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深度学习之轻量级神经网络在TWS蓝牙音频处理器上的部署

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深度学习之轻量级神经网络在TWS蓝牙音频处理器上的部署

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项目一

科大讯飞经验

在Matlab平台上实现广义旁瓣消除器(GSC),最小方差无失真响应(MVDR)等波束形成算法,同时分析它们的效果在Liu**台上跑通语音增强试试处理框架RNNoise:完整流程,实现降噪功能。包括数据集的制作,使用ffmpeg将WAV转RAW,特征提取,模型训练,测试效果等。负责开发基于轻量级神经网络算法用于双麦TWS无线蓝牙耳机降噪,期间训练了一个双麦的神经网络VAD,并用于控制GSC中的自适应阻塞矩阵(ABM)权重系数的更新过程,有效提升了GSC的的降噪能力。

 

项目二

南京歌尔声学科技经验

算法研究员|4年11个月

1、3M川C+骨传导通话降噪算法开发,优化等;2、参与紫米TWS之3MIC+传感器通话降噪算法的优化以及HIFI MINI平台定点化算法开发(量产):3、负责荣耀TWS项目3MIC+骨传导算法的方案设计,开发和优化等(量产);

4、基于波束形成Beamforming的开发;

5、基于MCLP语音去混响算法开发;

6、基于远场拾音的DPD-DOA波达方向角算法开发;

7、基于TWS的单MC-NS降噪算法开发;

8、基于语音EQ调参算法开发,主要用于调节各频段的频响曲线;1D:1

9 负责恒玄/高通平台的4MIC远/近场拾音/上行通话降噪等项目测试、调优及移植,效果优化;

10、基于深度神经网络DNN的语音唤醒开发:

11、TWS之电流音检测算法开发;

12、TWS之主动降噪ANC最优增益快速校准算法开发;

13、定浮点算法开发;

 

 

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