车间强噪声下语音指令识别实验进展

在装配与巡检场景中，工人双手常被占用，语音录入工单、语音查询设备参数的需求明确，但车间噪声普遍超过85dB，通用语音识别模型词错率显著上升。实验室近期围绕该问题开展阶段性实验，采用“降噪前端+领域适配”两段式方案：前端以双麦克风阵列完成波束成形与稳态噪声抑制；后端基于开源ASR基座，使用约200小时车间录音与工单术语进行微调。阶段性进展：1、在90dB风机噪声条件下，指令类短句词错率由通用模型的18.7%降至6.2%；2、建立约2万条工业术语热词表后，设备编号与物料名称的识别准确率提升约11个百分点。下一步计划在合作工厂装配工位开展为期一个月的现场试点，重点验证多人同时说话、地域口音差异两类场景，并评估工人佩戴耳罩时的近讲拾音方案，以确定可交付的工程化配置。