计算机科学博士，南加州大学（1988-1991）
计算机科学硕士，北京大学（1983-1986）
计算机科学学士，北京大学（1979-1983）

汪德亮现任香港中文大学（深圳）数据科学学院教授。1991年10月至2025年6月，他在美国俄亥俄州立大学计算机科学与工程系以及认知与脑科学中心任职，期间担任教授及大学杰出学者。1998年10月至1999年9月，他在美国哈佛大学心理学系担任访问学者；2006年10月至2007年6月，在丹麦哥本哈根奥迪康公司（Oticon A/S）担任访问学者；2014年10月至2014年12月，在美国明尼苏达州伊登普雷瑞市的Starkey听力技术公司担任访问学者。1986年7月至1987年12月，他在中国科学院计算技术研究所任助理研究员。

汪教授于1992年获美国国家科学基金会（NSF）科研启动奖，1996年获美国海军研究办公室青年科学家奖。同年及2000年、2005年、2010年四度获得俄亥俄州立大学工程学院Lumley科研奖。他于2005年发表的论文 The time dimension for scene analysis 获IEEE计算智能学会2007年度杰出论文奖；与王宇轩和Arun Narayanan于2014年合作的论文 On training targets for supervised speech separation 获IEEE信号处理学会2019年度最佳论文奖；由Ashutosh Pandey第一作者的2019年论文 A new framework for CNN-based speech enhancement in the time domain 获该学会2022年度青年作者最佳论文奖（授予Pandey）。他还于2008年获国际神经网络学会Helmholtz奖，2019年获该学会Ada Lovelace服务奖，并于2025年荣获IEEE计算智能学会神经网络先锋奖。他曾任IEEE杰出讲师（2010–2012），为IEEE、ISCA及AAIA会士。

汪教授现任Elsevier旗舰期刊 Neural Networks 主编，并担任 Cognitive Computation 编委会顾问。他曾于2006年担任国际神经网络学会主席，现为该学会理事会成员。

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2. Wang D.L. (2005): “The time dimension for scene analysis,” IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 16, pp. 1401-1426.

3. Wang D.L. and Brown G.J., Eds. (2006): Computational Auditory Scene Analysis: Principles, Algorithms, and Applications. Hoboken NJ: Wiley & IEEE Press.

4. Wang Y. and Wang D.L. (2013): “Towards scaling up classification-based speech separation,” IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, vol. 21, pp. 1381-1390.

5. Wang Y., Narayanan A. and Wang D.L. (2014): “On training targets for supervised speech separation,” IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, vol. 22, pp. 1849-1858.

6. Williamson D.S., Wang Y., and Wang D.L. (2016): “Complex ratio masking for monaural speech separation,” IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, vol. 24, pp. 483-492.

7. Wang D.L. (March 2017): “Deep learning reinvents the hearing aid,” IEEE Spectrum, pp. 32-37 (cover story).

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9. Pandey A. and Wang D.L. (2019): “A new framework for CNN-based speech enhancement in the time domain,” IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, vol. 27, pp. 1179-1188.

10. Liu Y. and Wang D.L. (2019): “Divide and conquer: A deep CASA approach to talker-independent monaural speaker separation,” IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, vol. 27, pp. 2092-2102.

11. Wang Z.-Q., Wang P., and Wang D.L. (2020): “Complex spectral mapping for single- and multi-channel speech enhancement and robust ASR,” IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, vol. 28, pp. 1778-1787.

12. Wang Z.-Q. and Wang D.L. (2020): “Deep learning based target cancellation for speech dereverberation,” IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, vol. 28, pp. 941-950.

13. Zhang H. and Wang D.L. (2021): “Deep ANC: A deep learning approach to active noise control,” Neural Networks, vol. 141, pp. 1-10.

14. Tan K., Wang Z.-Q., and Wang D.L. (2022): “Neural spectrospatial filtering,” IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, vol. 30, pp. 605-621.

15. Kalkhorani V.A. and Wang D.L. (2024): “TF-CrossNet: Leveraging global, cross-band, narrow-band, and positional encoding for single- and multi-channel speaker separation,” IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing, vol. 32, pp. 4999-5009.

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