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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。
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廣達電腦股份有限公司
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國立中山大學
Taiwan

職場能力評價

專業背景

  • 目前狀態
    就職中
  • 專業
    Python 開發人員
    軟體工程師
    機器學習工程師
  • 產業
    人工智慧 / 機器學習
    軟體
    半導體
  • 工作年資
    小於 1 年 (小於 1 年相關工作經驗)
  • 管理經歷
  • 技能
    Python
    PowerPoint
    C++
    Photoshop
    Linux OS
  • 語言能力
    Chinese
    母語或雙語
    English
    中階
  • 最高學歷
    碩士

求職偏好

  • 預期工作模式
    全職
    對遠端工作有興趣
  • 希望獲得的職位
    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
  • 期望的工作地點
    台灣新竹
    台灣台中
    台灣台南
  • 接案服務
    不提供接案服務

工作經驗

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韌體工程師

2023年7月 - 現在

學歷

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Master’s Degree
資訊工程學系
2020 - 2022
簡介
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。
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Bachelor of Science (BS)
應用數學系
2016 - 2020
3.7/4 GPA
社團活動
烘焙社、游泳社、攝影社、嘻研社
簡介
社團經歷:攝影社辦的校園比賽曾經獲得佳作