秋招面经-字节音频算法工程师

2025.9.2 面试时长80分钟17.00~18.20

Docker容器的使用,用来干嘛

C++,多态,虚函数是怎么实现的,底层是怎样的

如果有一个unsigned 32类型数据,我要对其中某位置1,应该怎么实现

QT,信号与槽和回调函数的区别(有很大区别,回答了区别不大,回调一般是一对一,信号与槽可以一对多,发送方只管发送信号且可以跨线程)

stft,窗函数有哪些,都是怎样实现的,分别有什么特点

Transformer,交叉注意力,掩码注意力,自注意力,这集中注意力是怎样实现的,有什么区别

介绍毕设项目,DMCRN,RCAT-UNet

介绍端到端语音增强模型,介绍RCAT-UNet模型内部结构

为什么选时域的端到端模型

模型选用的损失函数是怎么样的

评估语音模型复杂度的指标

语音信号前处理的预加重是什么意思,怎么操作(很久之前看的,模糊记得是加重高频成分,特征提取时比较均衡,蒙对了

介绍实习项目,主要在企业做什么,讲讲模型QAT到板端部署的流程,过程中有没有遇到什么困难(GRU的量化,与重写算子,训练速度极大降低,tflite,tflite-micro,onnx2c的使用)

cnn和rnn两个模型谁的速度快(分点进行了回答,训练和推理两种情况,流式,顺便提了一嘴Mamba加戏)

有没有试过PTQ,PTQ是怎么实现的,进行校准的数据集选取对最终结果的影响(先介绍PTQ原理,数据集的数量选取做了多组实验,讲结果如何,最后于QAT精度对比,损失大)

部署时板端的资源如何,主要在什么设备部署(低计算资源**MB的MCU,嵌入式设备,移动端)

用的是什么精度的量化(INT8),为什么要用这个精度(板端支持,模型理论压缩四倍,推理相比FP32很快,精度损失很小,提供量化指标对比,与浮点模型结果进行对比)

板端推理时候,使用CPU或者使用NPU设备,速度上有什么体现吗,会快多少(NPU比CPU快十多倍左右)

问第二段实习在电科主要做什么工作

介绍传统算法,谱减法,维纳滤波,都是如何实现的(基于噪声,信噪比估计)

了解麦克风阵列算法吗(没做过,只做过天线阵列)

算法题,实现一个卷积算子,输入1234与123,实现卷积输出

#发面经攒人品#
全部评论
请问大佬有后续了吗
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发布于 2025-09-18 08:33 广东
哥 面试前有笔试嘛
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发布于 2025-09-14 10:02 湖北
你好,可以转载到我的公众号上 音频信号处理那些事儿 上吗,会标注转载来源的~
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发布于 2025-09-06 10:10 北京
小哥哥好厉害
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发布于 2025-09-03 19:27 山东

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02-07 12:06
已编辑
华侨大学 测试开发
最近看到很多 92 的,甚至是硕士,开始往测开赛道卷,说实话有点看不懂。先把话说清楚,大厂里的测开,绝大多数时间干的还是测试的活,只是写点自动化脚本、维护测试平台、接接流水线,真正像开发一样做系统、做架构、做核心平台的测开少得可怜,基本都集中在核心提效组,而且人很少,外面进去的大概率轮不到你,我想真正干过人都清楚。很多人被洗脑了,以为测开也是开,和后端差不多,只是更简单、更轻松、还高薪。现实情况是,测开和开发的职业路径完全不一样。开发的核心是业务和系统能力,测开的核心是稳定性和覆盖率,前者是往上走,后者天花板非常明显。你可以见到很多开发转测开,但你很少见到干了几年测开还能顺利转回开发的。更现实一点说,92 的高学历如果拿来做测开,大部分时间就是在做重复性很强的杂活,这种工作对个人能力的放大效应非常弱。三年下来,你和一个双非的,甚至本科的测开差距不会太大,但你和同龄的后端、平台开发差距会非常明显。这不是努不努力的问题,是赛道问题。所谓测开简单高薪,本质上是把极少数核心测开的上限,当成了整个岗位的常态来宣传。那些工资高、技术强的测开,本身就是开发水平,只是挂了个测开的名。普通人进去,99% 做的都是项目兜底型工作,而不是你想象中的平台开发。测开不是不能做,但它绝对不是开发的平替,也不是性价比最优解。如果你是真的不想做开发,追求稳定,那测开没问题。但如果你只是觉得测开比后端容易,还能进大厂,那我劝你冷静一点,这只是在用短期安全感换长期天花板。有92的学历,如果你连测开这些重复性工作都能心甘情愿接受,那你把时间精力用在真正的开发、系统、业务深度上,回报大概率比卷测开要高得多。想清楚再下场,别被岗位名和话术带偏了,就算去个前端客户端也是随便占坑的,测开是一个坑位很少赛道,反而大面积学历下放,不用想也能知道会是什么结果,我想各位在JAVA那里已经看到了
小浪_Coding:工作只是谋生的手段 而不是相互比较和歧视
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