1. 面试官：介绍数字信号处理在语音识别算法中的基础作用和重要性。

2. 面试官：解释语音信号的采样率和量化精度对语音识别算法的影响。

3. 面试官：描述离散傅立叶变换（DFT）在数字信号处理中的应用以及在语音识别算法中的意义。

4. 面试官：详细解释数字滤波器在语音信号处理中的关键作用和其常见类型。

5. 面试官：讨论Mel频率倒谱系数（MFCC）在语音识别算法中的作用和其特征提取原理。

6. 面试官：阐述线性预测编码（LPC）在语音信号处理和分析中的原理和优缺点。

7. 面试官：探讨语音信号的时域特征和频域特征对语音识别算法性能的影响。

8. 面试官：比较并分析时域和频域功率谱密度（PSD）在语音信号分析中的优缺点。

9. 面试官：探讨动态时间规整（DTW）在语音识别算法中的作用和对比其与基于模式匹配的方法的优劣。

10. 面试官：详细讨论深度学习在语音识别算法中的应用，以及深度神经网络在语音识别任务中的优势和挑战。