百度ai语音算法研发(实习)（J86336）
任职要求
-计算机科学、电子工程、信号处理或相关专业本科及以上学历，具有扎实的数学基础和编程能力； -熟悉语音信号处理、语音识别等基本原理和算法； -熟练掌握C/C++、Python等编程语言，熟悉Linux操作系统和常用开发工具； -了解常用的语音算法库和工具，如Kaldi、wenet、SpeechBrain/TensorFlow/Pytorch等； -有语音信号处理，模型设备端优化，嵌入式设备部署与调试等相关项目经验者优先 -具备良好的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性问题充满激情；
工作职责
-负责语音信号处理算法的研究、设计、开发和优化，包括但不限于特征提取、降噪、回声消除等； -参与语音唤醒、识别算法的研发，提高唤醒准确率和识别速度； -参与模型的工程化落地，以及相关算子的优化开发 -与其他技术栈紧密合作，确保语音算法在公司产品中的有效应用；
研究领域： 多媒体 项目简介： 在AGI产品日益普及的当下，语音作为用户与智能系统之间的重要交互方式，正被广泛接受和应用。为了提供更为自然流畅的语音交流体验，我们需要聚焦以下关键问题： 1. 语言特性：包括韵律、情感等语音习惯的模拟，使得合成语音更接近于真实人类的表达，确保对话的流畅性和可控性。 2. 实时响应：力求在极短的响应时间内（毫秒级）生成语音，以满足用户对于实时互动的需求。 因此，本项目旨在研发高可信度的语音合成方案，并将其成功应用于支小宝等业务场景中。研究方向涵盖但不限于情感可控合成、副语言合成、韵律控制、流式生成等多个技术领域。
日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。 团队介绍：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限。团队研究方向涵盖 LLM、语音、视觉、世界模型、基础架构、AI Infra、下一代 AI 交互等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，坚持深耕基础，期望成为世界一流的 AI 研究团队，为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、负责大规模机器学习系统架构的设计开发，解决系统高并发、高可靠性、高可扩展性等技术难关； 2、覆盖机器学习系统多个子方向领域的工作，包括：资源调度、分布式模型训练、数据管理、高性能计算等； 3、负责机器学习系统前瞻技术的调研和引入，比如：最新硬件架构、异构计算系统、编译优化技术、强化学习RL/Agent环境交互技术等的引入落地； 4、与算法部门深度合作，进行算法与系统的联合优化。
日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。 团队介绍：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限。团队研究方向涵盖 LLM、语音、视觉、世界模型、基础架构、AI Infra、下一代 AI 交互等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，坚持深耕基础，期望成为世界一流的 AI 研究团队，为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、负责大规模机器学习系统架构的设计开发，解决系统高并发、高可靠性、高可扩展性等技术难关； 2、覆盖机器学习系统多个子方向领域的工作，包括：资源调度、分布式模型训练、数据管理、高性能计算等； 3、负责机器学习系统前瞻技术的调研和引入，比如：最新硬件架构、异构计算系统、编译优化技术、强化学习RL/Agent环境交互技术等的引入落地； 4、与算法部门深度合作，进行算法与系统的联合优化。
日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。 团队介绍：字节跳动 Seed 团队成立于 2023 年，致力于寻找通用智能的新方法，追求智能上限。团队研究方向涵盖 LLM、语音、视觉、世界模型、基础架构、AI Infra、下一代 AI 交互等，在中国、新加坡、美国等地设有实验室和岗位。 Seed 团队在 AI 领域拥有长期愿景与决心，坚持深耕基础，期望成为世界一流的 AI 研究团队，为科技和社会发展作出贡献。目前团队已推出业界领先的通用大模型以及前沿的多模态能力，支持豆包、扣子、即梦等超过 50 个应用场景。 1、负责大规模机器学习系统架构的设计开发，解决系统高并发、高可靠性、高可扩展性等技术难关； 2、覆盖机器学习系统多个子方向领域的工作，包括：资源调度、分布式模型训练、数据管理、高性能计算等； 3、负责机器学习系统前瞻技术的调研和引入，比如：最新硬件架构、异构计算系统、编译优化技术、强化学习RL/Agent环境交互技术等的引入落地； 4、与算法部门深度合作，进行算法与系统的联合优化。