车间里双手常在油污与工件之间，纸质报工和手持终端都不方便。本期语音交互实验室在一条机加工产线做了小规模验证：用 4 麦环形阵列做波束成形，先处理稳态噪声与机床回声，再接关键词与命令词识别；识别结果不直接落库，而是回读一遍由工人确认后再写入 MES。
进展与数据（内部测试，样本有限，仅作参考）：
· 采集现场音频约 40 小时，覆盖 12 台机床、85~92 dB(A) 背景噪声；60 条高频命令词（报工、报修、查进度、呼叫检验）在 1 米与 3 米距离的识别率分别约 97% 与 89%，误唤醒控制在每班 1 次以内。
· 主要误差来自相邻机床的同类指令串扰与本地口音。我们加入方向门控与语速自适应，并把单音节确认词改为双音节结构，串扰导致的误触发明显下降。
下一步：把固定命令词扩展到带槽位（设备号、数量、缺陷代码）的短句理解，用少量现场口音样本做微调；同时在两条产线验证与工单系统的闭环写入，重点观察误报代价与工人重复确认的耐心边界。
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