AMAZING RESUME

牛敬业

语音识别算法研究员

188****5300niu****@***.com北京30男语音识别算法研究员在职北京25k-35k

教育经历

北京航空航天大学 - 硕士985

2013.09-2016.06

计算机科学与技术

•开发融合视觉与语音信号的融合编码器，将低信噪比环境下的ASR识别率提升19%，核心技术已申请发明专利（专利号：ZL2023XXXXXX.X）

•构建跨模态情感数据集VSE-1000，推动多模态情感计算领域标准化建设，被中国声学与电子学会推荐为行业测试基准

•组织‘AI for Good’公益项目，训练方言语音识别模型服务乡村振兴，覆盖云南3个民族乡的本土语言数字化保护

工作经历

字节跳动（北京）科技有限公司 - 智能语音实验室算法创新

2016.07-2019.12

语音识别算法研究员多语言识别模型压缩垂直领域适配

北京

•在字节跳动（北京）科技有限公司期间，专注于多语言语音识别算法研究，针对方言口音场景设计混合神经网络架构，使粤语识别准确率提升12个百分点。

•主导完成车载语音助手离线识别引擎重构，采用知识蒸馏技术将模型体积压缩至原版的1/3，推理速度提升40%，已部署至百万级终端设备。

•构建动态声学模型库，通过迁移学习技术将通用模型适配至客服、教育等垂直领域，客户场景覆盖率达85%以上。

•与硬件团队联合开发轻量化ASR芯片，实现边缘设备实时识别延迟控制在50ms以内，相关专利已获国家知识产权局授权。

百度在线网络技术（北京）有限公司 - 深度学习研究院前沿技术

2020.01-至今

高级语音识别算法研究员端到端架构数据增强策略技术标准制定

北京

•在百度在线网络技术（北京）有限公司负责新一代端到端语音识别系统研发，创新性融合Transformer-XL与Connectionist Temporal Classification，在噪声环境下识别准确率提升18%。

•设计自适应数据增强框架，通过声码器合成对抗样本数据，使模型在医疗、法律等专业领域的泛化能力提升35%，数据利用率提高2.3倍。

•建立算法效果追踪平台，实现模型训练-验证-部署全流程自动化监控，异常检测准确率达99.2%，节省人工验证成本60%。

•主导制定《智能语音交互产品技术白皮书》，相关技术标准被3家上市公司采纳为研发规范。

项目经历

车载语音交互引擎优化项目 - 核心算法负责人

2017.05-2018.12

字节跳动（北京）科技有限公司

•设计轻量化神经网络架构，采用MobileNetV3改进型编码器，将模型参数量减少至原版的28%，同时保持识别准确率在92%以上。

•创新性引入环境感知模块，通过车外麦克风阵列实时监测道路噪声，动态调整声学模型参数，使高速场景识别率提升22%。

•与Tier1供应商联合开发车载语音交互标准协议，推动行业建立统一的语音指令集规范，已应用于17款车型。

金融会议实时转写系统开发 - 算法研发核心成员

2020.05-2021.10

百度在线网络技术（北京）有限公司

•针对金融术语密集场景，构建领域专用词表与声学模型，使会议记录准确率从78%提升至94%，关键信息召回率达到99.5%。

•开发说话人分离算法，通过说话人嵌入向量聚类，实现多通道录音的自动分离，准确率达91%，处理速度较传统方法提升3倍。

•设计联邦学习框架，在不泄露客户数据前提下完成跨机构模型训练，合作银行覆盖资产规模超3万亿元。

个人总结

常怀探索之心，以实干沉淀自身价值。对语音信号处理与算法优化有浓厚兴趣，习惯从声学特征细节中寻找突破点，曾为提升低资源场景下的识别鲁棒性连续调试三个月模型参数。熟悉端到端语音模型架构设计，擅长通过数据增强策略解决长尾问题，对代码整洁性有执念，坚持用单元测试覆盖核心算法模块。期待在智能交互领域持续深耕，用技术推动人机交互边界。

技能专长

模型压缩与量化技术

多模态数据融合策略

Python/RUST编程

深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）

端到端语音模型架构设计

荣誉奖项

百度2021年度技术创新贡献奖

其他信息

技术社区运营:

主导GitHub开源项目VoiceKit，重构前端声学可视化模块，通过WebAssembly技术将浏览器端音频处理性能提升40%，获2023年中国开源年会技术创新奖

策划‘语音技术开发者沙龙’系列活动，邀请商汤科技、讯飞等8家企业工程师分享实战经验，累计服务300+高校技术社团成员

运营个人技术专栏‘VoiceLab笔记’，连载《端到端语音模型工程化实践》系列文章，单篇最高阅读量突破15万，被InfoQ、极客时间等平台转载收录

1 / 1