语音算法实习生（J84146）

优缺点分析

角色解读

• 实习期间可深入掌握语音+大模型前沿技术，积累项目经验
• 表现优异者有机会转正为百度正式语音算法工程师，继续深耕语音方向
• 未来可向语音算法专家、多模态AI研究员或技术管理方向发展
• 实验最新的语音合成与理解算法，分析并优化各模块性能
• 参与研发基于大模型的语音编解码、多模态对齐等核心模块，构建端到端语音交互系统
• 将算法落地到实际的语音合成业务中，并负责语音大模型的评测与迭代
• 扎实的编程基础：精通Python/C++，熟练使用Pytorch进行深度学习开发
• 语音领域知识：熟悉TTS、ASR基本原理，了解VITS/VALL-E等主流模型
• 大模型基础：有LLM理论和训练经验者优先，能够将大模型与语音技术结合

申请策略

• 关注百度语音团队的技术博客或开源项目，在面试中展示了解
• 准备一个完整的语音项目介绍，包括问题、方法、实验结果
• 重点突出语音相关项目经验，如TTS、ASR或语音前端处理
• 展示编程能力：Python/C++项目，Pytorch使用经验
• 如有LLM相关项目或论文，务必提及
• 提前熟悉VITS/VALL-E/FishSpeech等开源语音模型，理解基本原理
• 学习LLM基础知识，了解Transformer、预训练范式等

面试指南

• 先给出定义或流程，再结合实际项目细节，最后总结优缺点
• 对于开放式问题，分层次回答，从基础到前沿，展现思考深度
• 请简要介绍TTS的基本流程和常用模型
• 你如何评估语音合成质量？有哪些指标？
• 解释一下VITS模型的核心创新点
• 如何将大语言模型与语音合成结合？请谈谈你的理解
• 手写一段代码：实现一个简单的音频处理函数（如降采样）
• 复习语音信号处理基础（傅里叶变换、滤波、特征提取等）