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崗位職責 1.音頻異常檢測算法研發(fā) 主導基于拾音器音頻數據的信號采集與異常識別系統(tǒng)研發(fā)，涵蓋： ?針對礦山環(huán)境的輸送帶托輥異常識別、機械故障異常音檢測、結構碰撞音等多場景異常檢測； ?運用傳統(tǒng)信號處理（如MFCC、STFT）與深度學習（如CNN、RNN、Transformer）方法構建高精度模型。 2.音頻數據特征提取與建模 針對礦山特有的噪聲和非結構化音頻數據，設計有效的特征提取和建模策略，確保數據高質量處理和異常模式準確定性。 3.系統(tǒng)魯棒性優(yōu)化 解決礦山惡劣環(huán)境下的高噪聲、頻譜混疊等問題，通過算法優(yōu)化不斷提升系統(tǒng)的實時性、穩(wěn)定性與抗干擾能力，確保檢測精準和可控。 4.多模態(tài)協(xié)同與集成部署 與視覺、雷達等其他傳感器模塊緊密配合，實現多傳感器數據融合，構建完善的礦山安全感知系統(tǒng)，并推動系統(tǒng)在現場順利落地調試。 5.項目管理與執(zhí)行 全面負責音頻模塊的研發(fā)任務規(guī)劃、風險管控與成果交付，確保按期達成項目目標，與團隊協(xié)同攻克技術難題。

任職要求 1.碩士及以上學歷，信號處理、音頻識別、機器學習及相關專業(yè)背景。 2.核心技能與工具 ?精通音頻信號處理、時頻分析和異常檢測技術，具備從數據采集到建模的完整研發(fā)能力； ?掌握CNN、LSTM、Transformer等在音頻場景下的應用； ?熟練使用Python、Pytorch/Tensorflow、Librosa、Kaldi等相關工具，具備一定C++工程開發(fā)經驗者優(yōu)先； ?學術評測競賽高名次（ACM/Kaggle等）優(yōu)先。 3.項目經驗與創(chuàng)新實踐 ?優(yōu)先考慮具備工業(yè)聲學檢測、機械故障音檢測或智能語音分析項目經驗者； ?具備將非結構化音頻數據轉化為結構化、有用信息的能力，并能針對實際生產環(huán)境提出優(yōu)化策略。 4.加分項 ?在DCASE、ICASSP、Interspeech等國際會議上發(fā)表論文或獲得競賽獎勵； ?有端到端語音模型研發(fā)和在線檢測系統(tǒng)落地經驗； ?熟悉多傳感器融合及邊緣部署，與其它模塊協(xié)同構建完整解決方案者優(yōu)先。 ?參與并貢獻過知名開源項目者優(yōu)先。