1.负责 TTS 大模型相关算法的研发与优化，包括语音生成、语音克隆、韵律建模、情感/风格建模等核心方向，持续提升合成语音的自然度、拟人度与表现力。 2. 参与新一代生成式 TTS 模型研发，探索 Flow Matching、Diffusion、LLM、Transformer/DiT 等生成模型与语音合成技术的结合及落地。 3.负责 TTS 大模型的训练、微调与性能优化，开展预训练、SFT、蒸馏、少步生成等研究，提升模型效果、推理速度和计算效率。 参与语音大模型的泛化与可控生成能力建设，包括 Zero-shot 音色克隆、多语言/多口音、情感风格、副语言信息以及上下文韵律等方向。 4. 跟踪国内外语音生成及生成式 AI 前沿技术，复现和研究优秀工作，并结合实际业务场景进行技术创新。 1.计算机、人工智能、电子信息、自动化、数学等相关专业，硕士及以上学历优先，优秀本科生亦可。 2.具备良好的机器学习、深度学习基础，熟悉 Transformer、Diffusion、Flow Matching、LLM 等至少一种主流深度学习/生成模型。 3.熟悉 Python，熟练使用 PyTorch 等深度学习框架，具备较好的算法实现、模型训练和问题分析能力。 4.对 TTS、语音生成、语音大模型方向有浓厚兴趣；有 TTS、ASR、Speech LLM、音频生成等相关研究或项目经验者优先。 5.具备较好的数学基础，对概率统计、优化方法、生成模型等有一定理解，能够阅读并快速复现相关领域论文。 6.在 ICASSP、INTERSPEECH、NeurIPS、ICML、ICLR、ACL、AAAI 等相关会议/期刊发表论文，或有高质量开源项目、算法竞赛经历者优先。