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专业技能
精通Python/Shell/C语言，熟悉Kaldi/ESPnet/Wenet/Huggingface/Wav2vec等语音识别框架，掌握PyTorch深度学习框架，精通DNN/RNN/Transformer/Conformer/BERT等神经网络模型，熟练应用K-means/EM等聚类算法，具备完整的语音识别系统开发能力（数据预处理/特征提取/语言模型构建/声学模型构建/模型解码与优化）
工作履历（脱敏处理）
主导小语种语音识别系统开发，完成多语言数据预处理、特征提取及模型训练。构建70万词量4-gram语言模型，实现ASR系统困惑度190，OOV率降至最低。开发基于Transformer和BERT的标点恢复模型，通过多线程训练提升模型效果。搭建端到端语音识别系统，完成声学模型训练与优化，采用CTC/Greedy Search/Prefix Beam Search等算法提升解码性能。实现模型格式转换（PyTorch→ONNX），支持引擎部署。
项目经验（脱敏处理）
小语种语音识别标点恢复：构建基于Transformer的分类模型，采用BPE算法处理6.5GB文本数据，生成70万词量词典。训练12层Transformer模型实现F1 score提升，通过BERT微调优化语义理解。小语种ASR系统开发：完成7.5万条维语文本生成，构建6.5GB训练数据集和5小时测试集。训练15个语言模型，最终生成4-gram模型困惑度190，OOV率最低。多任务学习语音识别系统：对比GMM/DNN-HMM/CTC/Attention等模型，验证端到端模型在低资源语言场景下的性能表现。声学模型优化：融合50小时TTS数据训练Conformer模型，采用编辑距离算法二次评分提升识别效果。
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