主要开展多传感器信号处理和视觉信息处理方向研究工作。研究室现有教授2人、副教授1人、讲师1人。在读博士生15名、硕士生19名。研究室主要研究方向包括：统计与多传感器信号处理、图像分析与处理、生物医学信号处理。
研究室参与国家九五重大科学工程“大天区面积多目标光纤光谱天文望远镜”研究工作，承担国家自然科学基金、国家自然科学基金重大仪器专项子课题、安徽省语音专项、中国科学院预研项目等多项项目，获得多项殊荣。研究室重视人才培养，所培养的研究生中，多人分获“全国博士研究生学术新人奖”、“中国科学院院长优秀奖”、“中国科学院朱李月华优秀博士生奖”、“中科大优秀毕业生”等重要奖项，多篇学位论文获得“安徽省优秀博士学位论文”和“安徽省优秀硕士学位论文”。
叶中付，1959年12月生，研究室负责人，中国科学技术大学教授，博导。从事多传感器阵列信号处理、多模态视觉信息处理等方向研究工作。1995年取得中国科学技术大学信号与信息处理专业工学博士学位。现任中国科学技术大学电子工程与信息科学系教授和博导，学校信号与信息处理学科负责人，中国科学院电子学研究所博导，《通信学报》和《数据采集与处理》编委，中国高等教育学会仪器科学及测控技术专业委员会和中国宇航学会光电技术专业委员会委员，中国电子学会高级会员，IEEE、IET、《通信学报》和《数据采集与处理》等国内外学术期刊评审人。
在科研方面，承担了国家九五重大科学工程大天区面积多目标光纤光谱天文望远镜、国家自然科学基金等30余项各类科研项目；在IEEE、IET、NDT & E、PASP、PASA、Signal Processing、电子学报、软件学报、红外与毫米波学报等国内外期刊和重要的国际学术会议上发表学术论文300余篇，其中SCI收录80余篇，Progressive Cut被评为ACM MM’06 的最佳论文。
中国科学技术大学电子工程和信息科学系副教授，生物医学工程和声学专业硕士生导师，参加过多项国家自然基金等科研项目。2001年度与解放军总后勤部合作项目（超声图像变换处理及定量分析的临床研究）获全军科学技术进步二等奖。已发表学术论文数十余篇，获一项专利。目前主要从事生物医学工程、超声成像及工业无损检测的教学与科研工作。
通信与信息系统专业硕士，中国科学技术大学电子工程与信息科学系副教授，主要研究领域为多传感器阵列信号处理。主讲课程《信号统计分析》和《信号检测与估计》。先后主持并参与了多项国家和省、部委项目，发表文章数十篇。
麦克风阵列汽车喇叭声源测向技术研究（在研）
基于麦克风阵列的智能会议转写记录系统中的语音增强问题研究，国家自然科学基金（在研）
基于3He极化的肺部低场磁共振成像专用设备研发，国家自然科学基金重大仪器专项子课题（在研）
面向人机交互的图像识别关键技术研究（在研）
自动语种识别方法研究
磨机设备声源定位装置和技术开发
基于张量模型的语音增强预先研究
麦克风阵列语音增强技术
基于视频处理的中国手语有限词汇识别研究
面向家庭服务机器人的人机交互关键技术研究
实际复杂场景下的鲁棒语音识别关键技术及系统，安徽省语音专项
中国科学院预先研究项目
基于信息处理理论的二维光纤光谱数据处理方法研究，国家自然科学基金
相关域内基于稀疏恢复思想的空间谱估计方法研究，国家自然科学基金
研究了多径传输信号的超分辨测向方法，提出了对不同相关程度信号源区别对待、并行测向的思想，并将相应算法拓展应用到目标二维测向追踪的问题中，突破了现有算法要求阵元数必须大于信号源总数才能测向的限制。
研究了阵列互耦自校准方法，提出了利用辅助阵元来消除互耦对阵列信号处理影响的思想，显著改善了常规阵列信号处理方法的性能。
研究了压缩感知和稀疏恢复算法在阵列信号处理中的运用，提出了各种约束条件下的不同的稀疏恢复算法完成测向，并研究了宽带情况下的稀疏测向追踪算法，显著改善了低信噪比下的测向精度和分辨率。
针对似平稳信号，提出了一种基于Khatri-Rao(KR)子空间和自举技术的信号源数目估计的算法，此方法适用于似平稳和非平稳信源情况，且在小快拍、低信噪比的情况下表现优异。
对波束形成技术展开了充分的研究，在基于先验知识、充分利用信号非圆特性以及鲁棒的波束形成方面取得了一系列优秀的学术成果。
研究了基于字典学习和稀疏表示的语音增强技术，提出了基于多层字典学习的语音分离算法、基于区分性的字典学习算法并应用于在语音分离和降噪、提出了联合字典学习和稀疏表示的语音降噪和分离算法，在语音分离、降噪和解混响方面取得很大进展。
研究了高阶张量和高阶多维滤波器技术，提出了高阶张量数据接收模型下的有稀疏约束的语音增强降噪算法，还提出了高阶张量数据接收模型下的高阶多维滤波器的语音降噪算法，实现了更新颖和更优的语音降噪算法。
研究了自动语种识别技术，提出了一种新颖的基于CNN的语种瓶颈特征提取方法，并基于此设计了利用该特征的语种后端自适应识别方法，实现了更优的自动语种识别准确率。
研究了Kinect采集系统下的手语识别和合成技术，提出了基于人工特征设计提取和基于深度神经网络的手部识别算法，实现了基于深度神经网络（CNN）的孤立手语字和词的识别工作，并基于HMM技术研究了连续句子的识别任务，取得了较大的进展。提出了一种新颖的基于视频拼接的手语合成流程框架并实验验证了该系统的可行性，相关成果已发表文章并将继续推进。
基于压缩感知和稀疏恢复的医学图像处理技术研究，提出了一系列利用医学图像稀疏性、低秩性以及其他特性的高分辨重建压缩感知信号的方法，解决了医学图像的低采样高分辨恢复问题，得到了高分辨率的医学图像信号便于诊断。
研究了高比率噪声污染的图像恢复技术，利用变分、偏微分和稀疏表示理论，实现了噪声的有效去除和图像特征的良好保持。
近5年，该方向已在国际期刊和重要国际会议上发表一批高水平论文，在《IEEE Trans. on Signal Processing》、《IEEE Trans. on Audio, Speech and Language Processing》、《IEEE Trans. on Antennas and Propagation》、《IEEE Trans. on Communications》、《IEEE Trans. on Vehicular Technology》、《IEEE Trans. on Aerospace and Electronic Systems》、《IEEE Transactions on Consumer Electronics》、《IEEE Signal Processing Letters》、《IEEE Antennas and Wireless Propagation Letters》、《Signal Processing》等国内外期刊和学术会议上发表学术论文140多篇，其中SCI收录56篇。
实验室研制的基于麦克风阵列的声源定位与语音增强系统、中国手语词自动识别系统参加了安徽省纪念改革开放40周年科技成果展。
叶中付教授获得2024年安徽省教学成果奖一等奖。
叶中付教授主持的“《信号检测与估计》课程建设”教学研究项目获得安徽省教育厅批准，列入2017年度省级质量工程项目立项建设。
叶中付教授被评为《数据采集与处理》“2017年优秀审稿专家”。
《“信号统计分析”的课程建设及成果》获得2008年中国科学院教学成果二等奖。
已获得1项软件著作权，申请专利7项。
在人才培养方面，已有4名博士后出站，28名博士研究生和63名硕士研究生顺利毕业。叶中付教授荣获中国科学院朱李月华优秀教师奖、中国科学技术大学学位与研究生教育先进个人奖、中国科学技术大学优秀研究生导师奖、中国科学技术大学平凡基金——教育奖、中国科学技术大学西区精神优秀教学奖。6名博士生获得中国科学院院长优秀奖，6名博士生获得中国科学院朱李月华优秀博士生奖，8名研究生获得研究生国家奖学金；1名博士生获得全国博士研究生学术新人奖；2名研究生获得全国研究生数学建模竞赛一等奖；1篇论文被评为安徽省优秀博士学位论文，2篇论文被评为安徽省优秀硕士学位论文, 1名研究生被评为安徽省普通高等学校品学兼优毕业生。