岗位职责

• 【岗位职责】 负责睡眠场景下的音频信号分析与算法研发,重点包括鼾声检测、梦话识别、咳嗽声检测等特定事件的检测与分类。 研究并优化基于深度学习(CNN, RNN, Transformer等)的音频分类与语音增强算法,提升复杂环境(如风扇声、空调声、伴侣说话声)下的识别准确率。 参与非平稳噪声环境下的语音分离(Speech Separation)与信号增强工作,解决梦话与鼾声混合、人声与环境声混杂的难题。 构建并优化训练数据集,包括数据清洗、弱标注数据处理及数据增强策略的设计。 跟进音频信号处理及睡眠医学领域的前沿技术,将研究成果转化为实际产品功能(如睡眠报告生成、鼾声干预策略等)。 协助进行算法的嵌入式部署优化(如ARM平台),或参与Python/C++的原型验证与性能测试。 【任职要求】 在读硕士/博士,信号处理、计算机科学、应用数学、电子信息等相关专业。 扎实的数字信号处理(DSP)基础,熟悉傅里叶变换、滤波器设计、谱分析等。 熟悉语音/音频领域的经典模型(如CRNN, ResNet, Conformer等)及常用工具(Librosa, Kaldi, Audacity等)。 熟练掌握 Python​ 编程,熟悉 PyTorch​ 或 TensorFlow​ 等深度学习框架。 有以下经验者优先: 有鼾声检测、关键词唤醒(KWS)、声纹识别或异常声音检测项目经验; 熟悉语音增强(Denoising)、回声消除(AEC)或源分离技术; 了解睡眠医学基础知识(如AASM标准),有医疗信号处理经验; 有顶会论文(ICASSP, Interspeech, NeurIPS等)发表。 具备良好的英文文献阅读能力,逻辑清晰,自驱力强,对解决具有挑战性的实际问题有浓厚兴趣。 【加分项】 有Android/iOS端音频算法优化经验。 参加过Kaggle、科大讯飞/阿里天池等声学相关算法竞赛并获奖。 熟悉C/C++编程,有实时音频流处理经验。