- SignalDesk50分钟前
独立项目合作招募:面向边缘 AI ( TinyML )的语音带宽扩展与固件开发专家 合作速览 :远程阶段性外包 | 全包合同 | 4 个核心研发阶段 | 推理延迟 ≤ 12ms | 2 个工作日内评估反馈 一、项目概述 我们团队目前正在设计一款创新的 硬连线便携式音频通信模块 。该硬件采用 纯有线结构(不涉及蓝牙传输) ,旨在对低带宽的特殊音频传感器输入进行实时处理。 目前,我们的硬件工程师已经到位,正在推进 PCBA 的硬件原理图与布线工作。现寻找一位在音频 AI 算法开发与边缘部署领域有深厚实战经验的 软件/算法独立顾问 ,来全权负责该项目的软件、AI 模型训练以及底层固件体系的搭建。 开发周期紧凑 :我们强烈倾向于寻找在此领域有现成技术积累、甚至有类似成熟方案可直接进行二次修改复用的大牛合作。 二、核心技术任务与交付物 本期项目为 全包合同 ,主要包含以下四个核心开发阶段: 阶段一:语音生成式带宽扩展( ABE )模型训练(算法层) 基于成对的 低带宽语音 (如身体传导 / 特殊声学传感器输入)与 高保真空气麦克风语音 数据集,进行深度学习模型训练。 模型需实现生成式语音修复( Spectral Reconstruction ),在极低延迟下动态“还原/合成”语音缺失的 高频细节与鼻音共振 ,使输出人声自然、清晰、具备高辨识度。 阶段二:硬件感知量化与模型部署( TinyML 边缘层) 将训练好的音频深度学习模型(如基于 PyTorch 的网络结构)进行深度量化( INT8/INT4 )与裁剪( Pruning ),使其能够完美塞入 微型边缘 AI 芯片的内部 SRAM 中。 芯片选型方案:优先考虑基于 Syntiant NDP120/NDP200 系列或 恒玄( Bestechnic ) NPU 平台进行边缘部署。 阶段三:音频流链路与底层固件构建(嵌入式底层) 协同硬件工程师完成模拟前端( AFE )麦克风前级放大与音频 ADC/DAC 的 数字音频流( I2S/PCM )通路调通 。 确保模型推理的整体算法延迟严格控制在 12ms 以内 ,以满足高时效通信环境。 阶段四:双路音频输出功能集成(应用层) 模拟路 :经由 DAC 输出标准的模拟麦克风电平信号,直接对接外部物理通信设备。 数字路 :配置主控 MCU 实现标准 USB Audio Class ( UAC1.0/2.0 )免驱协议,确保设备通过有线连接 PC 时,能被系统直接识别为 标准有线音频外设 。 三、我们寻找的候选人特质 语音 AI 开发经验 :熟练掌握 PyTorch / TensorFlow 语音 AI 开发,具备语音带宽扩展( ABE )或语音增强( Speech Enhancement )项目经验。 硬件感知( Hardware-Aware )开发意识 :熟悉神经网络在微型芯片(如 Syntiant Core 2 或特定 NPU 平台)上的转换、量化、编译与跑通流程。 嵌入式与音频栈功底 :精通嵌入式 C/C++ 开发,熟悉数字音频接口配置( I2S/PCM )与 UAC USB 音频栈的编写。 加分项(重要) :如果你此前主导开发过 智能眼镜、智能耳塞或战术通信硬件 中的语音降噪 / AI 恢复算法,并持有 现成可复用的代码库 ,请务必在沟通中说明。 四、商务与合作模式 合作形式 :远程阶段性项目外包( Whole-Project Outsourcing )。 结算机制 :我们将根据项目的 4 个研发阶段设立明确的 里程碑验收节点 。具体合作模式、预算范围与绩效奖金方案,我们将在初筛通过后的 技术面试阶段 与您进行一对一深度沟通。 五、投递方式与沟通流程 如果您对该项目感兴趣,请将您的材料发送至我们的项目邮箱: 项目邮箱 : linwingman92$$gmail.com 或 576196228$$qq.com (将$$改成 @) 邮件主题格式(请按此填写) : [ Project PHTM 1 项目申请] 姓名 - 音频 AI/嵌入式专家 请在邮件中包含以下内容: 个人技术履历与背景( Qualifications & Background ) :请详细说明您在语音 AI 算法、TinyML 边缘量化以及嵌入式音频开发方面的核心经验与技术积淀。 项目方案技术建议( Proposal ) :结合本篇简报的要求,简述您计划采用的技术路线(如您有现成可复用的技术资产 / 代码库,请在此说明)。 初步研发排期预估 :针对上述 4 个开发阶段,提供您预估的开发周期与大致的工作量评估(暂不需报最终价格)。 收到您的邮件后,我们会在 2 个工作日内 完成初步评估。针对匹配度高的技术专家,我们将进一步安排签署 NDA 并开放完整的工程技术细节,共同商定商务结算细节。 期待您的加入!
- 情报分类:工作与职业机会
- 分类依据:内容涉及招聘、求职或职业发展
- 信息来源:服务器 / V2EX
- 发布时间:2026/9/30 17:35:12
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