语音开发工程师常见的面试问题

语音开发面试技术性极强，涵盖 “基础理论”、“算法细节”、“工程实践”和“系统设计”。以下为经典技术问题与回答思路

Q1：请简述语音识别的基本流程，并比较HMM-DNN混合模型与端到端模型（如RNN-T）的优缺点。

回答思路：考察对技术演进脉络的理解。

“基本流程：信号预处理（分帧、加窗）→ 特征提取（如Fbank）→ 声学模型（计算特征到音素的概率）→ 语言模型（约束词序列概率）→ 解码搜索（得到最优文本）。

对比：

HMM-DNN混合模型：优点：技术成熟，模块化，对对齐数据要求相对低，解码可控性强。缺点：流程复杂，需要对齐数据，HMM假设（状态独立）有局限性。

端到端模型（如RNN-T）：优点：结构简洁，直接建模语音到文本的映射，避免了HMM和发音词典，在数据充足时效果更好。缺点：需要大量标注数据，训练成本高，解码复杂度高，在实时流式场景中需特殊设计（如触发机制）。”

Q2：在做语音唤醒（Keyword Spotting）时，如何平衡唤醒率和误唤醒率（False Accept Rate）？

回答思路：考察实际问题解决能力和评估指标理解。

“这是一个核心的权衡问题。首先，我们需要在验证集上绘制ROC曲线，确定模型在不同阈值下的性能。产品策略上，根据场景设定目标：例如，车载场景对误唤醒容忍度低，宁可牺牲一点唤醒率也要压低误唤醒；家庭场景则可能更看重唤醒率。技术手段上：1) 数据层面：增加负样本（类似唤醒词的语音、噪声等）的多样性。2) 模型层面：采用多任务学习（如联合训练ASR）、端到端建模直接输出置信度。3) 后处理：加入唤醒词后静音检测或多判决逻辑（如连续检测到两次才确认唤醒）来降低瞬时噪声引起的误唤醒。”

Q3：如果线上语音识别服务的P99延迟突然飙升，你会如何排查？

回答思路：考察系统性问题排查和工程实践经验。

“这是一个典型的线上故障排查。我会按照从外到内、从应用到基础设施的顺序：

监控告警：首先查看QPS是否有异常突增（是否被攻击或有大客户上线），以及服务错误率是否同时升高。

资源层：检查服务器CPU、内存、GPU使用率，网络I/O和磁盘I/O是否出现瓶颈。

服务依赖：检查特征提取服务、解码器、语言模型服务等下游依赖是否正常，缓存是否命中。

数据与模型：检查近期是否有模型或配置更新，新模型是否计算量过大；分析识别日志，看是否集中出现了某种难以解码的长语音或特殊口音，导致解码搜索空间爆炸。

链路追踪：如果有分布式追踪系统，分析慢请求的完整调用链，定位具体耗时模块。

通常，QPS激增和下游服务故障是主要原因，需要快速扩容或降级处理。”