1. 面试官：设计一种全新的语音信号特征提取算法，并解释其原理。

2. 面试官：讨论语音信号在不同情感状态下的频谱特征差异，并提出针对不同情感状态的特征提取方法。

3. 面试官：探讨如何利用深度学习技术对语音信号进行情感识别，并分析其优缺点。

4. 面试官：提出一种基于注意力机制的情感识别算法，并说明其在语音情感识别中的应用价值。

5. 面试官：讨论语音信号的时域特征和频域特征在情感识别中的作用及权重分配。

6. 面试官：探索如何利用卷积神经网络（CNN）提取语音信号的特征，并比较其与传统特征提取方法的优劣。

7. 面试官：设计一种端到端的深度学习模型，用于从语音信号中准确识别多种情感状态。

8. 面试官：讨论语音情感识别中的时序建模方法，并提出一种创新的时序建模框架。

9. 面试官：探讨基于语音情感识别的跨模态情感识别方法，并比较其与基于文本或图像的情感识别方法的差异。

10. 面试官：提出一种融合分层特征提取和多模态信息的语音情感识别算法，并给出其优势和应用场景。