1. 面试官：请从数学角度解释语音增强算法的工作原理。

2. 面试官：提出一种创新的语音增强算法，其原理基于神经网络和深度学习。请详细描述该算法的架构和训练过程。

3. 面试官：解释语音增强算法在频域处理中的挑战，并提出一种针对频域处理的高效算法。

4. 面试官：描述一种基于小波变换的语音增强算法，并评价其在语音信号复杂度变化时的适用性。

5. 面试官：讨论语音增强算法对多种环境噪声的适应性，并提出一种可以应对多种环境噪声的动态增强算法方案。

6. 面试官：针对非线性失真的语音信号进行增强是一项挑战，设计一种创新的非线性失真去噪算法，并分析其优势与局限性。

7. 面试官：研究语音增强算法在实时处理中的延迟问题，并提出一种能够实现低延迟实时增强的算法方案。

8. 面试官：针对低信噪比情况下的语音增强问题，提出一种基于深度学习的自适应增强算法，并说明其训练数据和模型结构。

9. 面试官：探讨语音增强算法在移动端应用中的优化策略，包括算法轻量化、低功耗等方面的优化方案。

10. 面试官：从人工智能伦理的角度思考语音增强算法的应用，在隐私保护、数据安全等方面提出相关建议。