Lawrence R. Rabiner | |
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Nació | |
Nacionalidad | americano |
alma mater | Instituto de Tecnología de Massachusetts |
Carrera científica | |
Los campos | Ingenieria Eléctrica |
Instituciones | Universidad de Rutgers Universidad de California, Santa Bárbara |
Asesor de doctorado | Kenneth N. Stevens |
Lawrence R. Rabiner (nacido el 28 de septiembre de 1943) es un ingeniero eléctrico que trabaja en los campos del procesamiento de señales digitales y procesamiento de voz ; en particular en el procesamiento de señales digitales para el reconocimiento automático de voz . Ha trabajado en sistemas de reconocimiento de voz para AT&T Corporation .
Tiene un nombramiento académico conjunto entre la Universidad de Rutgers y la Universidad de California, Santa Bárbara .
Rabiner nació en Brooklyn, NY en 1943. Durante sus estudios en el MIT, participó en el programa cooperativo en AT&T Bell Laboratories , durante el cual trabajó en diseño de circuitos digitales y audición binaural. Después de obtener su doctorado en 1967, se unió a la división de investigación de AT&T Bell Laboratories en Murray Hill, Nueva Jersey como miembro del personal técnico. Fue ascendido a Supervisor en 1972, Jefe de Departamento en 1985, Director en 1990 y Vicepresidente Funcional en 1995. Se incorporó a AT&T Labs - Research en 1996 como Director del Laboratorio de Investigación de Servicios de Procesamiento de Imágenes y Habla. Fue ascendido a Vicepresidente de Investigación en 1998, sucediendo a Sandy Fraser., donde dirigió amplios programas en comunicación, informática y ciencias de la información. Se retiró de AT&T en 2002 y se unió al departamento de Ingeniería Eléctrica de la Universidad de Rutgers , con un nombramiento conjunto en la Universidad de California, Santa Bárbara .
Rabiner fue pionero en una gama de algoritmos novedosos para filtrado digital y análisis de espectro digital. Los más conocidos de estos algoritmos son el método Chirp z-Transform (CZT) de análisis espectral, [1] una gama de métodos óptimos de diseño de filtros digitales FIR (respuesta de impulso finito) [2] basados en programación lineal [3] y Chebyshev métodos de aproximación y una clase de métodos de diezmado / interpolación para la conversión de frecuencia de muestreo digital. En el área del procesamiento de voz, Rabiner ha hecho contribuciones a los campos de la detección de tono, [4]síntesis de voz y reconocimiento de voz. Rabiner construyó uno de los primeros sintetizadores de voz digitales que pudo convertir texto arbitrario en voz inteligible. En el área del reconocimiento de voz, Rabiner fue uno de los principales contribuyentes a la creación del método estadístico para representar el habla que se conoce como modelado de Hidden Markov (HMM). Rabiner fue el primero en publicar el algoritmo de escalado para el método Forward-Backward de entrenamiento de reconocedores HMM. Su investigación mostró cómo implementar con éxito un sistema HMM basado en distribuciones de parámetros de densidad discretas o continuas. Su artículo tutorial sobre HMM es muy citado. [5]La investigación de Rabiner dio como resultado una serie de sistemas de reconocimiento de voz que AT&T implementó para permitir la automatización de una variedad de 'servicios de operador' que anteriormente se habían llevado a cabo utilizando operadores en vivo. Uno de esos sistemas, llamado sistema de procesamiento de llamadas por reconocimiento de voz (VRCP), automatizó un pequeño sistema de reconocimiento de vocabulario (5 palabras activas) con detección de palabras y capacidad de intrusión. Resultó en ahorros de varios cientos de millones de dólares anuales para AT&T.