一面 7.30 14:00 时长45分钟
提前半小时入场，面试官准时进入面试间，面试过程中对方有杂音，应该是在有其他同事的而开放区域进行面试。
1.自我介绍
2.介绍印象最深的或者最近在做的项目。-----介绍了自己的课题和在做的一个基于conformer的尝试。
3.语音增强中传统方法和深度学习的方法的异同点。
4.了解或做过关于去混响和语音分离相关的算法吗？----不了解，我的课题研究对象是单通道加性噪声，混响一般是卷积噪声，在这个房向没有涉猎，有做过语音分离项目
5.介绍一下你做的语音分离的项目。
6.介绍一下conformer相对于transformer的改进的地方------没答好，第2题给自己挖坑了。
7.在白板上写一个程序，计算语音序列的短时能量，输入为list表示语音序列，采样率为16KHz，帧长25ms，帧移10ms。
8.在刚才的程序基础上计算短时能量的统计直方图，bins自己设定--------小插曲是忘了matplotlib的直方图函数怎么用，所以自己实现了一个，然后跟面试官解释了一下，面试官表示记不住第三方包很正常。
9.算法，TopK怎么实现？------回答用大顶堆的方法，然后问了堆大小是多少。其实可以回答得更好，应该说明求topK大用小顶堆，求topK小用大顶堆。
10.反问环节
整体体验特别好，就像在和和蔼的导师聊课题一样。
二面 8.2 14:00 时长90分钟
提前半小时入场，面试官迟到2分钟，这次面试过程中没有杂音，可能是在单独的房间。
1.自我介绍
2.询问课题和项目
3.从项目展开，深入讨论场景和问题，考察解决问题的能力和思考能力
4.毕业论文的进展
5.编程：最大乘积子序列------一开始感觉题目眼熟，很像刚刷过的题，但又不一样，写了一版程序，跟面试官讨论了一下，发现是我理解题干有问题，面试官给予纠正(确实是我刚刷过的题)，直接写了个AC的解。
6.反问环节
整体体验特别好，有点像毕业答辩，面试官老师对我的课题提出了很多新思路，受益匪浅。
二面挂了，秋招加油！
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