XX声学为[智能音箱/车载系统/AR眼镜]提供多模态交互方案，[30-50人]语音实验室研发唇语辅助降噪技术，噪声场景识别率达[85-92%]。三语种混合唤醒架构实现[0.2-0.5次/天]误触发率，TensorFlow Lite量化方案压缩模型至[35-45%]体积，搭载于[亚马逊Echo/索尼车载设备]等[5-8款]硬件，累计出货[200-300万]台，获[CES创新奖/ISCA工业论文奖]。

工作内容：

1.主导开发唇语同步语音增强系统，融合视觉信息使噪声场景识别率提升32%。

2.设计多语种语音唤醒架构，支持中/英/日三语种混合识别，误唤醒率<0.3次/天。

3.实现TensorFlow Lite模型量化方案，将语音模型体积压缩至原版40%。

工作业绩：

1.系统落地海外智能音箱项目，累计出货量超200万台。

2.获ISCA国际语音通信协会最佳工业论文奖（202X）。

支撑【金融业务每日10万+通】客服通话质检需求，原有基于规则的关键词匹配方式漏检率高达【35%】，人工抽检覆盖率不足【5%】，存在【敏感词识别滞后】【方言识别率低至60%】等问题。采用语音识别技术构建自动化质检管道，解决【音频转写准确率低】【实时告警延迟高】等核心痛点。

项目业绩：

1.质检覆盖率从5%提升至100%，高危通话实时拦截率提升至92%。  

2.转写准确率提升20%，人工复检工作量减少65%。  

3.系统日均处理通话时长从5000小时扩展至8万小时。  

4.推动客户投诉处理时效缩短40%，获部门季度技术新星奖。

GPA XX/4.0（专业前XX%），主修多媒体系统设计、计算机视觉与音频处理技术，主导开发智能视频剪辑与音频特效处理系统，掌握FFmpeg框架深度优化与AI音频降噪算法，在国家级数字媒体创新大赛中荣获奖项。