报告时间：2024/11/28 10:00-12:00中国标准时间-北京

报告题目：融合传统信号处理与深度学习的反馈消除方法：挑战与机遇

报告地点：腾讯会议（线上）

会议号：828-429-588；

会议链接：https://meeting.tencent.com/dm/T5Zj3JJC8bCQ

报告人：张浩  高级研究员

报告摘要：

在本次报告中，张浩博士将结合近年来的研究工作，探讨如何将传统信号处理与深度学习方法相结合，以解决语音信号处理中反馈消除的挑战性问题，尤其是回声对消和啸叫抑制。传统方法通常基于信号处理技术，使用自适应滤波器来解决这些问题，但在面对系统非线性干扰时，其性能往往受到限制。近年来，随着深度学习技术的快速发展，许多研究工作提出了基于深度学习或结合传统自适应滤波方法的解决方案。在本次报告中，张浩博士将首先简要介绍反馈消除问题的背景和主要技术挑战，随后重点阐述几种现有的结合传统信号处理与深度学习模型的解决方案，包括级联结构和基于可导数字信号处理的方法。最后，通过理论分析与实验结果展示，探讨这些方法在应对反馈消除问题时所面临的关键挑战，以及它们在实际应用中展现的潜力与优势。

报告人简介：

张浩，2013年和2016年于西北工业大学获得信息与信号处理专业学士和硕士学位，并于2022年在美国俄亥俄州立大学获得计算机科学博士学位。博士期间主要研究基于深度学习的回升对消和主动噪声控制。2022年6月至今，任职于腾讯人工智能实验室（西雅图）多模态理解研究组，担任高级研究员，研究方向包括语音增强与分离、啸叫抑制、音频及语音生成等领域。在语音信号处理和深度学习领域的国际顶级期刊和会议上发表论文20余篇。

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