1. 面试官：介绍语音信号的时域特征和频域特征。

2. 面试官：详细解释语音信号的短时变化和长时变化，并说明它们在语音处理中的作用。

3. 面试官：讨论语音信号的分帧处理方法及其在语音处理中的重要性。

4. 面试官：探讨语音信号的共振峰参数提取原理和算法，并比较不同方法的优缺点。

5. 面试官：如何利用自动机器学习技术对语音情感进行分类和分析？

6. 面试官：介绍语音信号的频谱包络检测算法和其在语音识别中的应用。

7. 面试官：深入解析语音信号的倒谱系数提取原理和其在语音特征分析中的作用。

8. 面试官：讨论语音信号的线性预测编码（LPC）原理和在语音编解码中的应用。

9. 面试官：解释语音信号的短时傅里叶变换（STFT）原理和其在语音处理中的重要性。

10. 面试官：探讨语音信号的语音端点检测算法及其在语音识别中的作用。