1、研究和探索神经网络降噪算法：调研最新的神经网络模型和技术，设计和实现适用于不同数据类型的降噪算法，如图像降噪、语音降噪等。
2、数据预处理与特征提取：负责对输入数据进行预处理，提取有效的特征信息，以便神经网络模型更好地学习和降噪。
3、模型设计与优化：设计神经网络结构，包括选择合适的层数、神经元数量、激活函数等，优化模型的参数和超参数，以提高降噪效果和算法性能。
4、算法实现与调试：利用深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）实现神经网络降噪算法，并进行调试和验证，确保算法的稳定性和有效性。
5、性能评估与优化：评估和分析神经网络模型的性能，优化算法的速度、准确率和鲁棒性，针对不同应用场景进行调整和改进。
6、技术研究与创新：跟踪深度学习和神经网络领域的最新研究成果和技术进展，探索新的模型架构和训练方法，持续提升降噪算法的水平。
7、团队协作与沟通： 与跨部门团队（如软件开发、产品管理、销售等）紧密合作，共同推动产品的研发和改进，确保产品的质量和性能达到公司的标准。
8、如有音频分类，vad等经验优先考虑。