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陈小湾
求职意向
工作经历
XXX智能是专注于智能语音交互技术研发与应用的公司，团队规模约XXX人，核心业务是为智能硬件厂商及物联网平台提供语音识别与合成解决方案，产品已集成于XXX万台设备中，与多家知名家电及车载品牌建立合作。
工作概述：
1.语音识别优化：针对特定垂直场景（如车载指令、家居控制）的识别准确率瓶颈，收集并分析线上bad case；通过补充噪音及口音训练数据，优化声学模型前端信号处理流程；使用kaldi框架调整声学模型参数，将命令词识别准确率从XXX%提升至XXX%。
2.声学建模训练：负责新场景声学模型的训练任务，根据业务需求定义音频数据标注规则；配置与维护基于GPU服务器的分布式训练环境；跟踪模型训练loss曲线，调整学习率等超参数，单次模型训练周期平均缩短XXX小时。
3.数据准备与管理：为解决训练数据稀缺问题，协调数据标注团队进行语音数据采集与清洗；制定数据质量验收标准，审核标注结果；搭建基础音频数据管理库，按场景和语种分类存储，支持团队数据检索效率提升XXX%。
4.算法效果评测：建立日常算法迭代的自动化评测流水线，覆盖识别准确率、响应延迟等核心指标；定期输出评测报告，定位模型性能下降的具体case；通过A/B测试对比新旧模型效果，为算法上线决策提供数据支撑，评测报告产出时间缩短XXX%。
5.模型部署支持：协助算法模型从训练环境到线上推理服务的部署，将模型文件转换为适用于移动端及嵌入式设备的轻量化格式；编写模型调用接口文档，支持应用开发团队集成，降低集成过程中的问题咨询量XXX%。
6.技术支持与排查：响应业务方关于语音识别效果的反馈，通过日志分析复现问题；定位问题根源（如数据问题、模型问题或集成问题），并提供解决方案或优化建议，问题平均解决周期缩短XXX天。
工作业绩：
1.完成X个垂直场景的语音识别优化，核心命令词识别准确率均达到XXX%以上。
2.独立负责并交付X个新声学模型，训练任务按时完成率XXX%，支持了X款新硬件产品的语音功能上线。
3.管理超过XXX小时的语音训练数据，数据标注准确率维持在XXX%以上。
4.建立自动化评测体系，覆盖X个核心指标，支持了XXX次模型迭代的快速验证。
5.支持X个算法模型的部署与集成，模型转换成功率XXX%，集成文档获评团队优秀文档。
6.处理XXX项技术反馈，问题根因定位准确率超过XXX%，有效保障了产品用户体验。
主动离职，希望有更多的工作挑战和涨薪机会。
项目经历
公司核心车载客户的语音识别项目，原有通用语音模型在车辆高速行驶、空调风噪等强噪音环境下，导航及娱乐指令的识别率下降至XX%，严重影响用户使用体验。项目需在X个月内，针对车载场景定制优化声学模型，提升复杂环境下的鲁棒性，以满足客户合同约定的XXX%的唤醒率与识别率标准。
项目职责：
1.负责噪音场景分析：针对车载场景收集高速、城区、地库等典型噪音音频，进行频谱分析与特征提取，定位导致识别率下降的主要噪声类型与频段。
2.主导数据增强方案：设计并实施数据增强策略，对纯净语音训练数据叠加采集的真实车噪，构建匹配真实环境的增强数据集，数据量扩充XXX%。
3.参与模型优化实验：基于kaldi框架，在TDNN-F模型结构上，尝试不同的前端VAD参数与滤波器组设置，通过交叉验证筛选出对车噪抑制效果最优的模型配置。
4.协助效果评测与交付：搭建车载环境的离线仿真测试集，对比优化前后模型在噪音下的识别率；整理模型优化报告与技术文档，支持算法模型向客户端的交付集成。
项目业绩：
1.车载典型噪音场景下的语音指令识别准确率从XX%提升至XXX%，达到客户合同要求。
2.构建的车载场景专属增强数据集容量达XXX小时，成为团队后续相关项目的标准数据基底。
3.优化后的模型在保证安静场景性能不变的前提下，强噪音下的识别率提升超过XXX个百分点。
4.项目成果成功应用于客户X款新车型，获得客户技术验收好评，支撑了项目尾款XXX万元的顺利回收。
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识别课程设计（使用Python与Kaldi工具链），在团队中负责音频特征提取与数据预处理模块开发，完成对XXX条语音数据的MFCC特征提取实验，熟悉Linux开发环境及Git版本管理工具。
自我评价
培训经历
系统学习了基于GPU加速的深度学习模型训练与优化知识，并将分布式训练的最佳实践应用于公司声学模型训练任务中，通过优化数据读取与多卡通信策略，使得模型训练效率提升约XXX%。
初级语音算法干练简历模板
517人使用适用人群: #语音算法 #初级[1-3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智能是专注于智能语音交互技术研发与应用的公司，团队规模约XXX人，核心业务是为智能硬件厂商及物联网平台提供语音识别与合成解决方案，产品已集成于XXX万台设备中，与多家知名家电及车载品牌建立合作。
工作概述：
1.语音识别优化：针对特定垂直场景（如车载指令、家居控制）的识别准确率瓶颈，收集并分析线上bad case；通过补充噪音及口音训练数据，优化声学模型前端信号处理流程；使用kaldi框架调整声学模型参数，将命令词识别准确率从XXX%提升至XXX%。
2.声学建模训练：负责新场景声学模型的训练任务，根据业务需求定义音频数据标注规则；配置与维护基于GPU服务器的分布式训练环境；跟踪模型训练loss曲线，调整学习率等超参数，单次模型训练周期平均缩短XXX小时。
3.数据准备与管理：为解决训练数据稀缺问题，协调数据标注团队进行语音数据采集与清洗；制定数据质量验收标准，审核标注结果；搭建基础音频数据管理库，按场景和语种分类存储，支持团队数据检索效率提升XXX%。
4.算法效果评测：建立日常算法迭代的自动化评测流水线，覆盖识别准确率、响应延迟等核心指标；定期输出评测报告，定位模型性能下降的具体case；通过A/B测试对比新旧模型效果，为算法上线决策提供数据支撑，评测报告产出时间缩短XXX%。
5.模型部署支持：协助算法模型从训练环境到线上推理服务的部署，将模型文件转换为适用于移动端及嵌入式设备的轻量化格式；编写模型调用接口文档，支持应用开发团队集成，降低集成过程中的问题咨询量XXX%。
6.技术支持与排查：响应业务方关于语音识别效果的反馈，通过日志分析复现问题；定位问题根源（如数据问题、模型问题或集成问题），并提供解决方案或优化建议，问题平均解决周期缩短XXX天。
工作业绩：
1.完成X个垂直场景的语音识别优化，核心命令词识别准确率均达到XXX%以上。
2.独立负责并交付X个新声学模型，训练任务按时完成率XXX%，支持了X款新硬件产品的语音功能上线。
3.管理超过XXX小时的语音训练数据，数据标注准确率维持在XXX%以上。
4.建立自动化评测体系，覆盖X个核心指标，支持了XXX次模型迭代的快速验证。
5.支持X个算法模型的部署与集成，模型转换成功率XXX%，集成文档获评团队优秀文档。
6.处理XXX项技术反馈，问题根因定位准确率超过XXX%，有效保障了产品用户体验。
[项目经历]
项目名称：智能车载语音助手识别优化项目
担任角色：项目负责人
公司核心车载客户的语音识别项目，原有通用语音模型在车辆高速行驶、空调风噪等强噪音环境下，导航及娱乐指令的识别率下降至XX%，严重影响用户使用体验。项目需在X个月内，针对车载场景定制优化声学模型，提升复杂环境下的鲁棒性，以满足客户合同约定的XXX%的唤醒率与识别率标准。
项目业绩：
1.车载典型噪音场景下的语音指令识别准确率从XX%提升至XXX%，达到客户合同要求。
2.构建的车载场景专属增强数据集容量达XXX小时，成为团队后续相关项目的标准数据基底。
3.优化后的模型在保证安静场景性能不变的前提下，强噪音下的识别率提升超过XXX个百分点。
4.项目成果成功应用于客户X款新车型，获得客户技术验收好评，支撑了项目尾款XXX万元的顺利回收。
[教育背景]
江苏大学
电子信息工程 | 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识别课程设计（使用Python与Kaldi工具链），在团队中负责音频特征提取与数据预处理模块开发，完成对XXX条语音数据的MFCC特征提取实验，熟悉Linux开发环境及Git版本管理工具。