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开发语音指令语义解析模块,结合上下文记忆网络实现连续对话场景的意图识别准确率达92%
设计ASR后处理引擎,通过语法纠错与领域适配显著提升医疗/金融场景下的指令解析鲁棒性
主导语音唤醒词检测优化项目,采用轻量化神经网络将误触发率降低至0.3次/小时
对语音交互技术有持续的热情,享受从声学信号到文本语义的转化过程,喜欢在复杂噪声环境中打磨算法的鲁棒性。做事细致严谨,习惯用数据说话,对模型精度指标有天然的敏感度。熟练掌握深度学习框架与端到端语音识别方法,熟悉模型压缩与推理优化技术。曾在多家头部互联网企业积累产品落地经验,了解语音技术在不同场景下的工程挑战。未来希望在智能语音领域持续深耕,用算法改善人机交互体验。
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