负责公司产品相关的传统语音处理算法（AEC、NS、AGC、EQ、BF, BSS等算法）的设计与开发, 主要包括：AEC(acoustic echo cancelling), 语音识别前端和双工语音通话两种AEC差异化解决方案； 业内第一次提出针对低端喇叭非线性的AEC非线性残留解决方案；基于神经网络的AEC方案; 基于盲分离的AEC方案。
NS(noise suppression), 传统轻量化噪声抑制与神经网络结合的hybrid NS算法；AGC(automatic gain control), 基于噪声抑制量动态调整、AI人声检测联动的自动增益控制算法；EQ(equalization), 支持任意幅频曲线、参数可配的低延时动态均衡算法；具有参数梯度下降自动拟和功能；BF(Beamforing), 近场、远场双麦波束形成算法；任意麦克风拓扑结构的阵列算法。
DOA(Direction of arrival), 或称SSL(sound source location)声源定位算法，实现任意麦克风拓扑结构的声源定位功能，最小精度可达5度；BSS(blind source separation), 基于先验DOA信息的双麦克风盲源分离算法， 基于盲分离的AEC解决方案；howling Suppression啸叫抑制又称AFC(acoustic feedback cancellation), 基于陷波器的固定滤波方案与自适应滤波方案；Dereverberation，去混响算法，基于线性自回归模型的多通道自适应线性滤波方案，还原无混响人声，且不造成人声损伤；
负责公司产品相关的人工智能(AI)语音降噪、人声分离、唤醒与命令词识别、声纹识别等算法的设计与开发， 主要包括：KWS(keyword spotting), 基于CRN网络与注意力机制的关键词识别或语音唤醒算法；CR(command recognitiion),基于resUNet的命令词识别算法；VPR(voice print recognition), 声纹识别又名SI(speaker identification)说话人辨认，基于D-vector、余弦相似度和交叉熵的声纹识别算法。
AI噪声抑制算法，基于复数域FIR滤波器的神经网络噪声抑制算法，能有效去除大风噪、地铁等公共交通的高噪声，实现人声提取；远场AI all-in-one方案：利用同一个神经网络同时实现降噪、去混响、去AEC残留回声的整体方案；神经网络AEC残留回声抑制算法；神经网络e2eAEC算法；TasNet, Conv-TasNet, Deep-clustering, DeepCASA人声分离算法、人声提取、音乐分离算法；基于 CTC-attention 的hybrid End-to-end ASR算法预研。
负责算法在公司芯片平台及客户硬件平台上的实现及性能优化工作， 主要包括：包括不同平台上算法的porting工作， 包括hifi DSP, arm MF4, riscV等等；算法的定点化优化， SIMD指令并行优化， 内存优化等等。配合软件、硬件及其它部门调试、维护公司量产产品及进行问题定位；撰写已开发的软件算法相关说明文档、软件著作权及专利文档。
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