声音物理特性
采样率与位深度
时域频域分析
傅里叶变换入门
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音频Codec
I2S/TDM/PDM接口
DSP与NPU协同
硬件音频通路图
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SDK获取与编译
ADB/串口调试
音频调试工具链
日志系统
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关键词检测KWS
DNN唤醒模型
MTK VoiceWakeup
唤醒率/误唤醒率
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数据采集规范
数据增强/量化
ONNX→TFLite→MTK
模型热更新
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多唤醒词配置
动态阈值调整
自适应VAD
二次确认/置信度
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噪声类型分析
谱减法/维纳滤波
自适应滤波NLMS/RLS
单麦多麦差异
🔇
麦克风布局设计
波束成形原理
GSC算法
AEC集成
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回声路径建模
双讲检测DTD
非线性处理NLP
MTK AEC参数配置
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前馈/反馈/混合ANC
MTK ANC硬件加速
ANC与唤醒冲突处理
路测调优方法
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VAD触发门限
噪声谱跟踪
VAD与唤醒联动
低信噪比优化
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灵敏度校准
相位一致性校准
远场模型校准
MTK Calibration Tool
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降噪链路优先级
降噪对唤醒特征影响
联合调优迭代流程
实际案例分享
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静止场景参数集
高速行驶场景
开窗场景参数集
音乐播放场景
🌆
唤醒率WR/误唤醒FAR
信噪比提升SNRI
PESQ/MOS分
实时因子RTF/内存
📊
自动化唤醒测试脚本
噪声注入测试
长稳Monkey Test
回归测试流程
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唤醒不灵敏排查
误唤醒频发排查
降噪后语音失真
回声残留排查
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关键Log标签
Dump音频流分析
Trace点与性能分析
Systrace抓取
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DSP低功耗模式
唤醒引擎间歇策略
降噪计算量优化
NPU推理频率调节
🔋
中英文混合唤醒
方言模型支持
语种自适应切换
多语种数据准备
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OTA升级流程设计
模型分区管理
版本回滚机制
升级失败处理
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温度循环测试
振动测试
EMC/EMI对音频影响
看门狗与异常恢复
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百度/腾讯/阿里SDK
唤醒词冲突处理
音频路由切换
多助手共存策略
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EQ/DRC对唤醒影响
音效后处理链路
唤醒时音效旁路
用户感知优化
🎛️
路测场景设计
数据采集方案
主观评价体系
问题复现与修复闭环
🛣️
车内语音数据隐私
GDPR/个保法要求
本地唤醒与云端边界
数据脱敏方案
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端侧大模型语音交互
个性化唤醒(声纹+)
多模态融合(视觉+语音)
AI降噪新趋势
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从零搭建唤醒系统
参数调优全过程
问题排查与性能达标
项目交付文档编写
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核心知识点回顾
常见面试题解析
推荐阅读资料
社区与技术渠道
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