教育背景

2019.10-2024.01    英国格拉斯哥大学，计算机专业，工学博士，导师：Alessandro Vinciarelli 教授

2016.09-2019.06    yl9193永利集团，认知神经科学，理学硕士，导师：秦绍正 教授

2012.09-2016.06    安徽大学，计算机科学与技术，工学学士

工作经历

2025.09-至今 yl9193永利集团珠海校区，yl9193永利集团心理系，特聘副研究员

2023.12-2025.08 英国谢菲尔德大学计算机公司博士后，导师：Heidi Christensen 教授

研究方向

研究聚焦于情感计算与多模态智能技术在心理与认知健康中的应用，致力于开发用于评估、监测和理解心理与脑健康状态的新方法，并推动相关技术向临床场景转化。我的工作关注如何从语音、表情、行为及生理信号中提取具有实际意义的信息，以更客观、连续和精细的方式支持心理与认知疾病的识别、监测与评估。

主要研究方向包括：

数字化表型、多模态情感计算与行为特征分析我关注与抑郁症、阿尔茨海默病等心理与认知健康问题相关的数字化行为和生理表型，重点结合语音、生理信号、面部表情等多模态数据，分析情绪状态、行为变化及其与心理和认知功能之间的关联。相关研究尤其重视语音生物标志物及其他客观指标的识别、量化与验证，希望为心理与认知健康评估提供更细致、可持续的观测手段。

可临床转化的智能诊断与预后模型我关注融合音频、视频、生理和神经信号的建模方法，用于心理与认知健康问题的早期识别、风险评估与进程预测。在研究中，我不仅重视模型性能，也强调其在真实临床场景中的稳健性、可解释性与泛化能力，期待构建能够辅助临床决策、服务个体化干预的智能系统。

以人为本的数字健康系统设计除了模型与算法本身，也关注这些技术如何真正进入日常生活并被有效使用。相关研究聚焦于智能心理与认知健康系统的人机交互设计，重点探讨可用性、隐私保护、用户依从性和长期参与等问题，力求设计出可靠、易用且具有良好体验的数字健康工具，最大化其临床价值与社会影响。

科研项目

1. yl9193永利集团珠海校区引进人才工作运行和科研启动项目，2025-2027，主持；

代表论文（#共同第一作者）

1. F. Tao, B. Mirheidari, M. Pahar, S. Young, Y. Xiao, H. Elghazaly, F. Peters, C. Illingworth, D. Braun, R. O'Malley, S. Bell, D. Blackburn, F. Haider, S. Luz, H. Christensen, Early Dementia Detection Using Multiple Spontaneous Speech Prompts: The PROCESS Challenge, ICASSP 2025.

2. F. Tao, X. Ge, W. Ma, A. Esposito, A. Vinciarelli, Cross-Task Hierarchic Attention Mechanisms for Depression Detection: Analyzing the Interplay Between Read and Spontaneous Speech, BIBM 2024.

3. F. Tao, A. Esposito, A. Vinciarelli, The Androids Corpus: A New Publicly Available Benchmark for Speech Based Depression Detection, INTERSPEECH 2023.

4. F. Tao, X. Ge, W. Ma, A. Esposito, A. Vinciarelli, Multi-local attention for speech-based depression detection,ICASSP 2023.

5. Y. Zeng#, F. Tao#, Z. Cui, L. Wu, J. Xu, W. Dong, C. Liu, Z. Yang, and S. Qin, “Dynamic integration and segregation of amygdala subregional functional circuits linking to physiological arousal,” NeuroImage, vol. 238, pp. 118224, 2021.

6. F. Tao, A. Esposito, and A. Vinciarelli, “Spotting the traces of depression in read speech: An approach based on computational paralinguistics and social signal processing,” INTERSPEECH 2020.

7. S. Young, F. Tao*(通讯), B. Mirheidari, M. Pahar, M. Reuber, H. Christensen, Can Speech Accurately Detect Depression in Patients with Comorbid Dementia? An Approach for Mitigating Confounding Effects of Depression and Dementia, INTERSPEECH 2025

社会工作

The Prediction and Recognition of Cognitive Decline through Spontaneous Speech Signal Processing Grand Challenge，ICASSP 2025 Track Chair。

IEEE Transactions on Affective Computing，Journal of Affective Disorders等SCI/SSCI审稿人

INTERSPEECH 2025, ICASSP 2025, INTERSPEECH 2024, ICASSP 2024, ICASSP 2023, ICONIP 2023, IMWUT 2023等计算机会议审稿人