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对语音交互怀有天然的热情,相信每一句清晰、自然的合成背后,都是数据与算法耐心的磨合。我习惯从源头把关数据质量,在标注、清洗与预处理环节保持一种近乎偏执的细致,因为知道模型对噪声的敏感。善用主流训练框架和调优手法,能根据业务场景快速设计策略并盯紧效果指标,对性能瓶颈有直觉。在带领团队时,更看重对齐目标与透明协作,多次推动复杂语音项目平稳落地,交付成果稳定获得合作方认可。持续追踪前沿方向,乐于将新思路转为可落地的训练方案,期待在AI语音训练师岗位上,把技术热情炼成更有温度的产品体验。
定期研读 INTERSPEECH、ICASSP 等顶会论文,复现其中噪声鲁棒训练与低资源语音合成新方法,并转化为内部训练数据优化方案,支撑模型迭代。
活跃于开源语音社区,维护自研的 ASR 数据质量检查脚本,提供标注一致性校验工具,协助修复数百条公众集标注错误,提升社区协作效率。

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