AI远场语音指令识别：车间噪声与免手操巡检

工业现场的语音交互长期卡在两处：一是机床噪声与混响让远场拾音的信噪比骤降，二是操作工双手被工具和工件占用，触屏、按键都不方便。本期《语音交互实验室》在一家机加工车间做了小规模验证，目标很窄——让巡检人员用固定命令词完成记录、呼叫与确认，不做开放域对话。

做法上把前端拆成三级：先用固定几何的麦克风阵列做波束成形，把主瓣对准说话人；再用轻量降噪网络压制稳态机床噪声与风机底噪；最后用现场语料微调的声学模型做命令词识别，并在后端加一层时长与置信度联合的拒识，避免误触发。训练语料只用了约 12 小时车间实采音频，加上少量公开中文语音数据做底。

要点进展：

• 在 78 dB(A) 背景噪声、2～4 米距离下，20 条命令词的一次唤醒准确率从基线 82.4% 提升到 94.1%，误唤醒约 0.3 次/小时；
• 主要失分项集中在带口音的短命令词与并发噪声突增，样本量仍不足。

下一步计划：补充多口音与设备启停瞬态语料，引入轻量在线自适应，并测试在边缘盒子上把全链路延迟压到 300 毫秒以内。