车间强噪声环境语音指令识别实验进展

工业现场中，一线人员常因戴手套、手持工具而难以操作终端，语音交互是可行的补充入口，但车间强噪声是主要障碍。语音交互实验室近期围绕该场景开展阶段性实验。
要点一：在某机加工车间采集设备运行噪声约30小时，与开源指令数据混合后对预训练模型微调。在背景噪声约88分贝的实测环境中，200条固定指令的识别准确率由基线71%提升至93%，平均响应延迟约0.8秒。
要点二：下一步将识别范围从固定指令扩展至维护记录的自由口述，测试佩戴耳塞场景下的唤醒可靠性，并评估双麦克风阵列的定向降噪增益。
需要说明的是，当前结论仅适用于受控词表场景；自由文本在强噪声下错误率仍明显偏高，距离车间常态使用还需更多现场数据迭代。