腾讯音乐音质优化算法工程师
实习兼职技术类地点:深圳状态:招聘
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…
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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。
包括英文材料
学历+
算法+
https://roadmap.sh/datastructures-and-algorithms
Step by step guide to learn Data Structures and Algorithms in 2025
https://www.hellointerview.com/learn/code
A visual guide to the most important patterns and approaches for the coding interview.
https://www.w3schools.com/dsa/
机器学习+
https://www.youtube.com/watch?v=0oyDqO8PjIg
Learn about machine learning and AI with this comprehensive 11-hour course from @LunarTech_ai.
https://www.youtube.com/watch?v=i_LwzRVP7bg
Learn Machine Learning in a way that is accessible to absolute beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=NWONeJKn6kc
Learn the theory and practical application of machine learning concepts in this comprehensive course for beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=PcbuKRNtCUc
Learn about all the most important concepts and terms related to machine learning and AI.
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校招
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。
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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。
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