近日，我校“智能无人系统技术研究”652科研创新团队再传捷报。团队核心成员骆忠强教授以独立第一单位在人工智能领域顶级期刊《Artificial Intelligence Review》（IF=10.7，中科院1区TOP）发表题为《Faster independent vector analysis with joint pairwise updates of demixing vectors》的论文，标志着我校在智能语音信号处理领域取得国际领先进展。
破解复杂环境下的“声音迷雾”
语音交互技术正深刻改变人类生活，但在会议、车载、家居等场景中，多方语音混杂及环境噪声常导致信息失真。骆忠强团队的研究聚焦“多路语音信号盲分离”，旨在通过算法实现复杂环境下精准提取目标语音。“想象一场十人同时发言的圆桌会议，我们的技术能让系统瞬间识别并分离每个人的独立声音。”骆忠强用生动的比喻阐释其研究价值，“这不仅关乎通话质量，更是智能家居、自动驾驶等场景落地的关键技术。”
团队提出的一种基于迭代投影与迭代源转向的带调整迭代投影的改进型独立向量分析算法，攻克了“语音信号卷积混叠盲分离收敛性”这一长期困扰学界的难题，显著提升了语音分离效率。目前，该技术已在实验实测中展现优异性能，理论上可支持多达20人同时说话的场景分离，为未来多人实时交互提供了新可能。
从理论创新到产业落地
《Artificial Intelligence Review》作为人工智能领域公认的权威期刊，注重技术的前沿性与应用潜力。骆忠强表示，此次成果因融合无监督学习机制而获期刊青睐。“我们跳出了传统监督学习的框架，通过数据内在结构挖掘实现高效分离，这对降低算力成本、推动产业化意义重大。”
谈及应用前景，骆忠强描绘了一幅智能图景：在元宇宙中，分离技术可与脑机接口结合，精准捕捉用户语音指令与情感意图；在远程医疗或自动驾驶场景中，系统可过滤干扰噪声，确保关键指令零失误。“技术真正服务于人，是我们的终极目标。”
深耕交叉学科 培育创新沃土
作为652团队的核心成员，骆忠强带领团队形成了“智能感知—信号处理—系统应用”的特色研究链条。他强调：“科研必须扎根实际需求。”团队通过与企业合作，将理论成果转化为智能助理、实时翻译等落地产品，同时以应用反哺基础研究，构建产学研良性循环。
此次以独立单位在顶刊发文，骆忠强认为这是对学校特色学科建设的肯定：“虽无顶尖平台，但我们聚焦细分领域深耕细作，终能形成差异化优势。”他特别提到，团队在指导学生时注重“问题本质探索”与“跨学科思维”，鼓励青年学者打破学科壁垒，在人工智能与神经科学、量子计算、信息通信、集成电路的交叉地带寻找突破口。
面向未来：让技术更有温度
展望技术趋势，骆忠强预判盲源分离将与类脑计算深度融合，推动算法向无监督、自适应方向演进。“但技术永远服务于人。”他寄语后辈研究者，“既要追求算力突破，更要关注隐私保护与社会伦理，让技术服务于真实需求。”
从实验室到现实场景，骆忠强团队的研究正悄然重塑人与机器的交互方式。在这场无声的“声音革命”中，他们的探索或将让每一次对话都清晰如初。
【图：李同燕 审核：李香】
