1. 面试官：介绍一种基于深度学习的噪声抑制算法，并分析其优缺点。

2. 面试官：探讨在复杂环境下的语音信号识别方法，如何应对多重噪声源的影响？

3. 面试官：设计一个智能语音识别系统，能够在嘈杂环境下准确识别语音指令，描述该系统的整体架构和关键技术。

4. 面试官：讨论语音信号的频域特征在噪声环境下的问题及应对策略。

5. 面试官：如何利用深度学习技术提高语音信号的噪声鲁棒性？阐述相关方法和理论基础。

6. 面试官：探讨噪声对语音信号的干扰机制，并提出一种创新方法来抑制噪声影响。

7. 面试官：解释噪声抑制算法中的信噪比概念，介绍信噪比评估方法及其在算法性能中的作用。

8. 面试官：从计算复杂性和模型鲁棒性两方面比较常用的噪声抑制算法，给出你的观点和理论支持。

9. 面试官：分析噪声类型对语音信号识别的影响，并提出相应的噪声抑制策略。

10. 面试官：探讨在较低信噪比条件下的语音信号增强方法，包括可能的深度学习和时域滤波技术。