1. 面试官：请设计一种基于深度学习的语音降噪算法，并描述其工作原理。

2. 面试官：讨论频域和时域方法在语音降噪中的优劣和适用范围。

3. 面试官：如何利用小波变换进行语音降噪？请详细描述小波变换的原理和在语音降噪中的应用。

4. 面试官：拓展噪声模型，设计一种针对特定噪声类型的语音降噪算法，并说明该算法的适用性。

5. 面试官：介绍语音增强和语音降噪之间的区别，并讨论它们在实际应用中的差异和联系。

6. 面试官：评述基于深度学习的语音降噪算法在现实环境中遇到的挑战，并提出改进的思路。

7. 面试官：结合现有的语音降噪技术，提出一种结合多种方法的集成式语音降噪算法，并说明其优势和适用场景。

8. 面试官：探讨语音降噪算法在较低信噪比环境下的效果评估方法，并给出针对低信噪比的优化方案。

9. 面试官：请设计一种鲁棒性很强的语音降噪算法，能够应对实际场景中的各种复杂噪声，并说明其鲁棒性来源和实现原理。

10. 面试官：对声音特征提取和噪声估计的相关方法进行比较分析，并给出在语音降噪中的联合优化框架。