高噪声车间语音指令识别定制：降噪与领域词优化

语音交互实验室近期围绕高噪声工业车间的语音交互开展实验，聚焦巡检报工与设备语音指令两类场景。车间环境噪声普遍在80~95dB，通用语音识别模型在此条件下词错率显著上升，直接可用性不足。实验采用“前端降噪+领域适配”两段式方案：前端结合双麦克风波束成形与轻量深度降噪网络，抑制机械背景噪声；后端在通用识别模型基础上注入工单术语、设备型号等领域词表，并使用约200条现场真实录音进行小样本微调。阶段结果：
· 在92dB冲压车间实测，词错率由基线23.4%降至8.1%，关键术语识别准确率达96%；
· 语音报工单结构化解析成功率从61%提升至89%，单条报工平均耗时缩短约40%。
下一步计划围绕两点展开：一是引入口音与方言自适应模块，覆盖一线工人的语言多样性；二是验证端侧离线部署方案，满足无网车间及数据不出厂的合规要求。实验室将持续在真实产线环境中迭代验证，现阶段结论仅限特定噪声与术语场景，不对通用效果作额外推断。