算法与数据结构:掌握常用的算法和数据结构,如排序算法、搜索算法、树、图等。
编程语言:熟练掌握一种或多种编程语言,如C++、Python、Java等。
数据库管理:了解数据库的基本原理和常用的数据库管理系统,如MySQL、Oracle等。
分布式系统:了解分布式系统的基本原理和常用的分布式计算框架,如Hadoop、Spark等。
机器学习与人工智能:掌握机器学习和人工智能的基本理论和算法,如线性回归、决策树、神经网络等。
自然语言处理:了解自然语言处理的基本原理和常用的技术,如文本分类、情感分析、语言模型等。
计算机视觉:了解计算机视觉的基本原理和常用的技术,如图像处理、目标检测、人脸识别等。
网络安全:了解网络安全的基本原理和常用的技术,如加密算法、防火墙、入侵检测等。
1、我的博士研究领域是人工智能语音识别,主要研究声学模型,包括隐马尔可夫模型(HMM)、深度神经网络(DNN)和卷积神经网络(CNN)。同时,我也熟悉常见的语言模型,包括n-gram模型和递归神经网络语言模型(RNNLM)。在特征提取方面,我掌握了诸如Mel频率倒谱系数(MFCC)和线性预测编码(LPC)等算法。此外,我也熟悉去噪算法,如基于小波变换的去噪算法和基于谱减法的去噪算法,并且了解语音信号增强,通过谱减法的增强算法和基于神经网络的增强算法提高语音质量,从而提高语音识别的准确率。
2、钢琴转谱系统项目,该系统是一种将钢琴演奏的音乐转化成简谱或五线谱的系统。它可以帮助乐手将自己演奏的曲子进行记录和分享,也可以帮助学习钢琴的人学习弹奏曲子。我了解该系统的工作原理,包括音频录制、音频分析、音符识别、音符编辑和输出等步骤,并且可以使用一些编程语言和相关的音乐库和算法来实现该系统。