中科院新疆理化技术研究所

中科院新疆理化所研究生导师颜永红介绍如下：

颜永红，男，1967年3月出生于江苏无锡，现任中国科学院语言声学与内容理解重点实验室主任、中科院新疆理化所副所长、研究员、博士生导师。

1990年清华大学电子工程系毕业，1995年于美国俄勒冈研究院(Oregon Graduate Institute (OGI))获计算机科学和工程博士， 1997年任OGI口语研究中心副主任（该中心和CMU, MIT的语音研究组为90年代美国前三大的口语研究机构），1998年被聘为副教授。在此期间承担过多项美国自然基金委和国防部(DARPA)的项目，是OGI 语音工具包语音识别部分的主要作者，该软件包为90年代语音行业比较有影响的工具包之一。他提出的多识别器前端、多特征应用和后端信息融合算法，在语种识别研究领域取得较大影响。在1995年和1996年美国国防部和标准局举办的语种识别评测中， 连续两次获第一。曾是美国和加拿大自然科学基金的评委。

1998年底至2001年任职于英特尔公司，先后担任英特尔公司主任工程师、人机界面总框架师、英特尔中国研究中心主任和首席科学家、英特尔全球人机界面学术委员会主席，领导了英特尔性能库信号处理部分的研发（Intel Performance Primitives(IPP)）,在基于x86的软件中得到广泛应用， 多次获得公司表彰（Division Recognition Award）, 并于2000年获英特尔发明家奖。

2002年1月受聘于中国科学院声学研究所，同年入选中国科学院“百人计划”，并着手组建了一个新的语音实验室。近十年多以来实验室实现了在研经费和人员各10倍以上的成长,先后承担了国家863、973、国家自然科学基金、中科院知识创新工程等多个国家项目，特别是关键词检测、说话人识别、语种识别、音频水印等技术的实际应用。自成立以来，实验室在听感知、噪声消除、搜索算法、鉴别性训练、发音评估模型、音乐搜索、说话人/语种识别等研究方面均有所创新，发表论文150余篇，申请发明专利40余项，并多次在国内外语音技术评测中取得第一的成绩，目前已经成为科学院重点实验室。实验室和社会力量积极合作,成功的实现了自主知识产权语音产品的推广,打破了中文语音识别市场被国外公司垄断的状况。

2008年在科学院西部行动计划支持下与新疆理化所合作开展双语教学的研究, 2009年9月受聘为新疆理化所挂职副所长,协助所长开展少数民族语言语音信息处理的研究.

2006年中科院对2002年度109位“百人计划”入选者进行了终期评估，被评为优秀并排名第一。是新世纪百千万人才工程国家级人选和国家自然基金委国家杰出青年基金获得者,是2010年度马大猷声学奖获得者,是中国声学学会的常务理事。

主要研究方向: 音频信号处理、语音识别、人机交互

代表性文章:

1. Gao, Jie; Shao, Jian; Zhao, Qingwei; Yan, Yonghong Efficient system combination for chinese spoken term detection，Chinese Journal of Electronics，v 19, n 3, p 457-462, July 2010

2. Qingqing ZHANG, Jielin Pan, Lin Yang, Jian Shao, Yonghong Yan, Development of a Mandarin-English Bilingual Speech Recognition System for Real World Music Retrieval. IEICE Trans. on Information and System, 2008. E91-D(3): pp. 514-521.

3. Lin Yang, Jianping Zhang, Yonghong Yan, Effect of the temporal fine structure in different frequency bands on Mandarin tone perception. IEICE Trans. on Information and System, 2008. E91-D(2): pp. 371-374.

4. J. Zhang,Y. Yan, Fast Frequency-Weighted Formant Tracking Using Analysis by Synthesis Method. Chinese Journal of Electronics, 2004. 13(4): pp. 682-686.

5. X. Wu,Y. Yan, Speaker Adaptation Using Constrained Transformation. IEEE Trans on Speech and Audio Processing,, 2004. 12(2).

研究领域：语言声学与内容理解