唱吧音频算法工程师（研究方向）
任职要求
了解基本乐理知识和声学知识。了解常用音频效果器，能够分析效果器的实现原理； 精通数字信号处理； 掌握matlab、c/c++语言，能够快速实现音频算法； 扎实的中英…
工作职责
负责公司产品音质、音效分析。竞品音质、音效分析； 音频特效需求分析，制定音频特效方案； 研发音频特效产品； 音乐音频新技术研究探索；
在算力驱动的 AGI 和人文精神的烟火气交汇之处，我们真诚邀请对大模型 Omni Model 有热情的同学加入，共同打造更具影响力的智能系统。你会成为团队的一员，并和其他同事协作，共同研发 SOTA 的 Omni Model。期待你以务实和客观的科学态度来推进技术的进展，不被过往经验裹挟、不被主观偏好影响。期待你除了算法外仍然是为出色的工程师。期待你对技术有强烈的好奇心和开放心态。 区别于传统 ASR / TTS 级联技术，我们希望打造端到端的 Omni Model 在实时交互中释放大模型的智力水平，彻底改变以 Chatbot 文字为主的人机交互界面 岗位说明：你会负责围绕大模型 Omni Model 构建语音模态的相关研究工作，包括但不限于如下事项 海量的语音数据处理和构建：定性分析、定量评估数据质量，并给出 scalable 的改进方案；探索跨模态（文字/视觉/语音）混合训练的最佳实践； 探索更加高效且合理的模型架构，让模型更加理解音频，同时让模型具备更好的语音合成能力 研究并探索基于 Omni Model 的 Post Train，包含但不限于 SFT 和 RL
1.负责实时互动 AI 对话技术的研究与开发，推动算法在语音识别、增强、理解、合成等方向的落地与优化； 2.跟踪学术界及行业最新研究动态，并结合业务需求优化现有算法，提升系统性能和用户体验。
-负责处理产品中音频、视频等内容的安全问题，包括但不限于色情、暴力等违规内容的识别与处理 -基于音频处理技术（如语音识别、声纹识别、音频分类等）和人工智能大模型，开发并落地内容安全检测模型，确保从海量音视频数据中高效识别风险内容 -研发和优化内容风控解决方案，分析违规数据的特点，并为平台提供全面的风控保障 -探索和应用前沿语音算法技术，方向涵盖但不限于语音识别、声纹识别、音频相似性匹配、多模态大模型等 -针对音频文件中的风险内容，深入研究并开发高效的自动化检测算法，提升风控系统的智能化与自动化水平
1、负责语音、音频和音乐相关算法的研究与开发，包括但不限于语音识别与合成、语音降噪/分离、音频分类、音乐识别等方向； 2、负责跟进行业前沿技术发展趋势，跟踪国际最新技术发展方向； 3、探索语音/音频/音乐技术落地新玩法，在音频AI理解和生成等方向进行业务创新。