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合格的语音算法,语音/音频算法方向

互联网 2020-10-26 00:23:20
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1 、涉及的方向 1 )语音、音频编解码算法已经成熟地商业化、产品化,压缩码率和音质总是一对冤家,只有一些特殊的存储和通信应用会要求低码率,更多的是追求高品质的音质,例如高清音质。 2 )语音识别算法做过一年半,初步了解识别率受多种因素影响,技术本身还需要在抗干扰等方面进一步发展,目前只有一些特殊场合的应用产品化,作为人机交互的大规模应用还有一段路要走。 3 )语音合成算法这个没有接触核心技术,不妄加评论,反正据说科大讯飞在这个方向非常强。 4 )语音增强算法这个没有接触核心技术,感觉回声消除、降噪处理等还是很有用处。 5 )语音信号分析主要一些特殊应用需求,如智能玩具、军工等。 6 )音频特征提取和检索音乐哼唱和音乐检索,以及音频的特殊应用。 7 )音效处理算法在 MP3 上非常普遍的音效处理算法,当然也有立体声环绕和多声道处理算法。 2 、涉及的行业 1 )嵌入式、集成电路、芯片这个行业需要这个职业的一般,尤其是做多媒体芯片的,往往需要为芯片提供高品质的音视频算法 . 在低功耗、资源少的情况下保证音视频的最佳化应用。 2 )计算机软硬件这个行业里,可以做标准算法的研发,也可以做应用程序,或者是第三方软件开发。 3 )通信行业这个行业应该不多,一般音频编解码属于信源编码,而通信行业涉及的技术比较多,从天线的发送接收,基带芯片的解码,语音编解码,上下信道的控制等系统。 3 、涉及的职业 1 )做标准、第三方算法研发做音频算法的国际标准,如 ITU G.7xx 、宽带语音编码,或者第三方语音算法的研发,如语音识别、语音合成等。往往这样的职位需要硕士以上学历,对数字信号处理理论要求较高。 2 )做移植、优化在芯片公司为产品做音频算法的移植和优化,需要对芯片指令和算法本身有较强的理解。做嵌入式产品,就意味着在低成本、低功耗、资源少的情况下要具有足够的耐心去一点点优化算法,我曾经对 AMR-NB 中的码书搜索部分、 LSF 矢量量化部分进行至少 5 遍的代码优化,渐渐将所用的指令数减到最小化。每一遍过后都觉得没有再优化的地方了,然后静下心再分析算法原理、分析代码执行和指令特点,就有了新的发现。以至于后来流传着“优化无极限”,当然优化工作很可能是用较少的时间就优化了总量的 80% ,但剩下的 20% 需要付出更多的时间,全凭项目的需求来权衡了,积累一定的经验很重要。 3 )做产品应用做一般多媒体软件的应用开发,涉及语音频本身的理论较少,更多的是计算机技术。 4 、优缺点 做语音频算法职业的缺点是 ” 少 ”, 相关的公司少,专业对口的职业少,做这个职业的人也少 , 发展机会少一点,当然这个“少”也是不同时期,不同职业之间的相对比较而言的。优点自然是竞争压力相对小些,工作相对稳定。 5 、三点总结 我一路走来,犯了许多错误,但是塞翁失马,焉知非福?

1) 杂而不专

“专”是指专注在一个方向上的技术和业务积累。我刚开始的时候,一段时间看看语音频编解码,一段时间看看静态图像处理技术,一边研究计算机网络技术,一边了解一下视频压缩算法,今天搞搞写写 Window 程序,明天去焊焊电路。典型的学的杂,但是哪个都浅尝辄止,最后想想哪个都拿不出手,感觉就是样样行,样样都很肤浅。

2) 专而不精

“精”是指在一个方向上达到精通的水平(技术方面)和高效的业务能力(项目管理方面)。工 作了一段时间,比较清楚自己的兴趣和特长,于是静下心尽量把范围缩小,主要集中在语音频编解码上,但是有时还要根据实际项目需求去做其它方向的。另外,如 果项目时程紧张的话,技术方面如果不经过深加工,积累的经验还是很少。我目前正处于这个阶段,需要坚实的理论基础以便深入算法(算法层面)和不断的总结项 目经验教训(工程实现方面)来提高自己。

3) 精而不广

“广”是指见识要广,具有行业思维、市场化的眼光。身处在这个赖以谋生的行业,自然要关心一下它的动态发展,我们在技术上要深挖一口井,但眼界上却不要做一个井底之蛙! 谈一下工作态度

我自认为资质平 庸,还是踏踏实实做事,认认真真做人。不要盲目和别人攀比,产生不良的心态,影响日常的工作和生活。对于那些比我强的人,我是这样看的:客观上,他们一定 有我们不具有的能力,这里的能力是指综合评价得到的,包括智商(学习能力、技术深度广度、创新思维等)、情商(人脉关系、成长环境、习惯等);主观上,每 个人都有自己的人生轨迹,苦辣酸甜只有自己知道,平衡好自己生活的各个方面才是最好的。

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