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爱奇艺招聘语音技术
爱奇艺招聘语音技术研发工程师，负责语音算法开发与模型优化，要求计算机等相关专业，硕士及以上学历，具备扎实的
爱奇艺语音技术团队简介
爱奇艺语音技术团队专注于智能语音交互、音频处理、声学模型等领域的研发，支撑爱奇艺智能客服、视频内容审核、个性化推荐等核心业务，团队涉及语音识别（ASR）、语音合成（TTS）、说话人识别、多模态交互等技术方向,注重算法创新与工程落地结合。
岗位职责与技能要求
| 方向 | 核心职责 | 技能要求 |
|---|---|---|
| 语音算法工程师 | 优化语音识别/合成模型效果 设计多噪声场景下的语音增强方案 构建端到端语音交互系统 | 熟悉深度学习（TensorFlow/PyTorch） 掌握Kaldi/ESPnet等语音工具链 有CTC/Attention模型优化经验 |
| 语音软件开发工程师 | 实现语音算法的工程化部署 优化语音服务的性能与稳定性 设计高并发语音处理架构 | 精通C++/Python 熟悉分布式系统（如Kubernetes） 了解FFmpeg、WebRTC等音视频处理工具 |
| 数据算法工程师 | 语音数据清洗与标注规范制定 构建语音识别语料库 通过数据分析提升模型鲁棒性 | 熟悉SQL/Python 掌握数据挖掘与分析方法 了解主动学习、数据增强技术 |
面试流程与考察重点
初试（技术面）
- 手撕代码：实现简单的语音特征提取（如MFCC）或基于LSTM的ASR模型。
- 技术问答：询问WER优化方法、端到端模型与传统DNN-HMM的区别、多口音场景的处理。
复试（综合面）
- 项目深挖：要求详细讲解某个语音项目（如低资源方言识别），包括数据方案、模型创新点、上线效果。
- 开放性问题：如何设计一个支持10万并发的实时语音转写服务？
HR面
考察团队协作能力、对爱奇艺业务的理解（如结合《爱奇艺智能硬件产品》）。
核心技术栈与业务场景
| 技术方向 | 工具/框架 | 业务应用场景 |
|---|---|---|
| 语音识别（ASR） | Kaldi、Espresso、DeepSpeech | 视频字幕自动生成、智能音箱语音指令解析 |
| 语音合成（TTS） | Tacotron、FastSpeech、WaveNet | 个性化视频配音、AI虚拟主播 |
| 多模态交互 | CLAP、跨模态对齐模型 | 语音+画面联合理解、广告投放优化 |
活动与成长路径
- 技术资源：提供GPU集群、海量标注数据、内部开源平台（如AceOS）。
- 成长机会：参与爱奇艺智能硬件（如奇遇VR）、国际化产品（如海外版App）的语音模块开发。
- 晋升通道：P5-P7技术序列或转管理岗，优秀者可申请专利或顶会论文支持。
相关问题与解答
Q1：爱奇艺语音技术与其他大厂（如阿里、百度）的区别？
A1：爱奇艺更聚焦影视垂类场景，
- 理解：结合语音+视觉分析影视剧台词、角色声纹。
- 个性化交互：根据用户观影偏好定制语音助手风格（如模仿明星音色）。
- 边缘计算优化：针对智能电视、耳机等低算力设备优化轻量级模型。
Q2：如何应对方言或嘈杂环境的语音识别挑战？
A2：
- 数据层面：收集方言剧集、综艺中的语音数据，进行域自适应训练。
- 模型层面：
- 使用多任务学习（如同时识别普通话与方言）。
- 引入噪声鲁棒性算法（如SpecAugment数据增强）。
- 工程层面：部署多麦克风阵列+波束成形算法，提升复杂场景下的信噪比
