音頻演算法崗

A. 成為演算法工程師需要學習哪些課程

演算法工程師要求很高的數學水平和邏輯思維。需要學習高數，線性代數，離散數學，數據結構和計算機等課程。

專業要求：計算機、電子、通信、數學等相關專業；

學歷要求：本科及其以上的學歷，大多數是碩士學歷及其以上；

語言要求：英語要求是熟練，基本上能閱讀國外專業書刊；

必須掌握計算機相關知識，熟練使用模擬工具MATLAB等，必須會一門編程語言。

國內外狀況

國內從事演算法研究的工程師不少，但是高級演算法工程師卻很少，是一個非常緊缺的專業工程師。

演算法工程師根據研究領域來分主要有音頻/視頻演算法處理、圖像技術方面的二維信息演算法處理和通信物理層、雷達信號處理、生物醫學信號處理等領域的一維信息演算法處理。

B. 做演算法工程師是什麼樣的工作體驗

演算法工程師是一個非常高端的職位；
專業要求：計算機、電子、通信、數學等相關專業；
學歷要求：本科及其以上的學歷，大多數是碩士學歷及其以上；
語言要求：英語要求是熟練，基本上能閱讀國外專業書刊；
必須掌握計算機相關知識，熟練使用模擬工具MATLAB等，必須會一門編程語言。
簡介：
演算法工程師根據研究領域來分主要有音頻/演算法處理、圖像技術方面的二維信息演算法處理和通信物理層、雷達信號處理、生物醫學信號處理等領域的一維信息演算法處理。
在計算機音和圖形圖形圖像技術等二維信息演算法處理方面目前比較先進的處理演算法：機器視覺成為此類演算法研究的核心；另外還有2D轉3D演算法(2D-to-3D conversion)，去隔行演算法(de-interlacing)，運動估計運動補償演算法(Motion estimation/Motion Compensation)，去噪演算法(Noise Rection)，縮放演算法(scaling)，銳化處理演算法(Sharpness)，超解析度演算法(Super Resolution),手勢識別(gesture recognition),人臉識別(face recognition)。
在通信物理層等一維信息領域目前常用的演算法：無線領域的RRM、RTT，傳送領域的調制解調、信道均衡、信號檢測、網路優化、信號分解等。
另外數據挖掘、互聯網搜索演算法也成為當今的熱門方向。
演算法工程師逐漸往人工智慧方向發展。

C. ptbu演算法工程師音頻方向主要做什麼

電氣工程師是指取得《中華人民共和國注冊電氣工程師執業資格注冊證書》，從事電氣專業工程設計及相關業務的專業技術人員。 國家對從事電氣專業工程設計活動的專業技術人員實行執業資格注冊管理制度

D. 音頻演算法工程師需要點亮哪些技能點

基帶硬體工程師。看你做哪方面的了!

硬體工程師基本要掌握的是:
1、數字邏輯電路設計
2、EDA、PCB制圖
3、掌握一種或幾種嵌入式處理器
4、C語言或匯編。

基帶硬體工程師另外還要掌握的是:
1、模擬電路設計
2、基帶晶元(比如太網晶元)
3、數據編碼(比如曼徹斯特編碼、4B/5B編碼、PAM 5等編碼)

不過具體的要看你從事哪方面的事了，
如果是研發工作，可能還會用到FPGA\CPLD和DSP晶元!
還有一些數學演算法。
如果以前是做硬體工作的!搞基帶工作應當比較簡單，稍微熟悉下就可以了!

E. 演算法工程師是個什麼崗位

演算法工程師是企業內部負責演算法這一塊的工程師，包括演算法設計，演算法優化

F. 從圖像處理 想轉行到音頻處理 難嗎

沒錯，兩者都是多媒體技術部分的。兩者最大的區別在於圖像處理是二維的，音頻則更多的是一維的。（這么表達似乎不太准確，我的意思是在某一時間上跟坐標x,y都有關系，而聲音在某一時間則一般只與幅度有關，與位置無關）。
既然你是學圖像處理的，那這方面原理我也不多講，那我側重講一下聲音處理方面的。一般來講，聲音與圖像都是時變的，從這一方面講圖像處理要難於聲音處理。（圖像要研究的是時間與空間的關系，不僅要研究一副圖像，而且要研究圖像間的關系。數據量明顯要比聲音的要大）
從數據壓縮角度看，聲音處理最重要的最基礎的是線形預測編碼（lpc），當然還有許多編碼。圖像處理的編碼最重要的則是變換編碼與小波變換編碼。不過發展到現在，只能說這些編碼是理論上的基礎，實際上要得到滿意的效果做的其它輔助工作的復雜度都超過了演算法本身。
聲音的處理技術現在基本完善了，有待發展的則是怎樣語音的重現。（即語音合成、語音識別等）聲音的處理更大的依賴於所提出的模型，不同的聲音模型效果差別非常大。（而圖像處理則沒有）
學聲音處理，除了找適當的教材外，實驗很重要。首先要明白原理，然後用matlab實現最基本的演算法。這些對於你的工作是必須的，即是基本功部分。至於進一步的學習則要看你工作的方向，畢竟聲音處理方向是很多的。（所以當務之急是學習聲音的模型、編碼原理等內容）
（說實話，圖像視頻處理無論在數據量以及技術上的要求比聲音方面要多的多……只是聲音處理的發展有待新理論的提出才能跟好的發展。在現階段，有圖像的基礎，聲音處理入門比較簡單）

要求的知識：信號與系統的知識，高等數學知識，C語言
如果有下面的知識則更好：數據壓縮編碼，隨機過程，濾波器設計，匯編語言

推薦教材：《現代語音處理技術及應用》
作/譯者：張雄偉
出版社：機械工業出版社

下面列出聲音處理的重點：
1、語音信號處理基礎 （語音的波形及特性 ，語音信號的簡化數字模型）
2、語音信號的時域分析（語音短時分析技術，即短時平均過零率，短時自相關分析， 語音端點檢測與 基音周期估計）
3、語音信號的變換分析（頻域分析與同態分析是重點，語音信號的非線性處理）
4、語音信號線性預測分析，這一知識點非常的重要。（LP分析的基本原理，LP正則方程的自相關解法和自協方差解法，線譜對LSP分析）
5、矢量量化
6、語音編碼 （混合激勵線性預測MELP）
7、語音識別（動態時間規整，隱馬爾可夫模型， 說話人識別）
8、語音合成（文-語轉換系統）
9、語音增強
10、 語音處理的實時實現，這部分要採用硬體，即用專用的DSP晶元完成編程操作，需要一定的匯編基礎。（不過現在基本都可以用C語言）

G. 怎麼樣成為一個演算法工程師

演算法工程師是一個非常高端的職位；是非常緊缺的專業工程師，兼具前途和錢途！

專業要求：計算機、電子、通信、數學等相關專業；
學歷要求：本科及其以上的學歷，大多數是碩士學歷及其以上；
語言要求：英語要求是熟練，基本上能閱讀國外專業書刊；
必須掌握計算機相關知識，熟練使用模擬工具MATLAB等，必須會一門編程語言。

目前國內從事演算法研究的工程師不少，但是高級演算法工程師卻很少，是一個非常緊缺的專業工程師。演算法工程師根據研究領域來分主要有音頻/視頻演算法處理、圖像技術方面的二維信息演算法處理和通信物理層、雷達信號處理、生物醫學信號處理等領域的一維信息演算法處理。
在計算機音視頻和圖形圖形圖像技術等二維信息演算法處理方面目前比較先進的視頻處理演算法：機器視覺成為此類演算法研究的核心；另外還有2D轉3D演算法(2D-to-3D conversion)，去隔行演算法(de-interlacing)，運動估計運動補償演算法(Motion estimation/Motion Compensation)，去噪演算法(Noise Rection)，縮放演算法(scaling)，銳化處理演算法(Sharpness)，超解析度演算法(Super Resolution),手勢識別(gesture recognition),人臉識別(face recognition)。
在通信物理層等一維信息領域目前常用的演算法：無線領域的RRM、RTT，傳送領域的調制解調、信道均衡、信號檢測、網路優化、信號分解等。
另外數據挖掘、互聯網搜索演算法也成為當今的熱門方向。
演算法工程師逐漸往人工智慧方向發展。

H. 海康威視研究院演算法工程師視音頻圖像處理方向加班強度怎麼樣

待遇和福利都不錯，畢竟是有一定的政府背景。公司上班時間是早上8點半，下午五點。一般公司沒有強制要求加班，但是大部分同事都會主動延遲一個小時左右下班，自然你自己也不好意思天天走的那麼早了，呵呵！公司的整體氛圍都還不錯的！

I. 演算法工程師是做什麼的

演算法工程師是一個非常高端的職位；是非常緊缺的專業工程師，兼具前途和錢途！

專業要求：計算機、電子、通信、數學等相關專業；
學歷要求：本科及其以上的學歷，大多數是碩士學歷及其以上；
語言要求：英語要求是熟練，基本上能閱讀國外專業書刊；
必須掌握計算機相關知識，熟練使用模擬工具MATLAB等，必須會一門編程語言。

目前國內從事演算法研究的工程師不少，但是高級演算法工程師卻很少，是一個非常緊缺的專業工程師。演算法工程師根據研究領域來分主要有音頻/視頻演算法處理、圖像技術方面的二維信息演算法處理和通信物理層、雷達信號處理、生物醫學信號處理等領域的一維信息演算法處理。
在計算機音視頻和圖形圖形圖像技術等二維信息演算法處理方面目前比較先進的視頻處理演算法：機器視覺成為此類演算法研究的核心；另外還有2D轉3D演算法(2D-to-3D conversion)，去隔行演算法(de-interlacing)，運動估計運動補償演算法(Motion estimation/Motion Compensation)，去噪演算法(Noise Rection)，縮放演算法(scaling)，銳化處理演算法(Sharpness)，超解析度演算法(Super Resolution),手勢識別(gesture recognition),人臉識別(face recognition)。
在通信物理層等一維信息領域目前常用的演算法：無線領域的RRM、RTT，傳送領域的調制解調、信道均衡、信號檢測、網路優化、信號分解等。
另外數據挖掘、互聯網搜索演算法也成為當今的熱門方向。
演算法工程師逐漸往人工智慧方向發展。