1. 面试官：请解释什么是语音识别中的语言模型，以及它在语音算法中的作用。

2. 面试官：介绍一种创新的语言模型建模方法，这种方法可以应对口语化、方言化和领域特定的语音识别挑战。

3. 面试官：如何利用深度学习技术来改进语言模型的性能，以提高语音识别系统的准确性和鲁棒性？

4. 面试官：请描述一种高度复杂的语言模型结构，并解释它是如何用于大规模语音识别任务中的。

5. 面试官：探讨一种在非受限语言环境中构建语言模型的创新方法，以应对语音识别中的多模态输入和复杂背景噪声。

6. 面试官：推断如何采用迁移学习和多任务学习的方法来训练通用的语言模型，以支持多种语音识别任务的应用。

7. 面试官：解释语音识别中的模型压缩技术，并探讨如何在语言模型中应用模型压缩来实现轻量级的语音识别系统。

8. 面试官：设计一种创造性的语言模型评估指标，该指标对于评估语音识别系统的性能和鲁棒性至关重要。

9. 面试官：基于神经模型和概率图模型的融合，提出一种用于语言模型训练的创新混合模型。

10. 面试官：探究语音识别中的迁移学习策略如何适用于语言模型的构建，以实现跨语种和跨领域的语音识别能力。