俞栋（中文：俞栋）是一位美籍华裔计算机科学家、人工智能研究者和工程师，以对语音识别、深度学习和多模态人工智能的贡献而闻名。他是美国计算机协会（ACM）、电气与电子工程师协会（IEEE）和国际语音通信协会（ISCA）的会士。2026年，俞栋担任Capital One的AI基础副总裁以及传音的首席科学顾问，此前曾在腾讯AI Lab和腾讯云AI担任高级领导职务。
早年生活与教育
俞栋获得浙江大学电气工程学士学位，以及中国科学院模式识别与智能控制硕士学位。随后，他在印第安纳大学布卢明顿分校获得计算机科学硕士学位，并在爱达荷大学获得计算机科学博士学位。他的学术轨迹将电气工程基础与计算研究相结合，为他后来在Machine learning和Neural network架构方面的工作奠定了基础。
职业生涯
俞栋于1998年在华盛顿州雷德蒙德的微软研究院开始了他的职业生涯，在语音与对话研究组工作。在微软任职期间，他领导了自动语音识别、多模态AI和深度学习框架的研究，为微软小娜、Skype Translator和福特SYNC等产品做出了贡献。他在那里的工作涉及将Deep learning技术应用于实际语音系统，弥合了学术研究与商业部署之间的差距。
2017年，俞栋加入腾讯美国，在腾讯AI Lab和腾讯云AI担任双重领导职务。他的工作重点是开发Large language model系统、多模态AI以及面向通用人工智能（AGI）的研究。他领导的团队创建了用于对话式AI、语音与音乐合成、多模态交互以及智能网络代理的系统。他于2026年离开腾讯，随后成为Capital One的AI基础副总裁以及传音的首席科学顾问。
俞栋曾担任IEEE语音与语言处理技术委员会主席，并担任ICASSP 2021的技术程序联合主席。他曾担任IEEE/ACM音频、语音与语言处理汇刊的副编辑和高级领域编辑，并担任多个IEEE期刊和会议特刊的客座编辑，这些特刊聚焦于深度学习、语音处理和对话式AI。他还是浙江大学的兼职教授，并持有约100项专利。他是开源深度学习框架CNTK的创始人和核心贡献者之一
研究与贡献
俞栋以将深度学习应用于大词汇量语音识别而闻名，包括开发上下文相关深度神经网络（CD-DNN-HMM），这显著提高了识别准确性，并影响了学术界和工业界。这项工作展示了如何将Residual Network (ResNet)和其他架构创新适配于序列音频数据，重塑了语音处理领域
他还推进了循环和卷积神经网络、端到端深度学习架构、多模态AI以及语音合成，为支撑现代虚拟助手和人机交互系统的技术做出了贡献。俞栋开发了计算网络工具包（CNTK），一个开源深度学习框架，并引入了面向多GPU系统的可扩展训练方法，解决了Model Pruning和分布式计算中的挑战
最近，他的研究聚焦于多模态大语言模型和AGI，产生了诸如SongGeneration、AlphaLLM、LiteSearch、WebVoyager、Cognitive Kernel、R-Zero和WebEvolver等模型，以及用于腾讯产品的音频前端和语音合成系统。这些努力与Generative AI和Transformer (architecture)架构相交汇，推动着更强大和交互式AI系统的发展
##奖项与荣誉
俞栋获得了2025年IEEE信号处理学会Claude Shannon–Harry Nyquist技术成就奖，以表彰他对深度学习及其在语音识别和处理中应用的贡献。他还获得了2013年、2016年、2020年和2022年的IEEE信号处理学会最佳论文奖；2021年NAACL最佳长论文奖；2022年IEEE信号处理杂志最佳论文奖；2022年IEEE信号处理杂志最佳专栏奖以及EMNLP 2023杰出论文奖
俞栋当选为IEEE会士和ISCA会士，以表彰他对基于深度学习的语音识别和处理的贡献，同时他也是ACM会士。他当选多个主要专业学会的会士，反映了其研究在Artificial intelligence各领域的广度和影响
##参考文献
[本文基于公开可得的传记信息和专业学会记录。]
##外部链接