作为当年亲身参加过欢聚时代YY语音算法工程师校招笔试的人现在回头看2018年B卷依然觉得那是一份覆盖面相当广、区分度也相当高的试卷。语音算法岗在校招里一直是个特殊存在——它既要求你有扎实的机器学习功底又要求你懂信号处理、音频特征提取这类传统领域更要求你有工程落地思维。这篇文章我按2018年B卷的题型逻辑把语音算法岗笔试的核心考点、解题思路和备考方法完整拆一遍。如果你正在准备语音相关岗位的校招或者刚转行进入语音领域这份复盘能帮你快速建立知识框架。1. 为什么语音算法岗的笔试题长这样1.1 岗位定位决定了考察范围欢聚时代是直播、语音社交起家的公司旗下产品对实时语音通信、音质处理、变声美声、伴奏处理这类技术有极高要求。语音算法工程师不是纯粹做学术研究的而是要把算法落到真实场景里既要保证效果又要保证实时性。2018年B卷的题目结构明显体现了这种岗位定位——信号处理、音频特征、机器学习基础、模型应用、工程思维一个都没落下。这里要提醒准备笔试的同学语音算法岗不等同于“深度学习调参岗”。很多同学把精力全放在Transformer、端到端模型上结果笔试时最简单的DFT离散傅里叶变换概念题都写不利索这就非常可惜。语音算法工程师的核心能力是“全链路理解”从麦克风采集到的原始波形到分帧加窗、特征提取到声学模型、语言模型再到后处理增强每一环你都要知道在做什么、为什么这么做。1.2 2018年B卷的整体结构特征从当时笔试的题型分布来看大致是这么几个模块考察模块典型题型核心目的音频基础与数学采样定理、傅里叶变换概念筛选基础是否扎实特征提取MFCC流程、Fbank对比考察对传统语音知识的掌握信号处理滤波器设计、VAD端点检测考察真实场景处理能力机器学习基础分类器原理、损失函数考察通用算法功底深度学习应用RNN/LSTM、CTC概念考察对语音识别模型的了解综合开放题实时处理方案设计考察工程思维和落地能力这个结构相当典型后来几年各大厂的语音题也基本延续了这个框架。所以2025年再看这份2018年的题它的参考价值反而更清晰基础考点永远在变的只是模型复杂度和考察深度。2. 音频基础题从波形到频谱送分题里藏着真功夫2.1 采样定理和量化看似简单丢分率最高B卷音频基础部分有一类必考题给定一段模拟信号的最高频率问采样率至少设为多少才能无失真采样或者给一个16bit量化的音频文件问动态范围是多少。这类题目表面上就是奈奎斯特采样定理的直接套用采样率必须大于信号最高频率的2倍才能无失真地恢复原信号。但实际做题时很多人会在两个地方丢分。第一个是“大于”和“大于等于”的区别理想采样定理要求严格大于2倍工程上通常取2.56倍甚至更高答题时要注意表述严谨。第二个是量化信噪比的计算我记得题目里给过一段公式推导的判断题——量化bit数每增加1位理论信噪比提升约6dB这个结论在语音增强的降噪底噪评估里也经常用到。这里有个实操层面的心得我在准备这类题时会特意把音频相关的单位换算全部列出来——dB、dBFS、dB SPL、功率比、幅度比。笔试里有时候题目本身不难但会在单位上挖坑比如题目给的是幅度比公式里却要代功率比系数就会差一倍。2.2 傅里叶变换不只考定义更考理解深度语音算法笔试离不开傅里叶变换。2018年B卷里有一道题我记得很清楚给出一个时域信号要求画出它的频谱示意图。这道题听起来简单但对频谱的理解要求很高——你要清楚时域有限长度对应频域的什么特征、窗函数的主瓣和旁瓣怎么影响频谱泄漏。我当时在准备时总结了一个三层理解框架第一层会做变换知道DFT的公式——X[k] Σx[n]·e^(-j2πkn/N)第二层会解释变换结果频谱中的峰值对应时域信号的频率分量幅度对应能量大小第三层会分析误差来源——有限长度截断带来的频谱泄漏、栅栏效应、补零的作用笔试和面试真正拉开差距的是第三层。举个例子有一段语音信号我们取20ms做一帧然后做FFT频率分辨率是多少答案是1/0.0250Hz。如果要区分两个相隔30Hz的频率分量直接把帧长加到50ms以上就能提高频率分辨率但时间分辨率就下降了。这就是语音处理里经典的时频分辨率矛盾几乎每次笔试面试都会涉及。3. 特征提取题MFCC和Fbank看懂流程更要看懂为什么3.1 MFCC提取全流程每个模块都有考点MFCC梅尔频率倒谱系数是语音算法笔试的高频考点2018年B卷自然不会放过。完整的MFCC提取流程是预加重用一阶高通滤波器 y[n] x[n] - α·x[n-1]α通常取0.97目的是提升高频分量分帧25ms一帧帧移10ms加窗通常用汉明窗减少频谱泄漏FFT把时域信号变换到频域梅尔滤波器组用三角滤波器把线性频率映射到梅尔频率取对数压缩动态范围模拟人耳对声音强度的非线性感知DCT离散余弦变换去相关得到倒谱系数笔试里最常考的坑有两个一个是预加重后信号发生了什么变化——高频能量被相对提升这能部分弥补语音信号高频衰落的问题另一个是为什么最后要做DCT而不是保留全部滤波器组输出——因为DCT可以去除各维度之间的相关性让特征维度更低、更利于后续模型训练。实际上在深度学习流行之前MFCC配合GMM-HMM高斯混合模型-隐马尔可夫模型是语音识别的绝对主流。后来端到端模型兴起很多系统反而回归Fbank特征甚至直接用原始波形因为神经网络可以自己学习特征变换。但这不是说MFCC就不重要了——笔试考你MFCC本质上是看你有没有“信号处理到特征再到模型”的完整知识链路。3.2 Fbank和MFCC怎么选答案藏在应用场景里B卷里有一道对比题问Fbank特征和MFCC特征在实际使用中的区别。这道题很典型因为很多教材只讲“MFCC是在Fbank基础上做了DCT”却不说为什么有时候不用MFCC。我在实际项目中得出的经验是深度学习语音识别任务里Fbank往往比MFCC表现更好。原因是DCT是线性变换虽然去相关性对GMM这类对角协方差模型有帮助但深度神经网络完全可以通过自身的第一层线性变换学到这个去相关过程而DCT在这个过程中可能丢失一些对模型有用的信息。相反在说话人识别这类传统任务中MFCC更常见。笔试作答这类题时光是堆结论是不够的要能说出“为什么”。我的答题结构一般是先摆结论再说计算流程上的差异最后说适用场景的区别。这样的答案比单写一句“MFCC比Fbank多一步DCT”得分要高得多。4. 语音信号处理专业题重点不是公式而是信号直觉4.1 VAD端点检测真实场景的第一个拦路虎语音算法师笔试里几乎必考VAD语音活动检测。2018年B卷里就有一道题在噪声环境下设计一个VAD方案要求计算量小、延迟低。这道题的考点不在于你会不会用现成工具——Pyannote、WebRTC VAD都是优秀的开源方案——而在于你有没有从原理上理解VAD在做什么。VAD本质上是一个二分类问题判断每一帧是语音还是非语音。传统方法用短时能量、过零率、谱熵做特征现代方法用神经网络做端到端判断。但笔试面试时你要给的是一个工程可行的方案。我当时在准备时总结了VAD设计的四个核心步骤先做分帧和特征提取通常用20-30ms帧长、10ms帧移根据环境噪声动态计算能量阈值而不是使用固定阈值——这是很多新人的通病考虑前后帧的连续性——用一个“hangover”机制尾音保持避免把语音尾音或词间停顿切成静音对判决结果做平滑处理优先减少“把语音切成碎片”的误判因为这对ASR自动语音识别影响最大这道题考察的不只是你会不会写代码更是你有没有处理过真实音频的经验。凡是处理过真实录音的人都知道现实中的VAD场景远比教科书复杂——键盘声、关门声、咳嗽声、远场混响都会导致VAD误判。能把自己的应对经验讲清楚比背十个公式都管用。4.2 回声消除和噪声抑制答题时要把链路画清楚直播和语音通话场景离不开回声消除AEC和噪声抑制NS。B卷里的开放性大题也涉及这个方向考的是“如何设计一个实时音频前端处理链路”。这类题的答题框架要清晰通常分四步回声参考信号获取从扬声器播放信号取参考而不是只处理麦克风采集信号时延估计扬声器到麦克风的延迟是可变的必须自适应对齐参考信号和采集信号自适应滤波用NLMS归一化最小均方或卡尔曼滤波估计回声路径做线性回声消除残余回声抑制结合双讲检测double-talk detection做非线性残留抑制这里有个关键点值得说很多同学只会背“回声消除用自适应滤波”但笔试里的工程题更看重你能否意识到参考信号对齐这件事。没有参考信号的延迟估计和补偿自适应滤波根本收敛不了。我当时自己写过一个简易AEC链路最大的教训就是先解决对齐问题再谈滤波算法——顺序反了效果差一个数量级。4.3 滤波器设计题Z变换和系统函数别只会用现成库B卷还有一类会出现在基础题中的滤波器相关问题比如给定系统函数H(z) 1/(1-0.9z⁻¹)问这个是FIR还是IIR、稳定不稳定、有什么用途。这类题考察的是对离散系统的基本理解。我见过太多同学在准备语音算法岗时完全跳过这部分理由是“现在都用深度学习跑模型了还要手算滤波器干嘛”。这个想法我当初也有过后来发现不对——语音增强前端、回声消除、麦克风阵列波束成形底层全是自适应滤波器和固定滤波器。哪怕你之后只做模型部分不懂滤波器你在工程团队里就没法和负责前端的人对话调试问题时也没法判断是模型的问题还是前端处理引入的问题。复习建议把《数字信号处理》课本里的Z变换性质、系统稳定性判断极点在单位圆内、FIR/IIR对比以及双线性变换法设计IIR滤波器的流程过一遍。这不需要你做到能默写全部推导但基本概念必须准确尤其是“因果稳定系统”这类看似简单的定义笔试里经常拐弯考。5. 机器学习和深度学习基础算法工程师的通用底盘5.1 分类器原理从LR到SVM要会推导也要会评价语音算法工程师首先是个算法工程师所以机器学习基础题占了B卷相当比重。比如逻辑回归的损失函数是什么它的梯度推导过程SVM的核函数起什么作用样本不平衡怎么处理这些题有一个共同的考察逻辑不是考察你背公式而是考察你是否理解背后的原理和适用条件。以逻辑回归为例面试官不会满足于你写出交叉熵损失函数他更希望你说明白为什么二分类用交叉熵而不用均方误差答案是交叉熵在梯度上不受sigmoid函数饱和区影响训练更稳定。这类“为什么”层面的理解才是笔试和面试真正拉开差距的地方。我在准备ML基础时的策略是把每个模型做成一张卡片卡片上写四行字模型的核心假设、损失函数、优化方式、适用场景与局限。语音方向相关的任务——比如说话人二分类、VAD分类——往往直接构建在这层基础之上地基扎实后面聊语音任务才不会虚。5.2 RNN、LSTM和CTC语音序列建模的地基2018年B卷的深度学习部分明显侧重序列建模这是语音任务的特点决定的。常见考点包括RNN为什么会有梯度消失问题LSTM通过门控机制怎么缓解梯度消失CTC连接时序分类为什么适合语音识别中不定长对齐的问题。CTC这个概念对很多人来说是最难啃的。笔试里如果考CTC大概率是从“它解决了什么问题”的角度切入传统语音识别需要为每一帧标注对应的音素这需要大量的人工对齐工作而CTC引入了blank机制允许输出序列和输入序列的长度不同通过动态规划计算所有可能对齐路径的总概率训练时不需要精确对齐标注。我要特别强调一个容易混淆的点CTC输出的重复字符要去重collapse但连续的相同标签中间必须插入blank才能合并成一个这是因为没有blank时“aa”和“a”无法区分。这个细节在笔试的判断题里出现过属于典型的“看懂了就送分没看懂就白丢”的题目。5.3 损失函数和优化器语音任务里也有讲究B卷里还有关于损失函数的选择题——比如交叉熵损失、CTC损失、均方误差各自适用于什么任务。语音增强方向经常用MSE做损失语音识别方向用CTC或者注意力机制下的交叉熵声纹识别方向会额外引入角度间隔相关的损失函数。我想分享一个笔试之外的体会理解损失函数不能停留在“知道公式”层面要清楚它和任务指标的差异。比如语音增强的MSE损失在收敛时和客观指标PESQ/STOI并不完全正相关——这个现象在面试的延伸提问里经常出现。提前了解这一点能让你在答题时显得有实践深度。6. 综合题和开放题怎么把工程直觉写在卷面上6.1 “设计一个实时语音处理系统”的答题框架B卷的最后部分有一道综合设计题大致是在移动端直播场景中设计一个实时语音处理模块要求噪音环境下提升人声清晰度同时保持低延迟低功耗。这是一个非常典型的开放题没有唯一答案但答题的框架却很有讲究。我建议按“输入-处理链路-输出”的逻辑从宏观到微观展开明确问题边界移动端直播的噪声类型——键盘声、人群嘈杂、风声、混响——和实时要求端到端延迟通常低于200ms设计前端链路VAD先做语音/非语音判断再做噪声估计与降噪用AEC处理回声可选波束成形处理多麦克风场景选择核心技术路线传统方法用谱减法、维纳滤波深度学习方法用实时可跑的因果模型如RNN或小规模Transformer讨论工程约束模型参数量要控制在几MB内单帧处理时间要低于实时要求还要考虑不同移动端的CPU/GPU差异答案要让人看到你有全局观让面试官觉得把你招进来能干活——而不是只懂一个点。6.2 踩过的坑把“效果”和“实时”处理好的平衡术讲到实时语音处理我想多分享一个实战体会。我早期做语音增强时模型离线评测效果很好但一上线就卡顿。后来排查发现离线测试时用的是GPU线上部署在移动端CPU模型的前向推理时间远超一帧的时长算法根本跑不完。这个教训让我意识到语音算法工程师的笔试里出现“实时”两个字绝不只是一句空话背后的工程约束才是重点。在答题时把自己的实际处理思路写出来比如“我会先用测试集数据测一遍单帧平均推理时间再结合帧移判断是否符合实时性要求”——这句话比任何华丽的技术名词都能证明你的工程能力。6.3 讲讲“为什么”比“做什么”更得分开放题还有一个得分技巧——多讲“为什么”。比如你说用RNN做降噪不光要说“因为RNN适合处理时序信号”还要说“因为RNN的因果结构天然适合流式处理不需要看到整句未来信息可以降低延迟但要注意RNN的串行计算可能成为性能瓶颈所以工程上也可以考虑TCN或因果卷积”。这种层次的回答能同时体现三方面的能力算法理解、工程约束意识、方案权衡思维。笔试的开放式答题时间有限不需要写太多但每写一个方案都配套一个“选它的理由”和“它的代价”分数就不会低。7. 2018年B卷复盘放到今天看备考重心变了吗7.1 没变的部分基础知识和全链路思维依然是门槛如果把B卷拿给今天的语音算法工程师看绝大多数人会觉得“这些内容依然是我每天工作要用的东西”。傅里叶变换、MFCC、VAD、滤波器、CTC概念这些基础在所有语音技术演进中都没有被抛弃。语音算法领域的知识体系就像一棵树树冠在快速生长——端到端模型、自监督预训练——但树干和树根没变。笔试筛选的正是树干树根扎实同时对新枝有敏感度的候选人。7.2 变了的部分深度学习深度和模型理解的要求明显提升2018年的笔试对深度学习的考察集中在RNN/LSTM/CTC层面而今天的面试题已经开始追问Conformer结构、自监督模型wav2vec 2.0、Whisper等、流式/非流式模型差异、大模型在语音任务上的应用等。这意味着今天的备考者除了要掌握B卷原题体现的基础还要跟上技术演进的节奏阅读最新论文、理解核心模型结构。如果把现在的语音算法岗笔试比作2018年的“增强版”我的建议是在完整掌握基础题考点的基础上再往深度模型方向多走一步——比如把端到端语音识别模型的典型结构encoder-decoder、attention、CTC joint training拆成模块逐一理解能画清楚数据流向基本就稳了。7.3 几道可以在面试中反客为主的“加分追问”准备笔试时有一个技巧特别管用为每一道基础题准备一个延伸追问并自己试着回答。笔试结束后的面试环节考官很可能就从卷面上继续追问。举几个例子考官问“MFCC是什么”你可以准备“MFCC用DCT去相关是为了配合GMM的独立假设而在神经网络场景下Fbank往往更合适”考官问“LSTM和RNN的区别”你可以准备“LSTM的门控让梯度在长序列中更容易传递但参数量更大、推理更慢语音流式任务中有时候GRU是性价比更高的选择”考官问“VAD怎么判断阈值”你可以准备“固定阈值在信噪比变化大的场景会失效我会做动态噪声估计用语音帧的长时间平均能量自适应调整”这些延伸追问的答案恰恰是当年B卷里隐含的能力要求——不仅会算还要会想不仅知道“是什么”还要知道“为什么是”。能答出这一层一道基础题就能变成展示实力的舞台。行文至此我对2018年欢聚时代语音算法工程师B卷的拆解就到这里了。如果你正在备考语音算法岗我的最终建议其实很简单把基础题做到100%拿分把中等题做到语法清晰逻辑完整把开放题当工程报告来写。试卷之外多动手处理几段真实音频——跑通一版VAD、提取一次MFCC、训练一个小型降噪模型——这些实际操作带来的理解深度远比多刷十套真题更有价值。