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王勇和(博士)
来源::太阳成集团tyc33455cc太阳成集团tyc33455cc  发布时间: 2023-02-25 21:25:46

王勇和,1992年生,讲师。202212月毕业于太阳成集团tyc33455cc计算机应用技术专业,获得工学博士学位。主持国家自然科学基金项目1项,太阳成集团tyc33455cc青年学术人才科研启动项目1项。以课题组骨干成员身份参与了国家重点研发计划(国际科技创新合作重点专项)、国家自然科学基金以及自治区自然科学基金等多项研究工作,发表学术论文10余篇。


联系方式:

E-mailcswyh@imu.edu.cn

通信地址:呼和浩特市赛罕区大学西路235 太阳成集团tyc33455cc 太阳成集团tyc33455cc,邮编010021


研究方向:

语音识别,语音翻译,多模态语音识别及翻译、语音信号处理,自然语言处理,蒙古文智能信息处理。


欢迎对语音信号处理、多模态信息处理、自然语言处理等人工智能相关研究方向感兴趣的同学报考研究生


主持或参与项目:

[1] 主持国家自然科学基金项目《低资源蒙汉混合语语音识别关键问题研究》,2024.1-2027.12

[2] 主持太阳成集团tyc33455cc青年学术人才科研启动项目2022.1-2024.12

[3] 参与国家自然科学基金项目《基于麦克风网络的节能语音增强方法研究》,2024.1-2027.12

[4] 参与国家自然科学基金项目《面向蒙古语情感语音合成的言语情感与声学建模研究》,2021.1-2024.12

[5] 参与内蒙古自治区自然科学基金-杰出青年培育项目《多模态蒙古语情感和语音同步识别研究》,2022.1-2024.12

[6] 参与完成国家重点研发计划项目《基于深度学习的蒙汉语音翻译关键技术研究》

[7] 参与完成国家自然基金项目《噪声环境下鲁棒性蒙古语语音识别技术研究》

[8] 参与完成国家自然基金项目《基于深度学习的蒙古语语音问答技术研究》

[9] 参与完成内蒙古科技成果转化项目《蒙古语语音云服务平台搭建与推广》

代表性论文:(完整列表参见ResearchGate

[1] Yonghe Wang, Feilong BaoGuanglai Gao. “A Comparative Study on Selecting Acoustic Modeling Units for WFST-based Mongolian Speech Recognition.” ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing 22 (2023): 1 - 20. (CCF-C类期刊)

[2] Yonghe Wang, Rui Liu, Feilong Bao, Hui Zhang, Guanglai Gao. Alignment-Learning based single-step decoding for Accurate and fast Non-autoregressive Speech Recognition[C]. In International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2022, pp. 8292-8296. (CCF-B类会议)

[3] Yonghe Wang, Feilong BaoHui Zhang, Guanglai Gao. Joint Alignment Learning-Attention based Model for Grapheme-to-Phoneme Conversion[C]. In International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2021, pp. 7788-7792. (CCF-B类会议)

[4] Yonghe Wang, Hui Zhang, Feilong Bao, Guanglai Gao. Soft-BAC: Soft Bidirectional Alignment Cost for End-to-End Automatic Speech Recognition[C]. In Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence (PRICAI), 2021, pp. 232-243. (CCF-C类会议)

[5] Yonghe Wang, Feilong Bao, Hui Zhang, et al. Research on Mongolian speech recognition based on FSMN[C]. In Proceedings of the National CCF Conference on Natural Language Processing and Chinese Computing. Springer, Cham, 2017, pp. 243-254.

 



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