高噪声车间语音指令：麦克风阵列与关键词识别

我们在《语音交互实验室》搭了一条面向车间现场的语音指令链路，目标不是做通用对话，而是让操作工在噪声环境下用短指令完成“记录状态、呼叫复核、切换工位”这类动作。

链路分三段：前端用四麦环形阵列做波束成形与回声抑制；中段用轻量降噪网络处理稳态机械噪声；后端的命令词模型只覆盖现场约定的四十余条指令，训练数据由少量真实录音加仿真混响按比例配比。

要点：

• 进展：在约 78 dB(A) 的装配线旁实测，固定句式的指令唤醒率由单麦方案的 71% 提升至 93%，误唤醒约四小时一次；
• 下一步：把“这台有点松”这类非固定表述纳入意图分类，并测试佩戴面罩、手套时的识别稳定性。

一个克制的判断是：语音在工业现场短期内更适合“窄指令、强约束”的交互定位，开放对话留给更安静的办公与客服场景。