语音识别工程师简历范文全文
自我评价
5年语音识别算法工程经验，专注声学模型训练与端到端ASR系统落地，熟悉Kaldi、WeNet、FunASR等主流框架。主导过通用场景与垂直领域识别模型优化，字错率相对下降20%以上。具备从数据清洗、模型训练到线上部署的完整工程能力。
工作经历
北京智声科技有限公司
人工智能语音技术
北京
语音识别算法工程师
ASR端到端建模
2022年9月 - 至今
- 负责通用中文ASR声学模型训练与调优，字错率由8.6%降至6.9%，相对下降约20%。
- 搭建数据清洗与标注质检流程，训练数据有效率提升至95%，模型迭代周期缩短30%。
- 推动流式识别服务上线，首字延迟控制在300ms以内，支撑日均百万级调用。
上海语联信息技术有限公司
智能语音企业服务
上海
算法工程师（语音方向）
Kaldi语音增强
2020年7月 - 2022年8月
- 基于Kaldi完成声学模型与语言模型训练，识别准确率较基线提升12%。
- 负责远场降噪与语音增强模块开发，嘈杂环境下字错率下降15%。
- 参与语音转写产品交付，累计服务客户30余家，客户满意度保持90%以上。
项目经验
垂直领域语音识别模型优化 - 算法负责人
2024年3月 - 2024年5月
- 针对医疗问诊场景构建领域语料与热词表，专有名词识别准确率提升18%。
- 采用Conformer结构并引入SpecAugment增强，整体字错率相对下降16%。
- 完成模型量化与推理加速，单卡并发提升2倍，推理成本降低约35%。
多方言语音识别系统 - 核心开发
2022年12月 - 2023年2月
- 负责粤语与四川话数据整理及建模，方言识别字错率控制在12%以内。
- 设计多任务训练方案共享声学特征，小语种数据需求减少约40%。
专业技能
语音识别（Kaldi/WeNet/FunASR）
深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）
声学建模与端到端训练
Python/C++
语音信号处理与增强
模型部署与推理优化
教育背景
北京邮电大学
211双一流
北京
通信工程 硕士
2019年8月 - 2021年5月
研究方向为语音信号处理与声学建模，参与实验室语音识别课题。
西安电子科技大学
211双一流
西安
电子信息工程 本科
2016年8月 - 2020年5月
核心课程：数字信号处理、模式识别、机器学习。
证书与认证
软件设计师（软考中级） - 工业和信息化部
2018年11月
证明软件设计与工程能力。
人工智能工程师（中级） - 中国电子学会
2021年6月
证明机器学习与算法工程能力。
荣誉奖项
校级优秀毕业生
全国大学生电子设计竞赛省级二等奖
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