近日，语音识别领域知名学者、IEEE Fellow俞栋博士应邀访问了自动化所，并在自动化大厦第二会议室做题为“Recent Advances in Automatic Speech Recognition”的学术报告。报告由徐波研究员主持，来自自动化所以及在京语音识别主要研究单位的80余名师生聆听了此次精彩报告。

在报告中，俞栋博士介绍了近年来微软在语音识别领域的研究进展，重点讲解了深层神经网络（deep neural network，DNN）和递归神经网络（the recurrent neural network ，RNN)在语音识别中的贡献，特别是深层神经网络-隐马尔科夫混合模型（DNN-hidden-Markov-model，DNN-HMM)）技术在音素识别和大词汇量语音识别任务中降低识别错误率的潜力，以及递归神经网络在降低语言模型复杂度方面的贡献。

DeepNN和RNN是近年来语音识别技术和方法最为显著的进展之一，也是原有神经网络方法依托CPU/GPU等新计算环境的螺旋式新发展。报告结束后，俞栋博士和师生就相关的语音识别问题进行了互动讨论，现场气氛活跃。此次学术报告拓宽了研究生的学术视野，促进了国内外语音识别领域的学术交流。

俞栋博士在中国科学院自动化研究所和Indiana University at Bloomington获得硕士学位，并在University of Idaho获得博士学位，于2002年加入微软语音研究组。目前是IEEE的高级会员、ACM和ISCA会员，担任《IEEE transactions on audio, speech, and language processing》编辑，主要研究方向涉及语音处理、语音识别的鲁棒性、口语对话系统、机器学习和模式识别等。

俞栋博士正在做精彩报告

　　 精彩的问答互动