报告题目：从信号模型驱动到大数据驱动——以助听器信号处理为例
报 告 人：郑成诗 研究员
主 持 人：饶丹 副教授
报告时间：2023年8月15日（星期二）下午3:30—5:00
报告地点：物理楼（18号楼）二楼213报告厅
欢迎广大师生参加。
物理与光电学院
2023年8月10日
报告摘要：
过去十年，基于大数据驱动的深度学习方法在计算机视觉、语音信号处理以及自然语言处理等工程领域都取得了巨大成功，基于信号模型驱动的方法受到了前所未有的挑战。本报告以助听器信号处理为例，首先介绍信号模型驱动的语音降噪、语音去混响以及声反馈抑制方法，接着介绍相应的基于大数据驱动的深度学习方法，然后介绍基于端到端的联合去噪去混和声反馈抑制方法，最后揭示两类方法的内在联系并展望未来的研究方向。
报告人简介：
郑成诗（cszheng@mail.ioa.ac.cn），中国科学院声学研究所研究员，博士生导师，中国科学院大学岗位教授；中国科学院青年创新促进会会员，IEEE高级会员；中国声学学会理事、中国电子音响行业协会专家委员、中国通信学会人工智能技术与应用委员会委员、中高会智能信息处理产业化分会理事以及中国人工智能学会智能传媒专委会委员。国家重点研发计划项目评审专家、国家高层次人才通讯评审和会评专家。主要从事语音和音频信号处理、阵列信号处理以及机器学习方面的研究和应用。先后主持国家重点研发计划课题及子课题、173基础加强项目、装发预研项目、国家自然科学基金面上项目以及国家自然科学基金青年项目等多个国家级项目。2021年获得汪德昭青年科技奖一等奖，并连续两次获国际深度降噪挑战赛第一名(DNS Challenge)；2023年获得华为公司火花奖。
