高噪声车间免提语音指令识别：阶段性实验进展

工业现场的高机械噪声与双手占用场景，长期制约语音交互在产线的落地。语音交互实验室近期围绕高噪声车间免提语音指令识别开展阶段实验，测试环境模拟总装与冲压车间，背景噪声75-90 dB(A)，目标是支持工人在双手被占用时语音查询工单、上报异常。
技术路线分两级：前端采用双麦阵列结合深度学习语音增强，后端基于通用识别模型，使用约2000条现场采集的带噪指令语料做领域微调，并构建约300词的封闭指令词表约束解码。
• 阶段性结果：在85 dB(A)冲压噪声下，指令词识别准确率由基线71.2%提升至93.5%，误唤醒降至每24小时0.8次，端侧推理延迟约180 ms。
• 下一步计划：扩充川渝、粤语方言与口音样本，打通MES工单接口，在一条装配线开展八周现场试点，验证真实班次下的可用性与工人接受度。