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胡 郁    博士,教授级高工
胡郁,1978年5月生,中国科学技术大学信号与信息处理专业工学博士,教授级高工,国务院特殊津贴获得者。现任语音及语言信息处理国家工程实验室执行主任,中国科学技术大学双聘教授、博士生导师,科大讯飞股份有限公司高级副总裁、研究院院长。2000年毕业于中国科技大学电子工程系,获得工学学士学位;2009年毕业于中国科技大学电子工程系,获得工学博士学位;2005年8月至2007年8月,通过香港特区专才引进计划,于香港大学计算机系进修;2004年8月到德国柏林TFH学院进行学术访问。1999年6月,作为创始人之一创立安徽中科大讯飞公司,历任语音合成组组长,基础研发部经理,安徽中科大讯飞公司与中国科学技术大学共建讯飞语音联合实验室副主任,安徽中科大讯飞公司研究院执行院长、院长,科大讯飞高级副总裁。2011年起任语音及语言信息处理国家工程实验室执行主任,2012年起任中国科技大学兼职教授,博士生导师,2015年起任中国科技大学双聘教授。获得奖项及荣誉称号包括:国家科学技术进步二等奖(授奖单位:国务院;排名:3/10;项目名称:智能语音交互关键技术及应用开发平台,证书号:2011-J-220-2-01-R3),信息产业重大技术发明奖(授奖单位:工业和信息化部;排名:3/10;项目名称:语音交互核心技术研究及产业化,证书号:1103097);2014年起,任科技部863计划“基于大数据的类人智能关键技术与系统”首席专家。
主要研究方向及内容

1、类脑语音语言信息处理理论与方法
主要研究内容包括:1) 生物启发式的深度学习理论与方法。基于生物神经科学研究成果,研究人工神经网络中兼顾生物启发式和工程可实现性的神经元激励函数、人工神经网络的结构创新设计、生物启发式的人工神经网络优化理论与方法、人工神经网络的强化学习与多任务学习方法及大数据和大尺寸模型情况下的高效数据挑选与训练方法。2) 类脑语音听觉信号处理模型与方法。基于人类听觉系统神经机理,研究类脑的复杂声学场景分析;基于双耳听觉神经机理,研究复杂场景下的时空语音信号处理方法。3) 类脑自然语言计算模型与方法。基于大脑皮层对于概念的分布式表征和不同脑区在表征概念时的类别选择性,研究连续向量单词语义表征方法;基于大脑在处理语句中单词整合时的神经机理,研究类脑的句法分析方法;结合单词语义表征、句法结构以及口语中的音韵信息,研究以递归神经网络和卷积神经网络为基本框架的句子级语义模型;基于大脑中概念表征的语义网络假设,研究结构化知识库中实体与关系的分布式向量表征方法;在此基础上,进一步研究基于向量表征的联想推理方法,使机器具备智能的联想推理能力。

2、基于类脑信息处理的智能语音技术
开展基于类脑信息处理的智能语音技术研究,包括噪声鲁棒语音识别、高表现力语音合成、智能人机对话系统等等。同时开发能够面向智能硬件、穿戴式设备和机器人的新一代智能语音云平台,实现反馈学习和自我进化能力,通过基于大数据的大闭环自学习进化机制突破语音感知和语言认知的实用化障碍。

3、结合智能语音技术的神经科学研究方法
通过合作研究等方式,探索智能语音技术在脑神经科学研究中的应用方法,利用语音合成、语音识别等智能语音技术,为听觉、语言相关神经机理的研究提供新的实验分析手段,包括:1)利用可控语音合成技术生成任意文本、高自然度且声学特征可控的合成语音,为口语知觉分析提供实验刺激样例; 2)利用语音识别技术实现狨猴等动物声音的特征提取、分割聚类与音段识别,为言语习得的认知机理研究提供信号与信息处理方面的技术支持。

 

代表性论文
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