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专业成绩：GPA 3.8/4.0（专业前5%）

主修课程：Python程序设计、机器学习、深度学习、自然语言处理、语音信号处理、数字信号处理、算法分析与设计、模式识别、数据结构与算法、概率论与数理统计、C++编程等。

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项目目标：构建基于LSTM-CTC的中文语音识别模型，实现10万词库的实时识别
技术栈：Python、TensorFlow、Librosa（语音预处理）、CTC loss（模型训练）
个人贡献：负责数据预处理（降噪、特征提取），优化模型结构，从5个隐藏层调整至3层，使WER从28%降至19%，达到行业基准水平
成果：模型在AIShell-1测试集上WER 19.2%，获校级优秀毕业设计

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参与语音识别模型优化项目，负责LSTM-CNN混合模型的训练与调参
使用TensorFlow实现模型量化压缩，在保证精度95%的前提下，模型体积减少60%，推理速度提升40%
协助标注10万条语音数据，构建符合GB2312编码的多场景语音语料库
提交3条优化建议，被采纳2条，模型在公开测试集上WER降低2.3%

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组织AI技术分享会12场，邀请5位行业专家分享语音识别前沿进展
带领5人团队开发“校园语音助手”小程序，实现课程表查询、会议预约等6大功能，用户量超5000人
主导“AI+教育”创新项目，获校级创新创业大赛二等奖

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技术技能：Python（NumPy/Pandas）、TensorFlow/PyTorch、Librosa（语音处理）、C++、Kaldi（语音工具包）
专业能力：语音信号处理（MFCC/谱图分析）、自然语言处理（分词/命名实体识别）、深度学习模型训练（CNN/RNN/Transformer）、CTC/WER指标优化
数学基础：线性代数（矩阵运算）、概率统计（贝叶斯/最大似然）、信号处理（傅里叶变换）
英语能力：CET-6（580分），可独立阅读英文技术文献，参与Kaggle语音识别竞赛论文翻译

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2023年校级一等奖学金（专业综合排名前5%）
2022年全国大学生数学建模竞赛省级一等奖（论文：《基于深度学习的语音情感识别》）
2023年国际语音识别算法竞赛（学生组）Top 10，获最佳模型优化奖

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专注语言识别与自然语言处理领域，系统掌握语音信号处理、深度学习等核心知识，具备扎实的理论与实践能力
对技术细节有极致追求，主导的语音识别项目通过WER优化实现从28%到19%的突破，体现问题解决能力
具备团队协作精神，带领5人团队完成校园语音助手项目，获校级优秀项目称号，擅长跨学科沟通
持续学习行业前沿技术，曾参与Kaggle语音识别竞赛与论文翻译，保持对技术的敏锐度与创新思维

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