语音识别工程师
性别：女
电话：188-8888-8888
邮箱：email@jianli1.com 所在地：广东省珠海市
生日：1987.05
基础信息
学历：本科
学校：长安大学
专业：智能装备与系统
身体状况：健康
求职意向
意向城市：广东省珠海市
教育经历
长安大学
智能装备与系统
2009.09 ~ 2013.06
本科
主修课程：电路分析、信号与系统、模拟电子技术、数字电子技术、电磁场与电磁兼容、微机原理与接口技术、自动控制原理、现代控
制理论、运筹学基础、计算机控制系统、智能交通系统、智能装备设计、智能制造工程、人工智能、无人自主系统。
工作经历
安徽海螺水泥股份有限公司
2012-1-1 ~ 2017-7-1
语音识别工程师
语音数据预处理：文本规范化和音频质量检测，通过 python 完成了基于 paddleocr 的深度学习模型训练及相关部署工作算法在图
像分类中出现错误时对 bgboost 进。
语音识别引擎开，主攻基于图片核验的人脸检测及关键点判断算法研发。
语音识别，word2vec 等自然科学与技术类课程教材。
江西铜业股份有限公司
2017-8-1 ~ 2022-12-1
语音识别工程师
负责麦克风阵列信号的波束形成、语音增强的研究，尽可能的提高语音识别率。
负责盲源分离，提取干扰环境中的语音信号，提高智能音箱的唤醒率（来自于和小米智能音箱的合作）。
结合实际问题，在麦克风阵列信号处理方面，展开前沿的学术研究。
在原来算法的基础上，对波束形成的算法进行了改进，提高了语音的识别率，特别是低信噪比情况下，提升幅度显著。
解决了目标声源和干扰在相同方位的问题（此问题是和小米合作时，小米明确提出的），传统的 beamforming 对该问题很难解决，
算法改进具有一定独创性。
项目经验
海螺水泥相关项目
2012-1-1 ~ 2017-7-1
安徽海螺水泥股份有限公司
语音识别工程师
2016.10-至今 课题：基于多级深度学习的极光图像分类
角色：项目周期独立完成人
任务目标：机器学习算法图像分类
卷积神经网络模型搭建，网络调优；网络优化提升分类准确率；网络改进；分类特征提取及可视化验证。
收获：
自主学习：2 个月时间独立完成了机器学习相关算法基础知识从 0-1 自主学习和初步算法框架搭建；10 个月时间独立完成课题研
究。
问题解决：对网络框架改进及优化能力提升。根据项目要求对机器学习分类算法逐步改进，最优分类准确率 97%，达到项目预期目
标。
自我调整：项目中需要严谨耐心求实的态度，科研强度对短期快速问题解决能力，抗压能力等方面有一定提升。
自我管理：情绪管理、知识管理方面都有提升，协调好每天工作。
及时与导师沟通，进度汇报。与相关研究者学术交流，有一定沟通力。
铜业相关项目
2017-8-1 ~ 2022-12-1
江西铜业股份有限公司
语音识别工程师
提出了一种基于区域卷积神经网络的 GrabCut 优化分割算法，来改进现阶段语义分割中需要使用像素级的标注数据集的弊端。发现
该方法能有效地运用半监督的数据集，并生成非常准确的检测结果。本方法在测试数据集中获得了 95.8%的准确度，具有良好的泛
化能力。
技能列表
Tensorflow：一般
Pytorch：熟练
ET：良好
英语：精通
自我评价
本人性格开朗，责任感强， 善于与人沟通， 善于团队合作，学习能力强，有较强的想象力。 工作期间，对深度学习和信号处理在
语音识别上的应用有较为深入的学习，并独立实现了 vad 模块的开发和识别蜂鸣音报警音部分的算法设计和实现。硕士在读期间，
一直学习机器学习、博弈论、遗传算法等方面的知识。
