戴礼荣
单位：电子工程与信息科学系
地址：合肥市四号信箱六系
邮编：230027
电话：+86-
个人主页： http://eeis.ustc.edu.cn/szdw/bd/dlr/201008/t**_32023.html
实验室介绍：


个人简历 Personal resume


戴礼荣，男，生于1962年7月，工学博士，教授，博士生导师。“语音与语言信息处理国家工程实验室”付主任及技术委员会委员，《数据采集与处理》编委，NCMMSC（全国人机语音通讯学术会议）常设机构委员会委员，中国电子学会信号处理分会第八 届委员会委员。2000年在日本东京大学工学部做访问****。主要从事语音信号与信息处理方向的教学与科研工作；目前的研究兴趣重点在基于深度学习的语音信号与信息处理，具体研究方向包括语音识别、说话人识别、语种识别、语音合成、语音增强等。长期保持与美国佐治亚理工学院、加拿大约克大学等国际知名大学的研究合作关系。近年来主持或作为主要成员承担并完成了国家自然科学基金、国家863计划、973预先研究计划、工信部电子基金、安徽省语音专项等20余项国家级或省部级课题。在IEEE、ICASSP、INTERSPEECH、《电子学报》等国内外期刊和语音领域顶级学术会议上发表学术论文100余篇。获得国家科技进步二等奖1次，安徽省级科技进步一等奖1次，省部级科技进步二等奖2次；获得安徽省自然科学优秀论文一等奖1次。


研究方向 Research direction


1、语音识别/说话人识别/语种识别
2、语音合成
3、语音增强



招生信息 Enrollment information


须具备语音信号与信息处理基础理论知识背景和相关研究经历。本实验室建有面向于大规模语音分析与建模的服务器/GPU硬件平台和软件、语音数据平台。学生在学习和研究过程中，除可根据有关政策获得国家及学校的奖学金外，本实验室还视学生的科研情况，进行一定的科研补助。


论文专著 The monograph


1)HMM-based Unit Selection Speech Synthesis Using Log Likelihood Ratios Derived from Perceptual Data - Speech Communication - 2014 - vol. 63-64
2)Unsupervised Prosodic Labeling of Speech Synthesis Databases Using Context-Dependent HMMs - IEICE Transactions on Information and Systems - 2014 - vol.E97-D, no.6
3)Improving deep neural networks for LVCSR using dropout and shrinking structure - ICASSP. FLORENCE, ITALY:IEEE - 2014.5 - ICASSP-2014
4)Direct Adaptation of Hybrid DNN/HMM Model for Fast Speaker Adaptation - ICASSP. FLORENCE, ITALY:IEEE - 2014.5 - ICASSP-2014
5)An Experimental Study on Speech Enhancement Based on Deep Neural Networks - IEEE SIGNAL PROCESSING LETTERS - 2014.1 - VOL. 21, NO. 1
6)Minimum Divergence Estimation of Speaker Prior in Multi-Session PLDA - ICASSP.FLORENCE, ITALY:IEEE - 2014.5 - ICASSP-2014
7)深度语音信号与信息处理：研究进展与展望 - 数据采集与处理 - 2014.3 - VOL.29，NO.2
8)Deep Bottleneck Features for Spoken Language Identification - PLoS One - 2014.7 - 2014 Jul 1;9(7)
9)i-vector representation based on bottleneck features for language identification - Electronics Letters - 2013 - Vol.49, no. 24
10)Minimum Kullback-Leibler Divergence Parameter Generation for HMM-based Speech Synthesis - IEEE TRANS. ON ASLP - 2012.7 - Volume:20 , Issue: 5
11)Trust Region-Based Optimization for Maximum Mutual Information Estimation of HMMs in Speech Recognition - IEEE. Trans. on ASLP - 2011 - VOL. 19, NO. 8