負責公司產品相關的傳統語音處理算法（AEC、NS、AGC、EQ、BF, BSS等算法）的設計與開發, 主要包括：AEC(acoustic echo cancelling), 語音識別前端和雙工語音通話兩種AEC差異化解決方案； 業內第一次提出針對低端喇叭非線性的AEC非線性殘留解決方案；基于神經網絡的AEC方案; 基于盲分離的AEC方案。
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NS(noise suppression), 傳統輕量化噪聲抑制與神經網絡結合的hybrid NS算法；AGC(automatic gain control), 基于噪聲抑制量動態調整、AI人聲檢測聯動的自動增益控制算法；EQ(equalization), 支持任意幅頻曲線、參數可配的低延時動態均衡算法；具有參數梯度下降自動擬和功能；BF(Beamforing), 近場、遠場雙麥波束形成算法；任意麥克風拓撲結構的陣列算法。
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DOA(Direction of arrival), 或稱SSL(sound source location)聲源定位算法，實現任意麥克風拓撲結構的聲源定位功能，最小精度可達5度；BSS(blind source separation), 基于先驗DOA信息的雙麥克風盲源分離算法， 基于盲分離的AEC解決方案；howling Suppression嘯叫抑制又稱AFC(acoustic feedback cancellation), 基于陷波器的固定濾波方案與自適應濾波方案；Dereverberation，去混響算法，基于線性自回歸模型的多通道自適應線性濾波方案，還原無混響人聲，且不造成人聲損傷；
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負責公司產品相關的人工智能(AI)語音降噪、人聲分離、喚醒與命令詞識別、聲紋識別等算法的設計與開發， 主要包括：KWS(keyword spotting), 基于CRN網絡與注意力機制的關鍵詞識別或語音喚醒算法；CR(command recognitiion),基于resUNet的命令詞識別算法；VPR(voice print recognition), 聲紋識別又名SI(speaker identification)說話人辨認，基于D-vector、余弦相似度和交叉熵的聲紋識別算法。
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AI噪聲抑制算法，基于復數域FIR濾波器的神經網絡噪聲抑制算法，能有效去除大風噪、地鐵等公共交通的高噪聲，實現人聲提取；遠場AI all-in-one方案：利用同一個神經網絡同時實現降噪、去混響、去AEC殘留回聲的整體方案；神經網絡AEC殘留回聲抑制算法；神經網絡e2eAEC算法；TasNet, Conv-TasNet, Deep-clustering, DeepCASA人聲分離算法、人聲提取、音樂分離算法；基于 CTC-attention 的hybrid End-to-end ASR算法預研。
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負責算法在公司芯片平臺及客戶硬件平臺上的實現及性能優化工作， 主要包括：包括不同平臺上算法的porting工作， 包括hifi DSP, arm MF4, riscV等等；算法的定點化優化， SIMD指令并行優化， 內存優化等等。配合軟件、硬件及其它部門調試、維護公司量產產品及進行問題定位；撰寫已開發的軟件算法相關說明文檔、軟件著作權及專利文檔。
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