語音識別工程師崗位招聘考試試卷及答案填空題（共10題，每題1分）1.語音識別中經(jīng)典聲學(xué)特征是______2.HMM的觀測序列與狀態(tài)序列滿足______假設(shè)3.端到端語音識別中基于注意力的模型是______4.語音預(yù)處理中平滑頻譜的步驟是______5.n元語法中n=2的模型稱為______6.常用語音增強(qiáng)算法是______7.說話人識別關(guān)注的是______8.聲學(xué)模型訓(xùn)練的常見目標(biāo)函數(shù)是______9.語音識別解碼過程又稱______10.CNN在聲學(xué)模型中提取______特征單項(xiàng)選擇題（共10題，每題2分）1.不屬于語音預(yù)處理的是？A.預(yù)加重B.分幀C.特征提取D.加窗2.HMM狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣維度由______決定？A.觀測維度B.狀態(tài)數(shù)C.幀長D.語言模型階數(shù)3.端到端ASR不具備的優(yōu)勢是？A.減少人工特征B.端到端優(yōu)化C.低資源友好D.數(shù)據(jù)需求少4.基于注意力的端到端ASR模型是？A.TDNNB.TransformerC.LSTMD.CNN5.n元語法的局限性是？A.無長距離依賴B.計(jì)算低效C.僅處理英文D.不支持連續(xù)語音6.譜減法的主要作用是？A.去噪聲B.特征降維C.正則化D.加速訓(xùn)練7.屬于說話人識別任務(wù)的是？A.識別語音內(nèi)容B.確認(rèn)目標(biāo)說話人C.語音翻譯D.語音合成8.GMM在聲學(xué)模型中建模______？A.觀測概率B.狀態(tài)轉(zhuǎn)移C.語言概率D.解碼路徑9.LAS模型的核心是？A.卷積+循環(huán)B.注意力機(jī)制C.變分推斷D.對抗訓(xùn)練10.不屬于MFCC提取的是？A.傅里葉變換B.梅爾濾波C.DCTD.詞嵌入多項(xiàng)選擇題（共10題，每題2分）1.語音識別核心模塊包括？A.聲學(xué)模型B.語言模型C.解碼模塊D.合成模塊2.深度學(xué)習(xí)聲學(xué)模型有？A.TDNNB.LSTMC.TransformerD.GMM3.語音預(yù)處理步驟包括？A.預(yù)加重B.分幀C.加窗D.降噪4.語言模型類型有？A.n元語法B.NNLMC.TransformerLMD.GMMLM5.端到端ASR模型有？A.LASB.TransformerASRC.CTCD.HMM-GMM6.解碼算法包括？A.維特比B.束搜索C.動態(tài)規(guī)劃D.梯度下降7.聲學(xué)特征有？A.MFCCB.PLPC.FbankD.Word2Vec8.說話人識別任務(wù)類型？A.辨認(rèn)B.確認(rèn)C.轉(zhuǎn)文字D.合成9.影響ASR性能的因素？A.噪聲B.方言C.數(shù)據(jù)量D.模型復(fù)雜度10.深度學(xué)習(xí)ASR優(yōu)勢？A.自動學(xué)特征B.長依賴捕捉C.端到端優(yōu)化D.低資源友好判斷題（共10題，每題2分）1.MFCC是唯一聲學(xué)特征。（）2.HMM狀態(tài)數(shù)越多性能越好。（）3.端到端ASR無需語言模型。（）4.預(yù)加重提升高頻分量。（）5.n元語法捕捉長距離語義依賴。（）6.CTC是端到端ASR模型。（）7.解碼從觀測→狀態(tài)→詞序列。（）8.說話人識別與ASR目標(biāo)相同。（）9.加窗減少頻譜泄漏。（）10.TransformerASR無循環(huán)結(jié)構(gòu)。（）簡答題（共4題，每題5分）1.簡述MFCC提取步驟。2.對比HMM-GMM與深度學(xué)習(xí)聲學(xué)模型的優(yōu)缺點(diǎn)。3.什么是端到端ASR？核心優(yōu)勢是什么？4.語言模型在ASR中的作用是什么？討論題（共2題，每題5分）1.端到端ASR在低資源語言場景的挑戰(zhàn)及解決方案？2.如何提升噪聲環(huán)境下ASR的性能？---答案部分填空題答案1.MFCC2.觀測獨(dú)立性3.Transformer4.加窗5.二元語法（bigram）6.譜減法（或維納濾波）7.說話人身份8.交叉熵（或似然度）9.搜索10.局部頻譜單項(xiàng)選擇題答案1.C2.B3.D4.B5.A6.A7.B8.A9.B10.D多項(xiàng)選擇題答案1.ABC2.ABC3.ABCD4.ABC5.ABC6.ABC7.ABC8.AB9.ABCD10.ABC判斷題答案1.×2.×3.×4.√5.×6.√7.√8.×9.√10.√簡答題答案1.MFCC提取步驟：①預(yù)加重（提升高頻）；②分幀（固定長度切分語音）；③加窗（如漢明窗，減少頻譜泄漏）；④傅里葉變換（得到頻譜）；⑤梅爾濾波（梅爾刻度濾波器組加權(quán)）；⑥D(zhuǎn)CT（壓縮得到MFCC系數(shù)，取前13維）。2.HMM-GMMvs深度學(xué)習(xí)模型：傳統(tǒng)HMM-GMM優(yōu)點(diǎn)是訓(xùn)練簡單、計(jì)算高效；缺點(diǎn)是依賴人工特征、無長依賴。深度學(xué)習(xí)模型（LSTM/Transformer）優(yōu)點(diǎn)是自動學(xué)特征、捕捉長依賴、端到端優(yōu)化；缺點(diǎn)是數(shù)據(jù)需求大、復(fù)雜度高、解釋性差。3.端到端ASR：直接從語音映射到文本，無需分離聲學(xué)/語言模型。核心優(yōu)勢：減少人工特征工程；端到端聯(lián)合優(yōu)化（避免模塊誤差傳遞）；架構(gòu)簡潔；適配多任務(wù)（如語音翻譯）。4.語言模型作用：計(jì)算詞序列概率P(W)，與聲學(xué)模型P(O|W)結(jié)合得到后驗(yàn)概率P(W|O)；約束解碼路徑（排除不合理詞序列）；提升低置信度結(jié)果準(zhǔn)確性；支持上下文語義理解。討論題答案1.低資源ASR挑戰(zhàn)與方案：挑戰(zhàn)是訓(xùn)練數(shù)據(jù)少、泛化差。方案：①遷移學(xué)習(xí)（高資源預(yù)訓(xùn)練→微調(diào)）；②數(shù)據(jù)增強(qiáng)（語音合成、加噪、語速調(diào)整）；③輕量模型設(shè)計(jì)；④半監(jiān)督學(xué)習(xí)（利用未標(biāo)注數(shù)據(jù)）；⑤多語言聯(lián)合訓(xùn)練（共享跨語言