音频算法岗

A. 成为算法工程师需要学习哪些课程

算法工程师要求很高的数学水平和逻辑思维。需要学习高数，线性代数，离散数学，数据结构和计算机等课程。

专业要求：计算机、电子、通信、数学等相关专业；

学历要求：本科及其以上的学历，大多数是硕士学历及其以上；

语言要求：英语要求是熟练，基本上能阅读国外专业书刊；

必须掌握计算机相关知识，熟练使用仿真工具MATLAB等，必须会一门编程语言。

国内外状况

国内从事算法研究的工程师不少，但是高级算法工程师却很少，是一个非常紧缺的专业工程师。

算法工程师根据研究领域来分主要有音频/视频算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理。

B. 做算法工程师是什么样的工作体验

算法工程师是一个非常高端的职位；
专业要求：计算机、电子、通信、数学等相关专业；
学历要求：本科及其以上的学历，大多数是硕士学历及其以上；
语言要求：英语要求是熟练，基本上能阅读国外专业书刊；
必须掌握计算机相关知识，熟练使用仿真工具MATLAB等，必须会一门编程语言。
简介：
算法工程师根据研究领域来分主要有音频/算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理。
在计算机音和图形图形图像技术等二维信息算法处理方面目前比较先进的处理算法：机器视觉成为此类算法研究的核心；另外还有2D转3D算法(2D-to-3D conversion)，去隔行算法(de-interlacing)，运动估计运动补偿算法(Motion estimation/Motion Compensation)，去噪算法(Noise Rection)，缩放算法(scaling)，锐化处理算法(Sharpness)，超分辨率算法(Super Resolution),手势识别(gesture recognition),人脸识别(face recognition)。
在通信物理层等一维信息领域目前常用的算法：无线领域的RRM、RTT，传送领域的调制解调、信道均衡、信号检测、网络优化、信号分解等。
另外数据挖掘、互联网搜索算法也成为当今的热门方向。
算法工程师逐渐往人工智能方向发展。

C. ptbu算法工程师音频方向主要做什么

电气工程师是指取得《中华人民共和国注册电气工程师执业资格注册证书》，从事电气专业工程设计及相关业务的专业技术人员。 国家对从事电气专业工程设计活动的专业技术人员实行执业资格注册管理制度

D. 音频算法工程师需要点亮哪些技能点

基带硬件工程师。看你做哪方面的了!

硬件工程师基本要掌握的是:
1、数字逻辑电路设计
2、EDA、PCB制图
3、掌握一种或几种嵌入式处理器
4、C语言或汇编。

基带硬件工程师另外还要掌握的是:
1、模拟电路设计
2、基带芯片(比如太网芯片)
3、数据编码(比如曼彻斯特编码、4B/5B编码、PAM 5等编码)

不过具体的要看你从事哪方面的事了，
如果是研发工作，可能还会用到FPGA\CPLD和DSP芯片!
还有一些数学算法。
如果以前是做硬件工作的!搞基带工作应当比较简单，稍微熟悉下就可以了!

E. 算法工程师是个什么岗位

算法工程师是企业内部负责算法这一块的工程师，包括算法设计，算法优化

F. 从图像处理 想转行到音频处理 难吗

没错，两者都是多媒体技术部分的。两者最大的区别在于图像处理是二维的，音频则更多的是一维的。（这么表达似乎不太准确，我的意思是在某一时间上跟坐标x,y都有关系，而声音在某一时间则一般只与幅度有关，与位置无关）。
既然你是学图像处理的，那这方面原理我也不多讲，那我侧重讲一下声音处理方面的。一般来讲，声音与图像都是时变的，从这一方面讲图像处理要难于声音处理。（图像要研究的是时间与空间的关系，不仅要研究一副图像，而且要研究图像间的关系。数据量明显要比声音的要大）
从数据压缩角度看，声音处理最重要的最基础的是线形预测编码（lpc），当然还有许多编码。图像处理的编码最重要的则是变换编码与小波变换编码。不过发展到现在，只能说这些编码是理论上的基础，实际上要得到满意的效果做的其它辅助工作的复杂度都超过了算法本身。
声音的处理技术现在基本完善了，有待发展的则是怎样语音的重现。（即语音合成、语音识别等）声音的处理更大的依赖于所提出的模型，不同的声音模型效果差别非常大。（而图像处理则没有）
学声音处理，除了找适当的教材外，实验很重要。首先要明白原理，然后用matlab实现最基本的算法。这些对于你的工作是必须的，即是基本功部分。至于进一步的学习则要看你工作的方向，毕竟声音处理方向是很多的。（所以当务之急是学习声音的模型、编码原理等内容）
（说实话，图像视频处理无论在数据量以及技术上的要求比声音方面要多的多……只是声音处理的发展有待新理论的提出才能跟好的发展。在现阶段，有图像的基础，声音处理入门比较简单）

要求的知识：信号与系统的知识，高等数学知识，C语言
如果有下面的知识则更好：数据压缩编码，随机过程，滤波器设计，汇编语言

推荐教材：《现代语音处理技术及应用》
作/译者：张雄伟
出版社：机械工业出版社

下面列出声音处理的重点：
1、语音信号处理基础 （语音的波形及特性 ，语音信号的简化数字模型）
2、语音信号的时域分析（语音短时分析技术，即短时平均过零率，短时自相关分析， 语音端点检测与 基音周期估计）
3、语音信号的变换分析（频域分析与同态分析是重点，语音信号的非线性处理）
4、语音信号线性预测分析，这一知识点非常的重要。（LP分析的基本原理，LP正则方程的自相关解法和自协方差解法，线谱对LSP分析）
5、矢量量化
6、语音编码 （混合激励线性预测MELP）
7、语音识别（动态时间规整，隐马尔可夫模型， 说话人识别）
8、语音合成（文-语转换系统）
9、语音增强
10、 语音处理的实时实现，这部分要采用硬件，即用专用的DSP芯片完成编程操作，需要一定的汇编基础。（不过现在基本都可以用C语言）

G. 怎么样成为一个算法工程师

算法工程师是一个非常高端的职位；是非常紧缺的专业工程师，兼具前途和钱途！

专业要求：计算机、电子、通信、数学等相关专业；
学历要求：本科及其以上的学历，大多数是硕士学历及其以上；
语言要求：英语要求是熟练，基本上能阅读国外专业书刊；
必须掌握计算机相关知识，熟练使用仿真工具MATLAB等，必须会一门编程语言。

目前国内从事算法研究的工程师不少，但是高级算法工程师却很少，是一个非常紧缺的专业工程师。算法工程师根据研究领域来分主要有音频/视频算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理。
在计算机音视频和图形图形图像技术等二维信息算法处理方面目前比较先进的视频处理算法：机器视觉成为此类算法研究的核心；另外还有2D转3D算法(2D-to-3D conversion)，去隔行算法(de-interlacing)，运动估计运动补偿算法(Motion estimation/Motion Compensation)，去噪算法(Noise Rection)，缩放算法(scaling)，锐化处理算法(Sharpness)，超分辨率算法(Super Resolution),手势识别(gesture recognition),人脸识别(face recognition)。
在通信物理层等一维信息领域目前常用的算法：无线领域的RRM、RTT，传送领域的调制解调、信道均衡、信号检测、网络优化、信号分解等。
另外数据挖掘、互联网搜索算法也成为当今的热门方向。
算法工程师逐渐往人工智能方向发展。

H. 海康威视研究院算法工程师视音频图像处理方向加班强度怎么样

待遇和福利都不错，毕竟是有一定的政府背景。公司上班时间是早上8点半，下午五点。一般公司没有强制要求加班，但是大部分同事都会主动延迟一个小时左右下班，自然你自己也不好意思天天走的那么早了，呵呵！公司的整体氛围都还不错的！

I. 算法工程师是做什么的

算法工程师是一个非常高端的职位；是非常紧缺的专业工程师，兼具前途和钱途！

专业要求：计算机、电子、通信、数学等相关专业；
学历要求：本科及其以上的学历，大多数是硕士学历及其以上；
语言要求：英语要求是熟练，基本上能阅读国外专业书刊；
必须掌握计算机相关知识，熟练使用仿真工具MATLAB等，必须会一门编程语言。

目前国内从事算法研究的工程师不少，但是高级算法工程师却很少，是一个非常紧缺的专业工程师。算法工程师根据研究领域来分主要有音频/视频算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理。
在计算机音视频和图形图形图像技术等二维信息算法处理方面目前比较先进的视频处理算法：机器视觉成为此类算法研究的核心；另外还有2D转3D算法(2D-to-3D conversion)，去隔行算法(de-interlacing)，运动估计运动补偿算法(Motion estimation/Motion Compensation)，去噪算法(Noise Rection)，缩放算法(scaling)，锐化处理算法(Sharpness)，超分辨率算法(Super Resolution),手势识别(gesture recognition),人脸识别(face recognition)。
在通信物理层等一维信息领域目前常用的算法：无线领域的RRM、RTT，传送领域的调制解调、信道均衡、信号检测、网络优化、信号分解等。
另外数据挖掘、互联网搜索算法也成为当今的热门方向。
算法工程师逐渐往人工智能方向发展。