1. 面试官：探讨声纹识别算法在嘈杂环境中的应用挑战，以及针对这些挑战的解决方案。

2. 面试官：基于深度学习模型的声纹识别系统在大规模和实时场景下的部署方案及其关键技术。

3. 面试官：描述深度学习在声纹识别中的迁移学习应用，以及如何克服迁移学习中的域间差异。

4. 面试官：从理论和实践方面解释卷积神经网络在声纹特征提取中的优势和局限性。

5. 面试官：探讨基于对抗生成网络（GAN）的声纹变换技术，在语音合成和身份伪造方面的潜在安全风险和应对策略。

6. 面试官：解释在声纹合成和转换领域中的领先算法的漏洞和对抗攻击方法，以及如何设计鲁棒性更强的声纹识别系统。

7. 面试官：思考深度学习算法在多模态声纹识别中的跨模态特征融合策略，以及该策略对多模态数据融合的鲁棒性影响。

8. 面试官：探讨深度学习模型在跨语音数据集域间泛化的问题，并给出解决方案。

9. 面试官：深度剪枝技术在声纹识别中的应用，以及模型压缩对声纹模型性能和鲁棒性的影响。

10. 面试官：描述在较小数据集上训练深度声纹识别模型的挑战，并提出有效的数据增强和迁移学习技术。