AI巡检语音指令定制：远场降噪与唤醒抑制

工业巡检现场的语音交互，难点不在识别模型本身，而在 85 dB(A) 以上的稳态噪声、设备回声与相邻工位串扰。本期实验室把问题拆成前端降噪、唤醒判定、指令纠错三段，并在一家汽车零部件厂的装配与机加工产线做了六周现场验证。

• 进展：前端采用双麦阵列加自适应回声消除，用设备空转录音建立噪声基底；唤醒模型以 0.8 M 参数常驻端侧，指令识别走流式解码。85–92 dB(A) 条件下，唤醒率由 88.4% 提升至 95.1%，误唤醒由每 24 小时 6.2 次降至 1.4 次，3 秒内短指令字准率 91.0%→94.6%。
• 下一步：引入声源方位与工位绑定做仲裁，先解决“隔两台设备被唤醒”的串扰，再补充方言口音样本，并把降噪前端移植到算力更低的巡检终端上验证。