1. 面试官：探讨基于深度学习的语音识别技术的发展历程和未来趋势。

2. 面试官：采用简洁的例子演示如何通过语音识别技术进行语音指令的识别和执行。

3. 面试官：设计一个多模态语音识别系统，结合视觉和语音输入实现更精准的语义理解。

4. 面试官：讨论语音识别技术在智能家居、智能车载系统等领域中的应用和挑战。

5. 面试官：探讨语言模型、声学模型和语音识别引擎在语音合成中的作用和优化方法。

6. 面试官：分析语音识别技术在不同方言和口音上的识别准确率，并提出优化方案。

7. 面试官：如何通过语音识别技术实现多语种翻译，克服语言差异带来的挑战？

8. 面试官：讨论声纹识别技术与语音识别技术的异同以及在安全领域的应用前景。

9. 面试官：利用深度学习算法设计一种能够识别情感和情绪的语音识别系统，并探讨其社会价值和风险。

10. 面试官：对比分析传统的基于统计模型的语音识别技术与现代的深度学习模型在实时性、准确性和智能化方面的差异和优劣势。