AI设备巡检语音指令定制：远场拾音与噪声鲁棒识别

在配电房、泵房等稳态噪声普遍高于 75 dB 的场景，语音指令的难点不在识别模型本身，而在前端拾音与指令集边界定义。本阶段实验以 20 条设备巡检固定指令为对象，做了三件事：一是用双麦阵列加波束成形做目标方向增强，配合基于能量与谱平坦度的噪声门限，先做关键词检出再触发完整识别，降低无效算力开销；二是把指令文本作为偏置词表注入解码器，对“合闸”“复位”“切至备用”等易混词做同音与近音约束；三是对置信度低于阈值的识别结果不直接执行，改为 TTS 回读并要求确认词，避免误动作。

内部离线测试（82 dB 稳态噪声，拾音距离 1 米与 3 米）显示，固定指令端到端正确率由基线 78% 提升至约 93%，24 小时误唤醒不超过 1 次。当前在说话人朝向变化、多人同时说话时仍有明显衰减。

下一步计划：补充方言与口音的自适应微调数据，验证端侧量化模型长时运行稳定性，并将指令与设备状态绑定，形成“识别—回读—执行—状态回传”的闭环。