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对声音和语言背后的技术逻辑充满好奇,享受把杂乱数据调教成流畅交互的过程。做事有耐心,擅长从识别错误中反向推导优化方向,习惯用数据验证想法而非凭感觉。在语音场景的标注规范、质量管控和模型迭代闭环上积累了一套自己的敏感度,能快速定位badcase并推动修复。乐见AI助手更懂人,也希望在业务运营中继续打磨将技术落地为体验的实战力。
熟练运用谱减法、维纳滤波及深度学习降噪方法,针对远场、近场等不同拾音场景进行语音增强,统一响度与采样率,显著提升数据一致性。
在智能客服语音识别项目中,通过组合端点检测与自适应噪声抑制算法,将语音有效片段信噪比提升约 30%,使后续模型训练的词错率相对下降 12%。

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