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陈小湾
求职意向
工作经历
XXX科技是专注智能语音交互技术研发的科技公司，团队规模约XXX人，核心业务是为智能车载、智能家居等终端设备提供语音识别与合成解决方案，产品已应用于超过XXX万台设备，与多家硬件厂商及方案商建立合作。
工作概述：
1.音频信号处理：针对车载噪音场景识别率低的业务问题，负责对原始音频进行降噪和特征提取；使用Python脚本对音频样本进行分帧、加窗和梅尔频谱转换；配合算法工程师测试不同预处理参数对模型效果的影响，将特定噪音场景下的识别准确率基础值提升XXX个百分点；总结有效的预处理方法并文档化，供后续项目参考。
2.标注数据处理：为解决训练数据质量不一致的问题，负责对语音文本标注数据进行清洗和标准化；依据发音词典和业务术语表，修正标注中的错误汉字和符号；统计常见错误类型，优化自动检查脚本的规则，将人工复核效率提升XXX%；定期输出数据质量报告，支撑算法团队进行数据增容决策。
3.模型开发辅助：为加速模型迭代验证周期，负责基础声学模型的训练任务配置与结果记录；根据工程师指令，在实验平台上配置训练参数并提交任务；监控训练过程，记录损失曲线和关键评估指标；整理不同参数组合下的实验结果对比表，帮助团队将单次实验对比分析时间缩短XXX小时。
4.测试脚本开发：为提升模型上线前的测试效率，负责开发自动化测试脚本以验证识别效果；编写Python脚本批量调用语音识别接口，输入测试音频并获取识别文本；将识别结果与标准答案进行比对，自动计算字准确率等指标；优化脚本的并发处理和错误重试机制，使单轮回归测试耗时从XXX分钟降低至XXX分钟。
工作业绩：
1.完成超过XXX小时车载场景音频数据的预处理与特征提取工作，支撑了X个关键声学模型的实验。
2.清洗与校验语音标注数据XXX万条，整体数据可用率提升至XXX%，为模型训练提供质量保障。
3.辅助完成XXX次模型训练实验，准确记录所有实验数据，未出现任务配置错误。
4.开发并维护X个自动化测试脚本，覆盖XXX个核心测试用例，脚本运行稳定性达XXX%。
主动离职，希望有更多的工作挑战和涨薪机会。
项目经历
公司核心车载语音产品项目，在高速风噪、空调噪音等复杂场景下，通用语音识别模型准确率下降至XX%，严重影响用户产品体验与客户续约率。项目目标是在3个月内，将目标场景的识别字准确率提升至XX%以上，同时确保离线模型在车机芯片上的推理速度不超过XXX毫秒。
项目职责：
1.数据准备：负责目标噪音场景音频数据的收集与整理，从合作车厂获取原始路采音频；对音频进行切片和场景分类标签，构建专项测试集，包含XXX小时有效音频。
2.实验支持：协助算法工程师进行数据增强策略的测试，使用开源工具对干净语音添加指定类型的噪音，生成用于训练的数据副本；管理增强后数据的版本。
3.效果评测：开发评测脚本，在每轮模型迭代后，对专项测试集进行批量识别与指标计算；分析错误案例，将典型错误（如数字、地名误识别）分类汇总并提交给算法团队。
4.文档编写：记录项目各阶段使用的数据、模型版本及对应的评测结果，整理成项目技术日志；编写模型集成到SDK的简易测试指南。
项目业绩：
1.成功构建包含XXX小时、X类典型噪音场景的专项数据集，成为后续同类优化的基准测试集。
2.支持算法团队完成XXX轮模型迭代实验，目标场景平均识别字准确率从XX%提升至X
X.X%，达到项目预期。
3.通过自动化评测脚本，将单模型全量测试时间从XXX分钟缩短至XXX分钟，提升评测效率XXX%。
4.项目成果助力客户年度车型产品顺利落地，相关优化模块被采纳为车规级语音方案标准组件之一。
教育背景
GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修数字信号处理、模式识别等核心课程。参与基于深度学习的语音情感识别课程设计，在团队中负责音频特征提取模块（MFCC, Fbank）的代码实现与优化。熟练使用Python进行科学计算与数据处理，掌握PyTorch深度学习框架基础应用。完成XXXX字毕业论文《基于XXX的语音端点检测方法研究》，通过仿真实验验证算法有效性。
自我评价
培训经历
系统学习Kaldi语音识别工具链，掌握基于HMM-GMM及DNN的语音识别模型构建流程。将知识应用于实习公司的模型实验环节，能够独立配置与运行Kaldi基础recipe进行实验对照，理解特征提取、单音素训练、三音素训练等关键步骤，为团队传统声学模型研究提供辅助支持。
应届生语音算法明快简历模板
515人使用适用人群: #语音算法 #应届生[<1年]
[基本信息]
姓名：陈小湾
性别：男
年龄：26
学历：本科
婚姻：未婚
年限：4年
面貌：党员
邮箱：xiaowan@gangwan.com
电话：18600001654
[求职意向]
工作性质：全职
应聘职位：语音算法
期望城市：北京
期望薪资：8000-10000
求职状态：离职-随时到岗
[工作经历]
北京XX科技有限公司 | 语音算法
2024-09 - 2025-12
XXX科技是专注智能语音交互技术研发的科技公司，团队规模约XXX人，核心业务是为智能车载、智能家居等终端设备提供语音识别与合成解决方案，产品已应用于超过XXX万台设备，与多家硬件厂商及方案商建立合作。
工作概述：
1.音频信号处理：针对车载噪音场景识别率低的业务问题，负责对原始音频进行降噪和特征提取；使用Python脚本对音频样本进行分帧、加窗和梅尔频谱转换；配合算法工程师测试不同预处理参数对模型效果的影响，将特定噪音场景下的识别准确率基础值提升XXX个百分点；总结有效的预处理方法并文档化，供后续项目参考。
2.标注数据处理：为解决训练数据质量不一致的问题，负责对语音文本标注数据进行清洗和标准化；依据发音词典和业务术语表，修正标注中的错误汉字和符号；统计常见错误类型，优化自动检查脚本的规则，将人工复核效率提升XXX%；定期输出数据质量报告，支撑算法团队进行数据增容决策。
3.模型开发辅助：为加速模型迭代验证周期，负责基础声学模型的训练任务配置与结果记录；根据工程师指令，在实验平台上配置训练参数并提交任务；监控训练过程，记录损失曲线和关键评估指标；整理不同参数组合下的实验结果对比表，帮助团队将单次实验对比分析时间缩短XXX小时。
4.测试脚本开发：为提升模型上线前的测试效率，负责开发自动化测试脚本以验证识别效果；编写Python脚本批量调用语音识别接口，输入测试音频并获取识别文本；将识别结果与标准答案进行比对，自动计算字准确率等指标；优化脚本的并发处理和错误重试机制，使单轮回归测试耗时从XXX分钟降低至XXX分钟。
工作业绩：
1.完成超过XXX小时车载场景音频数据的预处理与特征提取工作，支撑了X个关键声学模型的实验。
2.清洗与校验语音标注数据XXX万条，整体数据可用率提升至XXX%，为模型训练提供质量保障。
3.辅助完成XXX次模型训练实验，准确记录所有实验数据，未出现任务配置错误。
4.开发并维护X个自动化测试脚本，覆盖XXX个核心测试用例，脚本运行稳定性达XXX%。
[项目经历]
项目名称：车载语音助手识别率优化项目
担任角色：项目负责人
公司核心车载语音产品项目，在高速风噪、空调噪音等复杂场景下，通用语音识别模型准确率下降至XX%，严重影响用户产品体验与客户续约率。项目目标是在3个月内，将目标场景的识别字准确率提升至XX%以上，同时确保离线模型在车机芯片上的推理速度不超过XXX毫秒。
项目业绩：
1.成功构建包含XXX小时、X类典型噪音场景的专项数据集，成为后续同类优化的基准测试集。
2.支持算法团队完成XXX轮模型迭代实验，目标场景平均识别字准确率从XX%提升至X
X.X%，达到项目预期。
3.通过自动化评测脚本，将单模型全量测试时间从XXX分钟缩短至XXX分钟，提升评测效率XXX%。
4.项目成果助力客户年度车型产品顺利落地，相关优化模块被采纳为车规级语音方案标准组件之一。
[教育背景]
杭州电子科技大学
通信工程 | 本科
GPA X.XX/X.X（专业前XX%），主修数字信号处理、模式识别等核心课程。参与基于深度学习的语音情感识别课程设计，在团队中负责音频特征提取模块（MFCC, Fbank）的代码实现与优化。熟练使用Python进行科学计算与数据处理，掌握PyTorch深度学习框架基础应用。完成XXXX字毕业论文《基于XXX的语音端点检测方法研究》，通过仿真实验验证算法有效性。