(1)语音是用户间重要的沟通手段,平台每天产生高达百万的录音文件,现有的录音文件识别服务存在机器负载不均衡以
及可靠性不足等问题
(2)本人主要负责音频解析服务架构的设计,项目的开发和测试 以及项目在多数 gpu 场景的上线,以及后续维护。项目作为 grpc 服务端,部署在 linux 服务器的 docker 容器,日处理音频量高达百万;利用阻塞队列实现生产者-消费者模式,实现音频接入和音频解析,以及音频解析和音频解码间的异步处理;作为客户端,多线程远程调用静音检测/说话人分离/解码服务/上报服务;利用 maven 管理 jar 包,利用 igit 完成版本控制
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