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个人介绍

我是一名人工智能方向的本科开发者,熟悉 Python、PyTorch、机器学习、深度学习和 Web 前端开发,能够独立完成从数据处理、模型训练到前后端演示部署的完整项目流程。

我做过基于深度学习的城市环境声音分类系统,项目使用 UrbanSound8K 数据集,完成了音频预处理、Mel/MFCC 特征提取、ResNet18/CRNN 模型训练、模型评估、单音频预测和 Vue 网页端录音识别功能。

我擅长 AI 算法项目、Python 工具开发、深度学习模型训练、数据处理、前端演示页面和简单后端接口开发。接单方向包括机器学习/深度学习项目开发、Python 脚本开发、数据分析处理、AI 模型训练与部署、Web 项目功能开发等。

工作经历

  • 2023-12-01 -至今个人开发者AI算法开发工程师 / Python开发工程师

    以个人开发者身份完成深度学习与 Web 应用相关项目开发,主要负责需求分析、数据处理、模型训练、后端推理接口和前端演示页面实现。 代表项目为“基于深度学习的城市环境声音分类系统”。项目基于 UrbanSound8K 数据集,使用 Python、PyTorch 完成城市环境声音分类模型开发,支持 Mel 频谱图、MFCC 特征提取,以及 ResNet18、CRNN 等模型训练与对比。系统可识别空调声、汽车鸣笛、儿童玩耍、狗叫、钻孔、发动机怠速、警笛、街头音乐等 10 类城市声音事件。 项目中我负责完整开发流程,包括数据集读取、音频预处理、特征缓存、模型训练脚本、评估脚本、单音频预测脚本、实验结果对比,以及 Vue 前端和 Python 后端推理服务。最终实现了模型训练、指标评估、混淆矩阵输出、Top3 预测结果展示和网页录音识别功能。

教育经历

  • 2023-08-26 - 重庆理工大学人工智能本科

    本科就读于重庆理工大学人工智能专业,系统学习机器学习、深度学习、Python 编程、数据处理与模型训练等方向,具备 AI 项目开发和算法实践能力。

资质认证

技能

HTML5掌握
CSS掌握
Vue掌握
C++熟练
C熟练
Python熟练
Torch熟练
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作品
基于深度学习的环境声音事件分类系统

本项目面向城市环境声音识别场景,可用于智慧城市噪声监测、公共安全辅助感知、音频内容分析等业务。系统以UrbanSound8K数据集为基础,对城市中常见的环境声音进行自动分类,例如空调声、汽车鸣笛、儿童玩耍、狗叫、钻孔、发动机怠速、枪声、破碎机、警笛和街头音乐等。项目解决了传统人工听辨效率低、主观性强

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2026-06-15 20:30
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