】 1. 扎实的声学与数学基础：熟悉数字信号处理、信号与系统、声学基础理论，理解傅里叶变换、时频分析、数字滤波、卷积及采样理论等基本原理。 2. 熟悉传统语音信号处理算法：掌握语音降噪、语音增强、语音活动检测（VAD）、语音编解码等常见算法，理解其基本原理及典型应用场景。 3. 熟悉深度学习声学算法：掌握CNN、RNN、Transformer等常见神经网络结构，了解深度学习在语音增强、降噪、语音编码及声学特征提取等领域的应用，具有相关模型训练或优化经验。 4. 具备声场模拟与分析能力：熟悉噪声建模、混响模拟、房间冲激响应（RIR）、声场还原等相关技术，具备声学仿真或实际声场测试经验。 5. 具备良好的编程能力：熟练掌握C/C++、Python，熟悉NumPy、SciPy、PyTorch等常用科学计算及深度学习工具，能够独立完成声学算法开发、验证及工程实现。 6. 具备较强的工程实践能力：熟悉音频数据采集、处理与分析流程，能够结合实际声学测试结果开展算法调试、性能评估与优化。