1. 面试官：解释语音信号处理中的傅立叶变换，并说明其在语音识别中的作用。

2. 面试官：描述语音信号的时域特征和频域特征，并说明它们在语音识别中的应用。

3. 面试官：推导语音信号的短时能量和短时平均幅度差，并说明其在语音信号处理中的重要性。

4. 面试官：讨论语音信号的共振特性，以及在语音识别中的作用和应用。

5. 面试官：探讨语音信号的倒谱表示，并说明倒谱在语音识别中的价值和意义。

6. 面试官：分析语音信号的短时自相关函数，并说明自相关函数在语音信号处理中的作用。

7. 面试官：探索语音信号的线性预测编码（LPC）原理，并说明其在语音信号处理中的重要性。

8. 面试官：解释MFCC（Mel频率倒谱系数）特征提取方法，并说明其在语音识别系统中的优势和局限性。

9. 面试官：讨论HMM（隐马尔可夫模型）在语音识别中的应用，并说明其与语音信号处理的关联。

10. 面试官：分析深度学习在语音信号处理和语音识别中的优势和挑战，并对未来发展进行展望。