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【崗位職責(zé)】
1、負(fù)責(zé)構(gòu)建和優(yōu)化語音識別系統(tǒng)（ASR）的核心模型，包括聲學(xué)模型、語言模型和解碼器；
2、設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)的語音識別模型（如 CTC、Transducer、Attention-based、Whisper、Conformer 等）；
3、處理語音數(shù)據(jù)的預(yù)處理、增強(qiáng)（如降噪、去混響、VAD）、數(shù)據(jù)清洗與特征提?。ㄈ?MFCC、FBank、SpecAugment）；
3、跟蹤行業(yè)最新算法（如 Whisper、wav2vec2.0、S2T-BERT），持續(xù)優(yōu)化識別準(zhǔn)確率和實(shí)時(shí)性；
4、協(xié)助部署語音識別服務(wù)到邊緣設(shè)備或云端，優(yōu)化模型體積、延遲與資源消耗；
5、與產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)合作，分析語音識別結(jié)果在實(shí)際業(yè)務(wù)中的表現(xiàn)，持續(xù)迭代模型策略。
【任職要求】
計(jì)算機(jī)、人工智能、聲學(xué)、電子等相關(guān)專業(yè)，碩士及以上學(xué)歷優(yōu)先；
熟練掌握一種主流深度學(xué)習(xí)框架（如 PyTorch、TensorFlow），有 ASR 項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)；
熟悉主流語音識別架構(gòu)（如 Kaldi、ESPnet、WeNet、Whisper）；
熟悉端到端語音識別算法（CTC、RNN-T、attention-based seq2seq 等）；
有處理語音前端問題（如 VAD、降噪、特征提?。┙?jīng)驗(yàn)；
具備良好的工程實(shí)現(xiàn)能力、溝通能力與團(tuán)隊(duì)合作精神。