科大讯飞 语音算法一面面经
首先自我介绍 我的自我介绍比较简略，以至于面试官有点无语
先介绍两个声纹的研究项目，深挖，问得很细，面试官非常专业，直接问到了实现过程中的难点和从创新点上提出的一些质疑，自认为回答的还算清楚。问了投的论文。
问了我论文结构里的池化方式
之后问我了不了解Ecapa-TDNN，说一下模型结构，我说了残差连接，多尺度融合，基于注意力的池化和AAM-softmax loss，忘记说Res2Net的block结构，面试官提醒并反问res2net的结构，有点忘记内部结构了就说了残差连接不一样，一笔带过了。
问我silk的编码怎么解决跨信道，然后问我跨信道的声纹识别怎么做，数据增强和域自适应，问域自适应如何实现，对抗训练，用grl实现，问grl全称，梯度反转层，grl与多任务的区别？一个是loss加权和，一个是说话人loss减信道的loss。问只是相减吗？不是，减号后面有一个从零到一递增的系数，否则很难训。问我交大一篇论文，我说我看过，我复现了他们的方法，问结果怎样，好不好，我说确实好一点。面试官笑了笑说我看的还挺多。
然后问为什么投苏州和上海，主业务都在合肥，我说合肥也很不错，意向城市当时随便填了两个，对城市没有什么要求。
反问问题：1.声纹这一块的业务
2.工作忙压力大的时候怎么平衡工作和生活
整个下来无手撕算法题，无八股，纯聊天
——————————————————
9.16 约二面，9.17二面
——————————————————
二面全程问的开放问题
问了text-dependent 和 text- independent，为什么td好
有些是别的领域的一些迁移，答不上来，问的都是非常新的技术，比如预训练大模型，这些平时也没做过，感觉自己二面答得不太好，本来45分钟，25分钟就结束了，难顶，感觉凉凉
最后问了代码能力，问笔试感觉怎么样，问我用什么框架，问我觉得我实现的比较体现代码能力的东西
反问
先问了一个技术问题
然后问了当地的工作环境
下周看什么结果吧，感觉有点凉，二面被问到了好多自己不会的问题，现场思考答得磕磕巴巴
——————————————————-
二面凉
#面经##秋招##校招#
类似资料：