的ESPnet-SE被纳入国际主流开源语音工具包ESPnet生态，该生态在产业界语音研发中被广泛使用，属于"开源贡献型"产业影响，与直接的横向项目合作性质不同。
  • 竞赛系统：AudioCC团队在DCASE 2024国际挑战赛中获两项冠军、一项季军（低复杂度声学场景分类、工业设备异常声音检测夺冠），李晨达在该系列竞赛中的具体角色公开资料未逐项披露，需以团队署名为准。

六、重要奖项与学术兼职

李晨达的个人获奖情况在其官方教师页面与个人主页中均未系统列示，目前公开资料中未见以个人身份获得的独立奖项记录；其学术成绩主要以高质量论文与开源工具产出体现。

代表性学术成果

  • Listen, Watch and Understand at the Cocktail Party（Interspeech 2020）：音视频-上下文联合的鸡尾酒会语音分离，其硕士期间与钱彦旻合作的开创性工作。
  • ESPnet-SE（IEEE SLT 2021）：面向ASR集成的端到端语音增强与分离工具包，共同第一作者，已成为语音增强研究的主流开源基础设施之一。
  • SkiM（ICASSP 2022）：跳读记忆LSTM低时延实时连续语音分离模型，计算开销较DPRNN降低75%，最快实时模型时延低于1毫秒。
  • Target Sound Extraction with Variable Cross-Modality Clues（ICASSP 2023）：统一Transformer架构处理可变数量跨模态线索的目标声音提取。
  • SpeechLlama（2024）：语音-文本跨模态统一建模方向的代表性工作，与其语音语言大模型研究兴趣一脉相承。

学术服务

公开资料未见其担任期刊编委或会议组委会成员的记录；其成果开源于GitHub，对开源社区形成实际服务贡献。

七、Connection圈层总结

第一圈层：钱彦旻—AudioCC实验室。从硕博受业到留校任教，李晨达的全部学术生涯均在钱彦旻团队内部完成，是AudioCC实验室自主培养、内部接棒的第一代青年教师代表，其研究方向（语音增强/分离）也直接继承实验室在"鸡尾酒会难题"上的主线积累。

第二圈层：CMU-WAVLab国际网络。访学经历使其成为AudioCC与Watanabe实验室之间的常态化连接节点，ESPnet-SE等合作成果的署名网络显示，这一通道已成为其国际学术身份的重要来源。

第三圈层：微软等企业研究机构：通过与Yao Qian、Zhuo Chen等的论文合作建立企业研究联系，属于学术共同体层面的弱连接，尚未见独立的横向产业合作。

第四圈层：开源社区网络：ESPnet生态贡献者身份使其融入国际语音处理开源共同体，这是一种超越传统论文署名的持续型学术资本。

总体而言，李晨达的学术网络呈现"单点深耕、纵深发展"的典型早期形态：以钱彦旻门下为根基、以CMU访问为国际出口、以开源工具为社区名片，网络广度有限但纵深扎实。作为2024年新任助理研究员，其未来五年的独立建组方向（语音语言大模型与通用声音分离）值得持续观察。

数据来源说明：本报告信息主要来自上海交通大学计算机学院教师名录、李晨达个人主页、AudioCC实验室官网及公开论文记录，统计截至报告生成时间。