一、核心知識準備
1. 算法原理
3A算法（AGC自動增益控制/AEC回聲消除/ANS降噪）：
掌握AEC的NLMS/雙講檢測原理，ANS的譜減法/維納濾波，AGC的壓縮曲線設計。
熟悉Speex/WebRTC等開源實現。
EQ音效：
IIR/FIR濾波器設計（巴特沃斯/切比雪夫），參量/圖示均衡器，動態EQ。
了解DRC動態范圍壓縮原理。
助聽算法：
WDRC（寬動態范圍壓縮）：通道劃分、壓縮比/啟動釋放時間。
嘯叫抑制：自適應陷波器、相位反轉法、預測性消除（如PNLMS）。
音頻編解碼：
熟悉AAC/OPUS/SBC編碼原理，關注延遲/碼率/復雜度權衡。
睡眠算法：
了解睡眠監測相關聲學特征（鼾聲檢測、呼吸音分析）。
2. DSP系統開發
音頻流處理：
掌握環形緩沖區、多級流水線、零拷貝優化。
熟悉采樣率轉換（SRC）、重采樣抗混疊。
低功耗設計：
休眠喚醒機制（如ARM的WFI指令）、時鐘門控、數據批處理降低CPU喚醒頻率。
低時延方案：
優化處理幀大小（5~10ms），DMA傳輸優化，中斷響應延遲控制。
3. 嵌入式開發
RTOS驅動開發：
掌握FreeRTOS/Zephyr任務調度、IPC（隊列/信號量）。
熟悉I2S/PCM/DMA音頻接口驅動，調試示波器/C邏輯分析儀。
調試技能：
使用JTAG/SWO接口進行實時跟蹤，內存泄漏檢測（如Heap Trace）。
二、技能實踐準備
1. 算法復現與優化
仿真驗證：
用MATLAB/Python實現WDRC壓縮曲線，在Librosa上測試嘯叫抑制效果。
嵌入式移植：
在STMCubeIDE或TI CCS平臺移植開源算法（如WebRTC AEC），優化定點化運算（Q格式）。
2. 項目經驗梳理
針對崗位職責，準備案例：
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| 職責需求 | 你的案例 | |----------------|------------------------------------------| | 音頻系統架構 | 設計TWS雙耳同步音頻流方案（低延遲<20ms）| | 算法評估調試 | 在Cortex-M4上優化EQ，內存占用降低30% | | RTOS驅動開發 | 為CS47L63編解碼器編寫I2S+DMA驅動 |
3. 硬件平臺熟悉
掌握主流音頻DSP芯片：
ADI的SHARC系列、TI的C55xx/C6xxx、恒玄BES2500。
了解音頻接口標準：I2S/TDM/PDM，MIPI SoundWire。
三、面試應答策略
1. 技術問題應答框架
原理類問題（例：解釋WDRC）：
“WDRC的核心是通過多通道壓縮匹配人耳聽覺動態范圍。我在項目中曾劃分4個頻段，針對低頻設置高壓縮比（3:1）以增強言語清晰度，同時采用快速啟動（5ms）/慢速釋放（150ms）避免失真。”
? 關聯應用場景，量化參數。
調試類問題（例：如何解決嘯叫）：
“首先用REW測量反饋點頻率，在嵌入式端實現自適應陷波器，結合相位反轉法作為二級保護。曾將嘯叫抑制增益提升12dB，同時保證語音失真度<2%。”
? 強調測量→算法選擇→結果量化。
2. 項目闡述方法
使用STAR法則：
Situation：TWS耳機通話降噪效果差（信噪比<10dB）
Task：在M33內核（100MHz）上集成雙麥降噪
Action：移植WebRTC ANS，優化FFT為定點radix-4，降幀長至8ms
Result：信噪比提升至25dB，單核CPU占用率<40%
3. 高頻深入問題
低時延設計：
“我們通過三級優化：1. 音頻流采用乒乓緩存+DMA（延遲5ms） 2. 算法改用幀長64采樣點（4ms@16kHz） 3. 關閉RTOS節拍中斷降低調度抖動。”功耗優化：
“在睡眠監測場景，設計狀態機：正常模式（50mA）→ 檢測到靜默進入微功耗模式（1mA）→ 每200ms喚醒檢測特征，整體功耗降低76%。”
四、差異化競爭力
算法-硬件協同優化：
舉例：“在BES2300上，將FFT從浮點轉Q15定點，利用SIMD指令加速，耗時從2.1ms降至0.7ms。”
全鏈路理解：
展示從麥克風陣列→前端處理→編解碼→無線傳輸的完整調試經驗。
問題定位能力：
描述如何通過APx515音頻分析儀捕捉I2S時序錯誤，或使用Perfetto工具分析RTOS調度阻塞。
五、學習資源推薦
書籍：
《實時數字信號處理實踐》 (C語言實現DSP)
《語音增強：理論與實踐》 (3A算法詳解)工具：
仿真：MATLAB Audio Toolbox / Python Librosa
嵌入式：STM32CubeAudio擴展包 / TI ALC插件
開源項目：
WebRTC音頻處理模塊、FreeRTOS+FatFs音頻流Demo
??關鍵建議：針對崗位職責第1條“負責整體方案”，準備一個系統設計案例（如TWS多設備切換音頻架構），重點描述技術選型依據（如選OPUS而非AAC因延遲更低）和資源權衡（內存/算力/功耗），這將極大提升競爭力。
