语音识别工程师岗位招聘考试试卷及答案

语音识别工程师岗位招聘考试试卷及答案填空题（共10题，每题1分）1.语音识别中经典声学特征是______2.HMM的观测序列与状态序列满足______假设3.端到端语音识别中基于注意力的模型是______4.语音预处理中平滑频谱的步骤是______5.n元语法中n=2的模型称为______6.常用语音增强算法是______7.说话人识别关注的是______8.声学模型训练的常见目标函数是______9.语音识别解码过程又称______10.CNN在声学模型中提取______特征单项选择题（共10题，每题2分）1.不属于语音预处理的是？A.预加重B.分帧C.特征提取D.加窗2.HMM状态转移矩阵维度由______决定？A.观测维度B.状态数C.帧长D.语言模型阶数3.端到端ASR不具备的优势是？A.减少人工特征B.端到端优化C.低资源友好D.数据需求少4.基于注意力的端到端ASR模型是？A.TDNNB.TransformerC.LSTMD.CNN5.n元语法的局限性是？A.无长距离依赖B.计算低效C.仅处理英文D.不支持连续语音6.谱减法的主要作用是？A.去噪声B.特征降维C.正则化D.加速训练7.属于说话人识别任务的是？A.识别语音内容B.确认目标说话人C.语音翻译D.语音合成8.GMM在声学模型中建模______？A.观测概率B.状态转移C.语言概率D.解码路径9.LAS模型的核心是？A.卷积+循环B.注意力机制C.变分推断D.对抗训练10.不属于MFCC提取的是？A.傅里叶变换B.梅尔滤波C.DCTD.词嵌入多项选择题（共10题，每题2分）1.语音识别核心模块包括？A.声学模型B.语言模型C.解码模块D.合成模块2.深度学习声学模型有？A.TDNNB.LSTMC.TransformerD.GMM3.语音预处理步骤包括？A.预加重B.分帧C.加窗D.降噪4.语言模型类型有？A.n元语法B.NNLMC.TransformerLMD.GMMLM5.端到端ASR模型有？A.LASB.TransformerASRC.CTCD.HMM-GMM6.解码算法包括？A.维特比B.束搜索C.动态规划D.梯度下降7.声学特征有？A.MFCCB.PLPC.FbankD.Word2Vec8.说话人识别任务类型？A.辨认B.确认C.转文字D.合成9.影响ASR性能的因素？A.噪声B.方言C.数据量D.模型复杂度10.深度学习ASR优势？A.自动学特征B.长依赖捕捉C.端到端优化D.低资源友好判断题（共10题，每题2分）1.MFCC是唯一声学特征。（）2.HMM状态数越多性能越好。（）3.端到端ASR无需语言模型。（）4.预加重提升高频分量。（）5.n元语法捕捉长距离语义依赖。（）6.CTC是端到端ASR模型。（）7.解码从观测→状态→词序列。（）8.说话人识别与ASR目标相同。（）9.加窗减少频谱泄漏。（）10.TransformerASR无循环结构。（）简答题（共4题，每题5分）1.简述MFCC提取步骤。2.对比HMM-GMM与深度学习声学模型的优缺点。3.什么是端到端ASR？核心优势是什么？4.语言模型在ASR中的作用是什么？讨论题（共2题，每题5分）1.端到端ASR在低资源语言场景的挑战及解决方案？2.如何提升噪声环境下ASR的性能？---答案部分填空题答案1.MFCC2.观测独立性3.Transformer4.加窗5.二元语法（bigram）6.谱减法（或维纳滤波）7.说话人身份8.交叉熵（或似然度）9.搜索10.局部频谱单项选择题答案1.C2.B3.D4.B5.A6.A7.B8.A9.B10.D多项选择题答案1.ABC2.ABC3.ABCD4.ABC5.ABC6.ABC7.ABC8.AB9.ABCD10.ABC判断题答案1.×2.×3.×4.√5.×6.√7.√8.×9.√10.√简答题答案1.MFCC提取步骤：①预加重（提升高频）；②分帧（固定长度切分语音）；③加窗（如汉明窗，减少频谱泄漏）；④傅里叶变换（得到频谱）；⑤梅尔滤波（梅尔刻度滤波器组加权）；⑥DCT（压缩得到MFCC系数，取前13维）。2.HMM-GMMvs深度学习模型：传统HMM-GMM优点是训练简单、计算高效；缺点是依赖人工特征、无长依赖。深度学习模型（LSTM/Transformer）优点是自动学特征、捕捉长依赖、端到端优化；缺点是数据需求大、复杂度高、解释性差。3.端到端ASR：直接从语音映射到文本，无需分离声学/语言模型。核心优势：减少人工特征工程；端到端联合优化（避免模块误差传递）；架构简洁；适配多任务（如语音翻译）。4.语言模型作用：计算词序列概率P(W)，与声学模型P(O|W)结合得到后验概率P(W|O)；约束解码路径（排除不合理词序列）；提升低置信度结果准确性；支持上下文语义理解。讨论题答案1.低资源ASR挑战与方案：挑战是训练数据少、泛化差。方案：①迁移学习（高资源预训练→微调）；②数据增强（语音合成、加噪、语速调整）；③轻量模型设计；④半监督学习（利用未标注数据）；⑤多语言联合训练（共享跨语言