在校期间，系统学习了信号处理、机器学习等专业课程，成绩优异，多次获得校级奖学金。积极参与实验室科研项目，掌握了扎实的理论基础和实践技能，为从事语音识别开发工作奠定了良好的专业知识储备。

• 负责公司语音识别产品的算法优化与迭代，通过改进声学模型，使识别准确率从85%提升至92%，优化了用户体验，为产品带来了15%的用户增长。
• 带领3人算法团队，参与公司重点语音交互项目，主导开发了基于深度学习的端到端语音识别系统，缩短了开发周期20%，降低了维护成本10%。
• 与产品团队紧密合作，分析用户需求，设计并实现了个性化语音识别功能，满足了不同用户场景的需求，提高了产品的市场竞争力。

• 参与公司语音助手项目的开发，负责语音识别模块的代码实现与调试。优化了语音识别引擎的性能，使其在复杂环境下的响应速度提升了30%，内存占用降低了25%。
• 与硬件团队协作，完成语音识别芯片的适配工作，确保产品在不同硬件平台上的稳定运行。主导了语音识别SDK的开发与封装，为第三方合作伙伴提供了便捷的接入方式，拓展了产品的应用场景。
• 持续关注行业前沿技术，引入新的语音识别算法和模型，提升了产品的技术水平。通过技术分享和内部培训，提高了团队整体的技术能力。

• 项目背景：为某智能客服系统提供语音识别技术支持，实现用户语音输入到文本的准确转换。
• 项目成果：通过采用深度神经网络模型，结合数据增强技术，将语音识别准确率提高到95%以上。优化了系统的实时性，识别延迟降低至100ms以内，满足了客服系统对快速响应的要求。
• 个人贡献：主导算法选型与模型训练，设计了数据清洗和标注流程，提高了数据质量。负责系统的性能优化，通过模型压缩和量化技术，减少了模型的计算量和存储空间，使系统能够在资源受限的设备上运行。

• 项目背景：针对车载语音交互场景，开发高精度、低延迟的语音识别系统。
• 项目成果：构建了车载环境下的语音识别模型，在嘈杂的车内环境中，识别准确率达到90%以上。实现了语音识别与车载系统的深度集成，支持语音控制导航、音乐播放等功能，提升了驾驶安全性和用户体验。
• 个人贡献：负责数据采集与预处理，建立了车载语音数据库。优化了模型的声学特征提取方法，提高了模型对车载环境噪声的鲁棒性。参与系统的测试与调试，解决了多个技术难题，确保系统稳定运行。