獵頭職場：半導(dǎo)體企業(yè)的算法專家主要負(fù)責(zé)哪些工作？
負(fù)責(zé)公司產(chǎn)品相關(guān)的傳統(tǒng)語音處理算法（AEC、NS、AGC、EQ、BF, BSS等算法）的設(shè)計(jì)與開發(fā), 主要包括：AEC(acoustic echo cancelling), 語音識(shí)別前端和雙工語音通話兩種AEC差異化解決方案； 業(yè)內(nèi)第一次提出針對(duì)低端喇叭非線性的AEC非線性殘留解決方案；基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的AEC方案; 基于盲分離的AEC方案。
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NS(noise suppression), 傳統(tǒng)輕量化噪聲抑制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的hybrid NS算法；AGC(automatic gain control), 基于噪聲抑制量動(dòng)態(tài)調(diào)整、AI人聲檢測聯(lián)動(dòng)的自動(dòng)增益控制算法；EQ(equalization), 支持任意幅頻曲線、參數(shù)可配的低延時(shí)動(dòng)態(tài)均衡算法；具有參數(shù)梯度下降自動(dòng)擬和功能；BF(Beamforing), 近場、遠(yuǎn)場雙麥波束形成算法；任意麥克風(fēng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的陣列算法。
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DOA(Direction of arrival), 或稱SSL(sound source location)聲源定位算法，實(shí)現(xiàn)任意麥克風(fēng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的聲源定位功能，最小精度可達(dá)5度；BSS(blind source separation), 基于先驗(yàn)DOA信息的雙麥克風(fēng)盲源分離算法， 基于盲分離的AEC解決方案；howling Suppression嘯叫抑制又稱AFC(acoustic feedback cancellation), 基于陷波器的固定濾波方案與自適應(yīng)濾波方案；Dereverberation，去混響算法，基于線性自回歸模型的多通道自適應(yīng)線性濾波方案，還原無混響人聲，且不造成人聲損傷；
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負(fù)責(zé)公司產(chǎn)品相關(guān)的人工智能(AI)語音降噪、人聲分離、喚醒與命令詞識(shí)別、聲紋識(shí)別等算法的設(shè)計(jì)與開發(fā)， 主要包括：KWS(keyword spotting), 基于CRN網(wǎng)絡(luò)與注意力機(jī)制的關(guān)鍵詞識(shí)別或語音喚醒算法；CR(command recognitiion),基于resUNet的命令詞識(shí)別算法；VPR(voice print recognition), 聲紋識(shí)別又名SI(speaker identification)說話人辨認(rèn)，基于D-vector、余弦相似度和交叉熵的聲紋識(shí)別算法。
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AI噪聲抑制算法，基于復(fù)數(shù)域FIR濾波器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)噪聲抑制算法，能有效去除大風(fēng)噪、地鐵等公共交通的高噪聲，實(shí)現(xiàn)人聲提?。贿h(yuǎn)場AI all-in-one方案：利用同一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同時(shí)實(shí)現(xiàn)降噪、去混響、去AEC殘留回聲的整體方案；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AEC殘留回聲抑制算法；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)e2eAEC算法；TasNet, Conv-TasNet, Deep-clustering, DeepCASA人聲分離算法、人聲提取、音樂分離算法；基于 CTC-attention 的hybrid End-to-end ASR算法預(yù)研。
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負(fù)責(zé)算法在公司芯片平臺(tái)及客戶硬件平臺(tái)上的實(shí)現(xiàn)及性能優(yōu)化工作， 主要包括：包括不同平臺(tái)上算法的porting工作， 包括hifi DSP, arm MF4, riscV等等；算法的定點(diǎn)化優(yōu)化， SIMD指令并行優(yōu)化， 內(nèi)存優(yōu)化等等。配合軟件、硬件及其它部門調(diào)試、維護(hù)公司量產(chǎn)產(chǎn)品及進(jìn)行問題定位；撰寫已開發(fā)的軟件算法相關(guān)說明文檔、軟件著作權(quán)及專利文檔。
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