高噪声车间语音工单识别：降噪前端与免提录入

在设备巡检与维修场景中，一线人员双手常被工具占用，纸质或移动端录入工单效率低、字段缺失率高。语音交互实验室近期围绕「高噪声车间语音工单」开展实验性探索，目标是让维修人员在约90分贝环境下以口述方式完成点检与维修记录。

技术路线上，前端采用双麦克风阵列波束成形与近场增强，叠加基于频域掩码的降噪模块；后端接入针对工业词汇定制的识别模型，对设备位号、备件名称等专有名词通过热词表与拼写纠错提升准确率。

阶段性进展：
· 在风机车间实测（背景噪声85–95 dB），短句指令字错率由通用模型的18.7%降至6.4%；
· 口述工单结构化抽取准确率约91%，单条记录录入耗时由约3分钟缩短至40秒。