独立项目合作招募：面向边缘 AI （ TinyML ）的语音带宽扩展与固件开发专家

合作速览：远程阶段性外包｜全包合同｜ 4 个核心研发阶段｜推理延迟 ≤ 12ms ｜ 2 个工作日内评估反馈

一、项目概述

我们团队目前正在设计一款创新的硬连线便携式音频通信模块。该硬件采用纯有线结构（不涉及蓝牙传输），旨在对低带宽的特殊音频传感器输入进行实时处理。

目前，我们的硬件工程师已经到位，正在推进 PCBA 的硬件原理图与布线工作。现寻找一位在音频 AI 算法开发与边缘部署领域有深厚实战经验的软件/算法独立顾问，来全权负责该项目的软件、AI 模型训练以及底层固件体系的搭建。

开发周期紧凑：我们强烈倾向于寻找在此领域有现成技术积累、甚至有类似成熟方案可直接进行二次修改复用的大牛合作。

本期项目为全包合同，主要包含以下四个核心开发阶段：

基于成对的低带宽语音（如身体传导 / 特殊声学传感器输入）与高保真空气麦克风语音数据集，进行深度学习模型训练。
模型需实现生成式语音修复（ Spectral Reconstruction ），在极低延迟下动态“还原/合成”语音缺失的高频细节与鼻音共振，使输出人声自然、清晰、具备高辨识度。

将训练好的音频深度学习模型（如基于 PyTorch 的网络结构）进行深度量化（INT8/INT4）与裁剪（Pruning），使其能够完美塞入微型边缘 AI 芯片的内部 SRAM 中。
芯片选型方案：优先考虑基于 Syntiant NDP120/NDP200 系列或 恒玄（ Bestechnic ） NPU 平台进行边缘部署。

模拟路：经由 DAC 输出标准的模拟麦克风电平信号，直接对接外部物理通信设备。
数字路：配置主控 MCU 实现标准 USB Audio Class （UAC1.0/2.0）免驱协议，确保设备通过有线连接 PC 时，能被系统直接识别为标准有线音频外设。

语音 AI 开发经验：熟练掌握 PyTorch / TensorFlow 语音 AI 开发，具备语音带宽扩展（ ABE ）或语音增强（ Speech Enhancement ）项目经验。
硬件感知（ Hardware-Aware ）开发意识：熟悉神经网络在微型芯片（如 Syntiant Core 2 或特定 NPU 平台）上的转换、量化、编译与跑通流程。
嵌入式与音频栈功底：精通嵌入式 C/C++ 开发，熟悉数字音频接口配置（ I2S/PCM ）与 UAC USB 音频栈的编写。

加分项（重要）：如果你此前主导开发过智能眼镜、智能耳塞或战术通信硬件中的语音降噪 / AI 恢复算法，并持有现成可复用的代码库，请务必在沟通中说明。

合作形式：远程阶段性项目外包（ Whole-Project Outsourcing ）。
结算机制：我们将根据项目的 4 个研发阶段设立明确的里程碑验收节点。具体合作模式、预算范围与绩效奖金方案，我们将在初筛通过后的技术面试阶段与您进行一对一深度沟通。

如果您对该项目感兴趣，请将您的材料发送至我们的项目邮箱：

邮件主题格式（请按此填写）：

 [ Project PHTM 1 项目申请] 姓名 - 音频 AI/嵌入式专家

请在邮件中包含以下内容：

个人技术履历与背景（ Qualifications & Background ）：请详细说明您在语音 AI 算法、TinyML 边缘量化以及嵌入式音频开发方面的核心经验与技术积淀。
项目方案技术建议（ Proposal ）：结合本篇简报的要求，简述您计划采用的技术路线（如您有现成可复用的技术资产 / 代码库，请在此说明）。
初步研发排期预估：针对上述 4 个开发阶段，提供您预估的开发周期与大致的工作量评估（暂不需报最终价格）。

收到您的邮件后，我们会在 2 个工作日内完成初步评估。针对匹配度高的技术专家，我们将进一步安排签署 NDA 并开放完整的工程技术细节，共同商定商务结算细节。

期待您的加入！