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陈小湾
求职意向
工作经历
XXX智能是一家专注于语音交互与AIoT解决方案的科技公司，团队规模约XXX人，核心业务是为智能硬件与车载场景提供端到端语音技术方案，产品服务于超过XXX家硬件厂商，并与多家头部车企建立长期合作。
工作概述：
1.语音识别优化：针对车载场景高噪声与口音问题，主导构建场景化声学与语言模型优化方案；通过海量车载语音数据清洗与定向标注，迭代训练特定噪声鲁棒性模型，将远场命令词识别准确率提升XXX%，错误率降低XXX%。
2.语音合成定制：负责品牌语音合成音色定制化项目，基于少量目标音色样本进行特征提取与模型微调；优化声码器合成细节，解决特定情感表达生硬问题，客户对合成音色自然度满意度评分达到XXX分。
3.声音转换研究：为解决多语种语音产品中音色统一问题，牵头探索非平行语料声音转换技术；搭建基于对抗生成网络的转换框架，在保证内容清晰度前提下，实现跨语种音色相似度达到XXX，为产品国际化节省了XXX%的录音成本。
4.模型轻量化部署：为满足硬件终端对功耗与响应速度的严苛要求，主导语音识别模型的量化与剪枝工作；设计混合精度量化策略，在模型精度损失小于X%的前提下，将模型体积压缩XXX%，端侧推理速度提升XXX%。
5.算法Pipeline搭建：整合语音前端处理、唤醒、识别与合成模块，构建统一算法服务Pipeline；通过微服务化设计与缓存机制，降低模块间通信延迟，将端到端语音交互响应时间从XXX毫秒稳定降至XXX毫秒。
6.数据体系建设：建立从原始数据采集、标注、质量校验到模型训练的数据闭环管理流程；设计自动化数据质量评估工具，将问题数据检出效率提升XXX%，有效保障了季度内XXX小时有效训练数据的供给。
7.团队技术培养：负责语音算法团队X名中级工程师的技术指导与能力规划；通过代码评审、技术分享与攻关项目实战，系统性提升团队在深度学习模型调优与工程化落地方面的能力，团队季度项目交付准时率提升XXX%。
工作业绩：
1.主导的车载语音识别方案在XXX款量产车型中落地，关键场景识别准确率达到XXX%，客户续约率提升XXX%。
2.完成XXX个品牌定制语音合成项目，合成音色自然度MOS分提升
X.X，助力公司获得XXX万级别订单。
3.通过模型轻量化技术，帮助XXX款智能硬件产品降低芯片成本约XXX元/台，年节省硬件成本预估XXX万元。
4.构建的数据体系支撑了超过XXX个模型版本的迭代训练，数据准备周期平均缩短XXX%。
5.带领团队获得公司年度技术创新奖，主导申请语音相关技术专利XXX项。
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的重大算法换代项目，原有单一识别模型无法应对复杂车内噪声与多乘客交互场景，导航等垂直领域语义理解准确率不足XXX%，导致用户频繁手动纠正。项目目标是在不增加硬件算力的前提下，打造低延迟、高准确的全场景车载语音交互系统，以竞标某头部车企的下一代智能座舱项目。
项目职责：
1.负责整体算法方案设计：规划从语音唤醒、前端降噪、语音识别到语义理解的全链路升级技术路线，主导技术选型与资源评估。
2.牵头复杂场景识别攻关：组织团队针对儿童指令、重叠语音、强背景音乐等难点场景进行数据采集与模型专项优化，构建多任务学习模型框架。
3.协调模型部署与联调：与嵌入式软件团队紧密协作，主导算法模型在车规级芯片上的移植、量化与性能调优，解决内存占用超标问题。
4.主导效果验收与迭代：设计涵盖XXX个核心场景的自动化测试集，建立基于真实路采数据的月度效果回归机制，驱动算法持续优化。
项目业绩：
1.项目成果成功助力公司中标XXX车企订单，合同金额达XXX万元。
2.新一代语音助手在典型城市道路噪声下的语音识别准确率从XXX%提升至XXX%，导航场景语义理解准确率达到XXX%。
3.端侧算法包功耗降低XXX%，冷启动唤醒响应时间缩短至XXX毫秒，满足车规级性能要求。
4.建立的自动化测试流程将版本回归测试时间从XXX人天压缩至XXX小时，迭代效率提升XXX%。
教育背景
GPA X.XX/4.0（专业前XX%），主修数字信号处理、模式识别与机器学习核心课程。完成基于深度学习的语音情感识别课程设计项目，使用PyTorch框架搭建CRNN模型，在公开数据集上取得XXX%的识别准确率。熟练掌握Python、C++及Linux开发环境，熟悉Kaldi、ESPnet等开源语音工具链。
自我评价
培训经历
系统化学习了深度学习与语音处理的前沿知识。将认证中所学的模型压缩与蒸馏技术应用于车载语音识别项目，通过知识蒸馏方法将大模型能力迁移至小模型，在精度损失仅X%的情况下实现了端侧推理速度XXX%的提升，该方案成为后续硬件项目的标准配置。
高级语音算法干净简历模板
410人使用适用人群: #语音算法 #高级[5-10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智能是一家专注于语音交互与AIoT解决方案的科技公司，团队规模约XXX人，核心业务是为智能硬件与车载场景提供端到端语音技术方案，产品服务于超过XXX家硬件厂商，并与多家头部车企建立长期合作。
工作概述：
1.语音识别优化：针对车载场景高噪声与口音问题，主导构建场景化声学与语言模型优化方案；通过海量车载语音数据清洗与定向标注，迭代训练特定噪声鲁棒性模型，将远场命令词识别准确率提升XXX%，错误率降低XXX%。
2.语音合成定制：负责品牌语音合成音色定制化项目，基于少量目标音色样本进行特征提取与模型微调；优化声码器合成细节，解决特定情感表达生硬问题，客户对合成音色自然度满意度评分达到XXX分。
3.声音转换研究：为解决多语种语音产品中音色统一问题，牵头探索非平行语料声音转换技术；搭建基于对抗生成网络的转换框架，在保证内容清晰度前提下，实现跨语种音色相似度达到XXX，为产品国际化节省了XXX%的录音成本。
4.模型轻量化部署：为满足硬件终端对功耗与响应速度的严苛要求，主导语音识别模型的量化与剪枝工作；设计混合精度量化策略，在模型精度损失小于X%的前提下，将模型体积压缩XXX%，端侧推理速度提升XXX%。
5.算法Pipeline搭建：整合语音前端处理、唤醒、识别与合成模块，构建统一算法服务Pipeline；通过微服务化设计与缓存机制，降低模块间通信延迟，将端到端语音交互响应时间从XXX毫秒稳定降至XXX毫秒。
6.数据体系建设：建立从原始数据采集、标注、质量校验到模型训练的数据闭环管理流程；设计自动化数据质量评估工具，将问题数据检出效率提升XXX%，有效保障了季度内XXX小时有效训练数据的供给。
7.团队技术培养：负责语音算法团队X名中级工程师的技术指导与能力规划；通过代码评审、技术分享与攻关项目实战，系统性提升团队在深度学习模型调优与工程化落地方面的能力，团队季度项目交付准时率提升XXX%。
工作业绩：
1.主导的车载语音识别方案在XXX款量产车型中落地，关键场景识别准确率达到XXX%，客户续约率提升XXX%。
2.完成XXX个品牌定制语音合成项目，合成音色自然度MOS分提升
X.X，助力公司获得XXX万级别订单。
3.通过模型轻量化技术，帮助XXX款智能硬件产品降低芯片成本约XXX元/台，年节省硬件成本预估XXX万元。
4.构建的数据体系支撑了超过XXX个模型版本的迭代训练，数据准备周期平均缩短XXX%。
5.带领团队获得公司年度技术创新奖，主导申请语音相关技术专利XXX项。
[项目经历]
项目名称：新一代智能车载语音助手算法升级
担任角色：项目负责人
公司核心车载语音产品的重大算法换代项目，原有单一识别模型无法应对复杂车内噪声与多乘客交互场景，导航等垂直领域语义理解准确率不足XXX%，导致用户频繁手动纠正。项目目标是在不增加硬件算力的前提下，打造低延迟、高准确的全场景车载语音交互系统，以竞标某头部车企的下一代智能座舱项目。
项目业绩：
1.项目成果成功助力公司中标XXX车企订单，合同金额达XXX万元。
2.新一代语音助手在典型城市道路噪声下的语音识别准确率从XXX%提升至XXX%，导航场景语义理解准确率达到XXX%。
3.端侧算法包功耗降低XXX%，冷启动唤醒响应时间缩短至XXX毫秒，满足车规级性能要求。
4.建立的自动化测试流程将版本回归测试时间从XXX人天压缩至XXX小时，迭代效率提升XXX%。
[教育背景]
南京理工大学
信息与通信工程 | 本科
GPA X.XX/4.0（专业前XX%），主修数字信号处理、模式识别与机器学习核心课程。完成基于深度学习的语音情感识别课程设计项目，使用PyTorch框架搭建CRNN模型，在公开数据集上取得XXX%的识别准确率。熟练掌握Python、C++及Linux开发环境，熟悉Kaldi、ESPnet等开源语音工具链。