1. 面试官：如果要实现一种基于语音合成模型的波形生成算法，你会考虑哪些因素？请详细说明。

2. 面试官：如何利用深度学习模型来生成具有自然语音质感的波形？讨论一种可能的方法。

3. 面试官：如何评估波形生成算法的性能？你认为哪些指标是最重要的？

4. 面试官：介绍一种基于神经网络的波形处理方法，可以有效地去除语音信号中的噪音和混叠效应。

5. 面试官：讨论一种创新的波形生成算法，能够实现不同说话人之间的语音转换，同时保持语音质量和特征。

6. 面试官：你认为在波形生成领域最具挑战性的问题是什么？并提出解决方案。

7. 面试官：如何设计一个实时处理的波形生成算法，确保低延迟和高质量的输出？

8. 面试官：讨论一种高效的波形生成模型优化方法，能够在保持语音质量的前提下降低模型的计算复杂度。

9. 面试官：如何应用生成对抗网络（GAN）来改进波形生成算法，提高生成的语音质量？

10. 面试官：介绍一种基于自监督学习的波形生成算法，能够从少量标注数据中学习并生成高质量的波形。