一、核心知识准备
1. 算法原理
3A算法（AGC自动增益控制/AEC回声消除/ANS降噪）：
掌握AEC的NLMS/双讲检测原理，ANS的谱减法/维纳滤波，AGC的压缩曲线设计。
熟悉Speex/WebRTC等开源实现。
EQ音效：
IIR/FIR滤波器设计（巴特沃斯/切比雪夫），参量/图示均衡器，动态EQ。
了解DRC动态范围压缩原理。
助听算法：
WDRC（宽动态范围压缩）：通道划分、压缩比/启动释放时间。
啸叫抑制：自适应陷波器、相位反转法、预测性消除（如PNLMS）。
音频编解码：
熟悉AAC/OPUS/SBC编码原理，关注延迟/码率/复杂度权衡。
睡眠算法：
了解睡眠监测相关声学特征（鼾声检测、呼吸音分析）。
2. DSP系统开发
音频流处理：
掌握环形缓冲区、多级流水线、零拷贝优化。
熟悉采样率转换（SRC）、重采样抗混叠。
低功耗设计：
休眠唤醒机制（如ARM的WFI指令）、时钟门控、数据批处理降低CPU唤醒频率。
低时延方案：
优化处理帧大小（5~10ms），DMA传输优化，中断响应延迟控制。
3. 嵌入式开发
RTOS驱动开发：
掌握FreeRTOS/Zephyr任务调度、IPC（队列/信号量）。
熟悉I2S/PCM/DMA音频接口驱动，调试示波器/C逻辑分析仪。
调试技能：
使用JTAG/SWO接口进行实时跟踪，内存泄漏检测（如Heap Trace）。
二、技能实践准备
1. 算法复现与优化
仿真验证：
用MATLAB/Python实现WDRC压缩曲线，在Librosa上测试啸叫抑制效果。
嵌入式移植：
在STMCubeIDE或TI CCS平台移植开源算法（如WebRTC AEC），优化定点化运算（Q格式）。
2. 项目经验梳理
针对岗位职责，准备案例：
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| 职责需求 | 你的案例 | |----------------|------------------------------------------| | 音频系统架构 | 设计TWS双耳同步音频流方案（低延迟<20ms）| | 算法评估调试 | 在Cortex-M4上优化EQ，内存占用降低30% | | RTOS驱动开发 | 为CS47L63编解码器编写I2S+DMA驱动 |
3. 硬件平台熟悉
掌握主流音频DSP芯片：
ADI的SHARC系列、TI的C55xx/C6xxx、恒玄BES2500。
了解音频接口标准：I2S/TDM/PDM，MIPI SoundWire。
三、面试应答策略
1. 技术问题应答框架
原理类问题（例：解释WDRC）：
“WDRC的核心是通过多通道压缩匹配人耳听觉动态范围。我在项目中曾划分4个频段，针对低频设置高压缩比（3:1）以增强言语清晰度，同时采用快速启动（5ms）/慢速释放（150ms）避免失真。”
✅ 关联应用场景，量化参数。
调试类问题（例：如何解决啸叫）：
“首先用REW测量反馈点频率，在嵌入式端实现自适应陷波器，结合相位反转法作为二级保护。曾将啸叫抑制增益提升12dB，同时保证语音失真度<2%。”
✅ 强调测量→算法选择→结果量化。
2. 项目阐述方法
使用STAR法则：
Situation：TWS耳机通话降噪效果差（信噪比<10dB）
Task：在M33内核（100MHz）上集成双麦降噪
Action：移植WebRTC ANS，优化FFT为定点radix-4，降帧长至8ms
Result：信噪比提升至25dB，单核CPU占用率<40%
3. 高频深入问题
低时延设计：
“我们通过三级优化：1. 音频流采用乒乓缓存+DMA（延迟5ms） 2. 算法改用帧长64采样点（4ms@16kHz） 3. 关闭RTOS节拍中断降低调度抖动。”功耗优化：
“在睡眠监测场景，设计状态机：正常模式（50mA）→ 检测到静默进入微功耗模式（1mA）→ 每200ms唤醒检测特征，整体功耗降低76%。”
四、差异化竞争力
算法-硬件协同优化：
举例：“在BES2300上，将FFT从浮点转Q15定点，利用SIMD指令加速，耗时从2.1ms降至0.7ms。”
全链路理解：
展示从麦克风阵列→前端处理→编解码→无线传输的完整调试经验。
问题定位能力：
描述如何通过APx515音频分析仪捕捉I2S时序错误，或使用Perfetto工具分析RTOS调度阻塞。
五、学习资源推荐
书籍：
《实时数字信号处理实践》 (C语言实现DSP)
《语音增强：理论与实践》 (3A算法详解)工具：
仿真：MATLAB Audio Toolbox / Python Librosa
嵌入式：STM32CubeAudio扩展包 / TI ALC插件
开源项目：
WebRTC音频处理模块、FreeRTOS+FatFs音频流Demo
✅ 关键建议：针对岗位职责第1条“负责整体方案”，准备一个系统设计案例（如TWS多设备切换音频架构），重点描述技术选型依据（如选OPUS而非AAC因延迟更低）和资源权衡（内存/算力/功耗），这将极大提升竞争力。
