ICASSP是由IEEE电气电子工程师学会主办的信号处理领域的顶级国际会议，是IEEE在语音领域最具代表性和最高荣誉的会议，在国际上享有很高的声誉，具有广泛的学术影响力。ICASSP第四十七届会议的主题是“以人为中心的信号处理”。

它将在网上和离线（新加坡）举行。联合实验室“Yunksingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingsingingsingsingsingsingsingsingsingings

此外，这并不是第一家在语音信号处理领域获得国际认可的公司，2020年在ICASSP DNS国际评估中获得第四名，2021年在Interspeech2021DNS中获得第二名，在Interspeech2021AEC挑战赛中获得第二名。此次被接受的论文主要利用语音分离技术的突破来解决鸡尾酒会的问题，包括语音识别、降噪和语音质量分析。鸡尾酒会问题：在复杂的情况下，人类可以很容易地关注他们感兴趣的语音，但这对机器来说尤其困难。

本文从时域的角度出发，提出了一种基于U-Net结构的语音分离模型DPCCN（Densely-connectedPyramidComplexConvolutional Network），基于DPCCN，对目标说话者的注册语音提取语音模式信息，并监督DPCCN分离网络提取相应的目标说话者语音sDPCCN。在LibriSpeech数据集中，研究人员表明，提议的DPCCN方法远远超过了当前的主流技术。

此外，目前大多数主流的目标语音提取系统都是由监督学习驱动的，严重依赖于训练数据。由于源域和目标域的声学特性存在一定程度的不匹配，在域和跨域条件下，目标语音提取通常存在较大的性能差异。因此，我们还提出了一种混合混音机制（图2），以提高跨域条件下的目标语音提取性能。

在Libri2Mix和Aishell2Mix构建的中英文跨域语音分离任务中，本文提出的Mixture-Remix机制在sDPCCN和经典TD-SpeakerBeam（TSB）结构中都发挥了显著的效果.在此之前，云在语音识别、降噪领域取得了不少成果，相关技术已经登陆多个领域、多个项目、多个产品、多个芯片。例如远场阵列处理技术已广泛应用于各种智能家电（如智能音箱、智能空调、智能食品等）智能交通设备（智能铁路、8MIC大阵列地铁问询机、购票机等）、三代6款专用AI语音芯片（截至目前出货量已达数千万）等产品。其中，智能交通相关产品和设备已在上海、广州、徐州、深圳、合肥、三亚、苏州、昆明、无锡、南宁等全国10多个城市的200多个地铁站和20多条地铁线路落地。其中包括广州地铁广州塔（“小野蛮腰”）站，这是云智声建造的第一个智能铁路基准示范站，以及深圳地铁20号线，这是一条无人驾驶地铁示范线。此外，对于低功耗可穿戴设备而言，云智音基于深度学习技术构建了近场降噪技术，语音质量的客观指标SNR、PESQ、STOI均处于国际领先水平，目前有消防智能AR工业眼镜、蓝牙智能眼镜等产品。未来，云正生将继续探索科技新高度，推动人工智能系统“智能化”的提升，将后者更好地应用于千个行业，为用户提供更好的智能化体验。