工作职责:
关注计算听觉系统在嘈杂环境下的鲁棒性问题,探索人耳听觉系统机理并进行建模,侧重于关注与神经科学、心理认知等学科交叉方向,主要包括:
1、听觉通路中的选择性注意的形成和处理机理统一建模;
2、在听觉通路中融入视觉等多模态信息提升感知精度;
3、研究听觉通路中空间信息的整合以及预期和代偿机制;
岗位要求:
1、人工智能领域相关专业博士毕业生;
2、非常熟悉PyTorch, TensorFlow, Keras中至少一种的深度学习框架;
3、有听觉相关研究方向的科研经验者优先;
4、在相关领域的高水平国际学术期刊或顶级国际会议上发表过多篇论文。
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