林厚安
Student
我是林厚安，彰化人，畢業於國立中山大學資訊工程研究所。
研究方向為利用深度學習建立語音辨識以及語音合成為主。參與過的產學合作為中山大學管理學院的中山大學智慧商務平台。曾經負責其中的語音辨識以及語音合成系統。
在語音辨識中，開發即時語音辨識系統，使用 Contextual Block Processing 實現即時辨識的效果並在語碼轉換的課程影音內容可以達到 20-25% 的字元錯誤率 ; 在語音合成中，利用 Conformer-Fastspeech2 作為合成器以及Parallel WaveGAN 作為聲碼器來產生對應的音檔，其中對於長句的部分使用 Pipeline 的方法來縮短合成時間。
在研究過程中，投稿的會議以及期刊論文被接受：ROCLING 2021 、
2022 (中華民國計算語言學與語音處理研討會)、JISE。
主要接觸的程式語言為：Python、C++，深度學習框架有 Pytorch、Tensorflow等等，以及其他如 JavaScript、Docker等。
國立中山大學Taiwan
Professional Background
Current status
Unemployed・Ready to interview
Profession
Python Developer・Software Engineer・Machine Learning Engineer
Fields
Artificial Intelligence / Machine Learning・Software・Semiconductor
Work experience
Less than 1 year (Less than 1 year relevant)
Management
-
Skills
PythonPowerPointC++PhotoshopLinux OS
Languages
Chinese・Native or Bilingual
English・Intermediate
Highest level of education
Master
Job search preferences
Desired job type
Full time・Interested in working remotely
Desired positions
人工智慧工程師、軟體設計工程師、Deep learning engineer、Machine learning engineer、深度學習工程師、機器學習工程師
Desired work locations
台灣新竹・台灣台中・台灣台南
Freelance
Non-freelancer
Work Experience
No work experience
Education
國立中山大學
Master’s Degree・資訊工程學系
2020 - 2022
Description
產學合作及系統建構經歷 即時語音合成系統與搭建 建立於中山大學智慧商務平台，使用 Conformer-Fastspeech2 作為合成器以及 Parallel WaveGAN 作為聲碼器來建立語音合成系統。同時為了縮短合成長句速度的問題，使用 Pipeline 的排程來對於生成的音檔進行合成，已達到更高的執行效率，以及縮短長句的合成時間。 即時語音辨識系統與搭建 建立於中山大學智慧商務平台，使用 Conformer-Transformer 架構作為聲學模型，由於目前語音辨識系統都是 real-time 的輸出文字，因此使用了 Contextual Block Processing 的方式來達到 Streaming 的目的，主要研發語碼轉換的語音辨識系統，目前在教學領域的課程可以達到 20%-25% 的字元錯誤率。
逢甲大學
Bachelor of Science (BS)・應用數學系
2016 - 2020・ 3.7/4 GPA
Activities and societies
烘焙社、游泳社、攝影社、嘻研社Description
社團經歷：攝影社辦的校園比賽曾經獲得佳作
