1、研究和探索神經(jīng)網(wǎng)絡降噪算法：調(diào)研最新的神經(jīng)網(wǎng)絡模型和技術(shù)，設計和實現(xiàn)適用于不同數(shù)據(jù)類型的降噪算法，如圖像降噪、語音降噪等。
2、數(shù)據(jù)預處理與特征提?。贺撠煂斎霐?shù)據(jù)進行預處理，提取有效的特征信息，以便神經(jīng)網(wǎng)絡模型更好地學習和降噪。
3、模型設計與優(yōu)化：設計神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，包括選擇合適的層數(shù)、神經(jīng)元數(shù)量、激活函數(shù)等，優(yōu)化模型的參數(shù)和超參數(shù)，以提高降噪效果和算法性能。
4、算法實現(xiàn)與調(diào)試：利用深度學習框架（如TensorFlow、PyTorch等）實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡降噪算法，并進行調(diào)試和驗證，確保算法的穩(wěn)定性和有效性。
5、性能評估與優(yōu)化：評估和分析神經(jīng)網(wǎng)絡模型的性能，優(yōu)化算法的速度、準確率和魯棒性，針對不同應用場景進行調(diào)整和改進。
6、技術(shù)研究與創(chuàng)新：跟蹤深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡領域的最新研究成果和技術(shù)進展，探索新的模型架構(gòu)和訓練方法，持續(xù)提升降噪算法的水平。
7、團隊協(xié)作與溝通： 與跨部門團隊（如軟件開發(fā)、產(chǎn)品管理、銷售等）緊密合作，共同推動產(chǎn)品的研發(fā)和改進，確保產(chǎn)品的質(zhì)量和性能達到公司的標準。
8、如有音頻分類，vad等經(jīng)驗優(yōu)先考慮。