个人简介

• 谭旭是微软亚洲研究院的 高级研究经理 ，研究方向为深度学习、自然语言处理、语音、AI音乐、AI内容生成等。
• 在AI学术会议发表学术论文， 引用量5000+ ，在机器翻译、预训练、语音合成、AI音乐创作等领域的研究在学术界和工业界产生广泛的影响力。
• 多项技术（如机器翻译技术，预训练模型 MASS ，语音合成技术 FastSpeech 1 / 2 、 AdaSpeech 、 LRSpeech ，音乐生成技术 TeleMelody 、 HiFiSinger ，语音识别纠错技术 FastCorrect 1 / 2 等）应用在微软产品中（如Bing搜索，Bing广告，Azure机器翻译，Azure语音合成，Azure语音识别，微软小冰等）。
• 通过Github开源多个项目和工具包，包括 MASS ，MPNet( Huggingface )， Muzic ， NeuralSpeech )等。
• 研发的机器翻译系统在中英新闻翻译上达到人类水平（ 新智元 ， 机器之心 ， 微软AI头条 ， InfoQ ），并在WMT 2019机器翻译比赛中获多项冠军（ 新浪新闻 ， 微软AI头条 ）。
• 研发的预训练模型 MASS 是该领域最有影响力的模型之一，是ICML 2019最高引（700+）论文之一。MASS部署在微软Bing搜索广告、微软Azure翻译系统等多个产品线。
• 研发的 FastSpeech 1 / 2 （总引用量1000+）是语音合成领域最广泛使用的技术之一，成为很多语音合成、歌声合成模型的基础。在业界广泛使用， 如应用在微软Azure TTS服务以支持100多种语言的语音合成（ Azure AI ）。已整合到流行的语音开源项目中，如Fairseq, ESPNet，NVIDIA Nemo，TensorFlowTTS，百度PaddlePaddle Parakeet等。在 英伟达GTC大会 上作为语音合成加速案例展示。( InfoQ ， 机器之心 ， 微软AI头条 )
• 研发的 NaturalSpeech 在语音合成LJSpeech数据集上首次达到人类录音水平!
• 在语音合成领域的 综述论文 ， 演讲 和 教程 在学术界和工业界产生广泛的影响。
• 在AI音乐领域（词曲创作、伴奏生成、编曲、歌声合成、音乐理解等）开展了系统性的研究，在全球人工智能大会上做关于 AI音乐创作 的主题报告，在ACM Multimedia 2021会议上举办 AI音乐创作教程 ，开源AI音乐研究项目 Muzic 。
• 担任Transactions on Machine Learning Research ( TMLR ) Action Editor，担任AAAI/NeurIPS/ICASSP的Meta审稿人或领域主席，IEEE member， CCF计算艺术分会 常委。

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