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对智能家居领域底层信号处理与实时系统充满热情,习惯从数学原理出发推敲每一行代码,追求极致可靠性。平日保持对新技术的好奇与严谨,善于在紧密协作中主动补位,也乐于将复杂技术拆解为团队可落地的路径。希望持续深耕DSP,做出真正稳定、安静的智能产品。
探索了稀疏化训练与量化感知训练(QAT)在智能家居关键词唤醒任务中的应用,使DSP推理延迟降低40%,同时唤醒率损失控制在1%以内。
实践了基于神经架构搜索的轻量级语音增强网络,在满足实时性要求下将计算量压缩至原方案的1/8,并成功部署于Cortex-M7内核。
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