語音識別工程師（Speech Recognition Engineer）是專注於開發和最佳化語音識別系統的技術專家。他們透過計算機演算法、人工智慧和機器學習等技術，研究和開發能夠將語音轉化為文字的系統和工具。語音識別工程師的工作主要涉及演算法設計、模型訓練、資料處理和系統最佳化，以實現高準確度的語音識別。
隨著語音識別技術的迅速發展，語音識別工程師在多個行業中扮演著重要角色，包括智慧助手（如Siri、Alexa）、語音搜尋、自動化客服、醫療健康領域的語音診斷、無障礙技術等。
二、語音識別工程師的主要職責
演算法開發與最佳化
語音識別工程師需要開發和最佳化語音識別的核心演算法，提升識別準確率和實時處理能力。工作中，工程師可能會運用深度學習、自然語言處理（NLp）等技術來改善語音識別效果，處理語音中的噪聲、口音和多語種問題。
模型訓練與調優
語音識別模型需要透過大量語音資料進行訓練。語音識別工程師需要收集和清洗大量語音資料，利用這些資料來訓練模型，並根據反饋進行調優。對於深度神經網路（dNN）和長短期記憶網路（LStm）等技術的應用也非常重要。
語音資料處理
在語音識別系統中，資料處理是關鍵環節。工程師需要清洗、標註和預處理語音資料，包括去除噪聲、進行語音分割、提取特徵（如mFcc、pLp等）等，以提高模型的輸入質量。
系統整合與開發
語音識別工程師還需要將語音識別技術整合到不同的產品中，設計和開發符合特定需求的語音識別系統。例如，將語音識別整合到智慧硬體中，或者開發與其他系統（如智慧助手、客服系統）對接的ApI。
效能最佳化與測試
語音識別工程師需要進行系統效能測試，評估語音識別的準確率、延遲時間和資源消耗等，並透過最佳化演算法和硬體資源來提高系統效率。例如，最佳化語音識別演算法的執行時間，減少對計算資源的依賴。
跨領域合作與溝通
語音識別工程師需要與其他工程師（如前端開發、後端開發、產品經理等）緊密合作，確保語音識別技術在產品中的順利實現。他們還需要參與需求分析，瞭解不同應用場景的需求，從而設計和開發合適的技術解決方案。
創新與前沿研究
語音識別技術在不斷發展，工程師需要關注行業的最新進展，進行技術創新和研究，尤其是人工智慧和深度學習在語音識別中的新應用。
三、語音識別工程師所需的技能與要求
電腦科學與程式設計能力
語音識別工程師必須精通至少一種程式語言，如 python、c++、Java 或 mAtLAb。python尤其在機器學習領域廣泛使用，很多語音識別相關的工具和庫（如tensorFlow、pytorch、Kaldi等）也都支援python。
深度學習與機器學習知識
語音識別技術依賴於深度學習和機器學習模型，特別是卷積神經網路（cNN）、迴圈神經網路（RNN）和長短期記憶網路（LStm）。語音識別工程師需要熟悉這些演算法，並能夠應用它們來最佳化語音識別系統。
自然語言處理（NLp）
語音識別工程師需要對NLp有一定了解，尤其是在處理語音轉文字後的文字解析方面。NLp技術可以幫助提升語音識別後的理解和處理能力，如情感分析、語義理解等。
語音訊號處理
理解語音訊號處理的基礎知識，如訊號取樣、特徵提取（如梅爾頻率倒譜系數 m