导师姓名：周翊
性别：男
人气指数：301

所属院校：重庆邮电大学
所属院系：通信与信息工程学院
职称：教授
导师类型：硕导
招生专业：
研究领域： 语音及音频信号处理；回声消除、麦克风阵列、去混响技术；主动噪声控制；基于机器学习的智能声场... [展开]


研究领域： 语音及音频信号处理；回声消除、麦克风阵列、去混响技术；主动噪声控制；基于机器学习的智能声场分析和机器听觉技术。 [收起]




通讯方式 :
电子邮件：zhouy@cqupt.edu.cn
通讯地址：逸夫科技楼YF416


个人简述 :
周翊，男，教授, 硕导，1974年7月生于成都，哈尔滨工业大学工学学士及工学硕士，香港大学工学博士，香港大学博士后，美国俄勒冈大学访问学者。2009年-2011年在中国科学院声学研究所通信声学研究室从事科研工作。2012年8月至今，在重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室从事科研和教学工作。作为主持人主持国家自然科学基金1项、重庆市科委及重庆市教委自然科学基金2项、中科院及企业横向项目6项。先后指导研究生17余名，留学生6名。毕业生供职于音频行业顶尖公司如小米科技、思必驰、YY语音等。先后在IEEE系列重要期刊和ICASSP、ISCAS、EUSIPCO等重要学术会议上发表学术论文50余篇，其中被SCI收录16篇，IEEE SSP会议最佳论文奖1篇。与国内外多所知名高校及研究机构，包括香港大学、西北工业大学、中科院声学所、中科院自动化所、哈尔滨工业大学、中山大学等保持紧密合作关系。

科研工作 :
主持项目[1] 中科院声学所横向科研项目：声源目标定位、跟踪及识别技术研究（2017.6-2019.5）[2] 中科院战略先导科技专项：“音频内容分析与理解”子课题-中科院声学所横向项目（四项：2013.6-2014.5、2014.6-2015.5、2015.6-2016.5、2016.6-2017.5）[3] 中国科技部中国-波兰政府间科技合作项目：非稳态随机过程辨识及其在主动噪声/振动控制及自适应信号处理中的应用（2013.1-2014.12）[4] 国家自然科学基金（面上项目）：新型的变结构QR-LS自适应滤波算法及其在声学回波消除中的应用研究（**，2011.01-2013.12）[5] 重庆市科委自然科学基金：用于非线性声学回波消除的Volterra及核函数自适应算法研究（cstc2015jcyjA40027，2015.8-2018.7）[6] 重庆市教委自然科学基金：鲁棒自适应信号处理及在语音通信系统多路回波消除中的应用（KJ130504，2013.06-2015.05）
部分期刊论文：[1] Jingang Liu, Yi Zhou, and S. C. Chan, “Speech enhancement using generalized weighted spectral amplitude estimator with Chi priori,” to appear in Journal of Signal Processing Systems, 2017.[2] Hongqing Liu, Y. Li, Yi Zhou, and H. C. Chang, “Impulsive noise suppression in the case of frequency estimation by exploring signal sparsity,” Digital Signal Processing, vol. 57, pp. 34-45, 2016.[3] S. S. Yin, Yi Zhou, and S. C. Chan, “An Efficient Method for Designing of Modulated Filter Banks with Causal-Stable IIR Filters,” Journal of Signal Processing Systems, vo. 78, no. 2, pp. 1-11, 2015.[4] Y. Zhou, S. C. Chan and K. L. Ho, "New sequential partial update least mean M-estimate algorithms for robust adaptive system identification in impulsive noise," IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 58, no. 9, pp. 4455-4470, Sept. 2011.[5] S. C. Chan and Y. Zhou, "On the performance analysis of a class of transform-domain NLMS algorithms with Gaussian inputs and mixture Gaussian additive noise environment," Journal of Signal Processing Systems, vol. 64, no. 3, pp 429-445, Sept. 2011.[6] S. C. Chan and Y. Zhou, "On the performance analysis of the least mean M-estimate and normalized least mean M-estimate algorithms with Gaussian inputs and additive Gaussian and contaminated Gaussian noises," Journal of Signal Processing Systems, vol. 60, no. 1, pp 81-103, July 2010.[7] S. C. Chan and Y. Zhou, "Convergence behavior of NLMS algorithms for Gaussian inputs: solutions using generalized Abelian integral functions and step size selection," Journal of Signal Processing Systems, vol. 59, no. 3, pp 255-265, June 2010.