针对这个AI音频算法工程师岗位需求，以下是系统化的知识准备、技能强化和面试应答策略：

一、核心技术能力准备
1. 通信音频算法核心
领域
具体要求
学习建议
RTC VOIP全链路
熟悉通信pipeline：采集→3A处理→编码→传输→解码→渲染
研究WebRTC音频流水线（从audio_processing到NetEQ模块）
3A算法
深入理解AEC（双讲检测/NLMS）、ANS（谱减法/RNN模型）、ALC（动态压缩曲线）
实践SpeexDSP/WebRTC代码，调试会议室回声问题
编解码器
掌握OPUS（抗丢包/SILK/CELT模式切换）、G.711/G.722，关注码率/延迟/复杂度
用libopus实现码率自适应（如从8kbps动态调整到32kbps）
抗传输损伤
丢包隐藏（PLC）、抖动缓冲（JitterBuffer）、前向纠错（FEC）
分析NetEQ算法（包丢失时基于PLC的波形外推）
2. DSP开发与优化
关键点
技能要求
实战建议
主流音频DSP
掌握CEVA-BX/ Cadence HiFi DSP架构（VLIW指令集/内存结构）
下载CEVA-Toolbox，练习向量指令优化（如FFT用SIMD加速）
低延迟优化
帧处理≤10ms，DMA零拷贝，中断响应≤5μs
在STM32上实现I2S双缓冲+DMA乒乓传输（延迟<2ms）
算法移植
浮点转定点（Q格式），内存对齐（Cache优化），汇编级优化
将WebRTC AEC的NEON_后缀函数移植到CEVA平台
调试技能
使用JTAG/Xtensa OCD抓取指令流水，分析CPU负载/内存泄漏
用Perfetto跟踪RTOS任务调度阻塞点
3. 算法工程化能力
模块
要求细节
案例准备
算法SDK化
设计跨平台API（Android/iOS/Windows），支持动态库加载（.so/.dll）
封装降噪算法为noise_suppressor_sdk.h，提供init()/process()/release()
参数调优
基于声学测试数据的迭代（如MOS分提升）
描述如何根据ITU-T P.862 PESQ测试结果调整ANS参数
声学测试
使用APx585/ Head Acoustics设备进行客观测试（频响/THD/延迟）
举例：通过人工嘴+仿真耳测试通话MOS分从3.2提升至4.1
IP合作
算法评估框架搭建（如对比第三方AEC性能）
设计测试用例：在-5dB信噪比下对比XVS与自研AEC的ERLE值

二、项目经验梳理（STAR法则示例）
案例1：VOIP降噪SDK开发
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- **Situation**
：某会议系统在50dB背景噪声下语音可懂度<60%
- **Task**
：开发嵌入式降噪SDK，支持ARM/CEVA双平台
- **Action**
：
1.
改进WebRTC RNNoise：用Q15定点化减少内存30%
2. 设计分层API：`CoreProcess()`
内部调用DSP加速指令
3.
基于噪声数据库生成测试向量（Babble/Street/Café）
- **Result**
：
-
客观测试：SNR提升22dB（P.862 PESQ=4.2）
-
资源占用：CEVA核仅35%负载
- 客户集成：3家厂商完成SDK对接
案例2：抗丢包编解码优化
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- **Situation**
：20%丢包率时OPUS语音断断续续
- **Task**
：优化JitterBuffer并定制FEC方案
- **Action**
：
1.
改进NetEQ：增加PLC缓存深度（200ms→400ms）
2.
设计双路径FEC：关键帧重发 + XOR冗余包
3.
在弱网模拟器（wanem）中验证
- **Result**
：
-
30%丢包率下MOS分保持3.8+
- 手机端通话卡顿率下降85%

三、面试应答策略
1. 技术原理深挖题
问：如何优化AEC在双讲情况下的性能？
答：
“我们采用三级策略：
1. 前端：改进双讲检测（基于互相关信号+深度学习VAD），降低NLMS步长
2. 处理：增加非线性处理（NLP）模块，用舒适噪声掩蔽残留回声
3. 后端：联动AGC防止近端突降，实测双讲失真度从15%降至5%
硬件协同：在CEVA平台用FFT加速ERLE计算（单帧从1.2ms→0.3ms）”
2. 工程问题解决题
问：遇到DSP内存溢出如何定位？
答：
“按四步法：
1. 隔离：用-ffunction-sections分段编译锁定问题模块
2. 监测：通过XTOC工具抓取堆栈峰值，发现环形缓冲区溢出
3. 优化：将FFT旋转因子表从float改为Q14节省2KB
4. 防护：增加malloc钩子函数记录内存分配历史
最终将512KB内存需求压缩至380KB，溢出率归零”

四、差异化竞争力打造
1. 全链路视角
• 从算法到产品：展示从Matlab仿真→C++实现→DSP优化→SDK封装→声学测试的完整闭环经验
• 示例：
“在车载VOIP项目中将算法延迟从45ms压缩至12ms：
◦ 算法层：简化AEC收敛过程（帧长10ms→5ms）
◦ 传输层：定制OPUS的DTX静默压缩
◦ 硬件层：利用CEVA的VIT_SQRT指令加速复数模值计算”
2. 前沿技术结合
• AI融合方向：
“将传统信号处理与深度学习结合：
◦ 用CNN检测突发噪声替代传统VAD
◦ 在CEVA-BX上部署8bit量化RNN降噪模型
◦ 实现资源占用<100KB，推理耗时<3ms”

五、紧急能力补缺方案
短板领域
速成方案
CEVA开发
在CEVA官网下载BX系列模拟器，完成《CEVA-BX Audio Toolbox》教程
声学测试
学习ITU-T P.863 POLQA标准，用Audacity生成测试音频（如男/女声扫频信号）
SDK设计
研究WebRTC Native API设计模式，动手封装一个EQ算法动态库（支持Android JNI）
关键提醒：针对岗位要求的“参与上游算法IP合作”，准备一个算法选型案例：
“曾评估三家AEC IP供应商：
• 供应商A：ERLE 40dB但功耗200mW
• 供应商B：支持分布式麦克风但成本×3
• 最终选择：定制化改进供应商C的方案，通过混合精度计算降低功耗35%”
考察点：技术判断力 + 商业思维