腾讯音乐音质优化算法工程师
任职要求
1. 博士学历，计算机、信息、通信、信号类及相关专业； 2. 熟悉常用的音频编解码器、了解音乐音质评测方法，熟悉音频超分辨率、音乐分离等算法； 3. 具备良好的音频理论和信号理论基础，具备机器学习理论基础； 4. 熟悉linux系统，擅长python或者c/c++编程，代码风格严谨； 5. 良好的中英文文献阅读能力，能够快速使用开源框架； 6. 沟通良好，对技术有热情，勤奋学习，积极向上。
工作职责
1. 负责QQ音乐/全民K歌歌曲音质相关工作，包括QQ音乐上的臻品母带、臻品全景声、AI伴唱、无损省流等音质提升算法优化，以及全民K歌和JOOX中AI降噪、AI混音、AI codec、导唱分离等工作； 2. 负责音乐分离，研究2轨分离和多轨分离的最新模型和算法优化，同时探索云端模型和端侧模型，应用于QQ音乐和全民K歌业务中； 3. 负责AI codec等前沿技术的探索和引入。
1. 基于扬声器物理模型与反馈信号，设计并实现保护算法，包括温度估计、振膜位移限制、过载检测等模块； 2. 音质优化与协同：在保障保护功能的同时，注重音质表现。与音效算法团队配合，结合均衡（EQ）、动态压缩（DRC）、立体声扩展等音频算法，确保保护机制对音质影响最小； 3. 融合声学物理建模与AI技术，开发线性/非线性声学特性的混合驱动模型； 4. 设计物理约束的神经网络，实现声学系统的高效仿真与参数反演； 5. 构建多源声学数据与物理参数的关联性模型，支撑噪声控制、音频增强等场景需求； 6. 推动AI声学模型在硬件设备（如扬声器、麦克风）中的落地应用。 【课题名称】 音频AI算法研发 【课题内容】 1. 基于AI的智能音频功放保护算法研究与优化； 2. 负责开发基于深度学习的声学物理模型，重点解决声学系统中的线性与非线性特性建模问题； 3. 通过结合物理先验知识与数据驱动方法，推动音频处理、声学仿真、语音增强等领域的创新。
1、负责火山引擎视频云后端服务的设计开发和体验优化，开发基于RTC场景的对话式AI，虚拟数字人，智能语音，媒体网关，媒体处理等产品和服务； 2、负责系统稳定性建设和产品体验提升，如全球化多IDC的容灾能力建设、系统并发能力提升、音质画质优化、全链路延迟优化、程序性能优化等。
1、负责豆包实时通话、Ola Friend耳机等产品后端服务的设计开发和优化，支持基于RTC/WebSocket的对话式AI业务； 2、负责系统稳定性建设和产品体验提升，包括系统并发能力提升、音质画质优化、全链路延迟优化、程序性能优化等。
-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 -参与语音识别算法的研发，提高识别准确率和识别速度 -负责语音合成算法的开发，优化语音生成的音质和流畅度 -跟踪语音技术领域的最新动态，研究新技术和新算法，为公司技术储备提供支持 -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 -编写相关技术文档，包括算法设计文档、测试报告、使用说明等