车间高噪声环境语音指令识别实验进展

工业现场的许多操作场景中，工人双手被占用或需佩戴手套，触屏录入不便，语音交互具备实际价值，但车间高噪声是首要技术障碍。近期语音交互实验室围绕两类典型工业声学环境，开展了语音指令识别的阶段性实验。

实验在空压机站（稳态低频噪声为主）与装配工位（间歇冲击噪声为主）采集约6小时语音数据，信噪比介于-5dB至15dB，对比通用识别模型与加入前端降噪、领域词表微调后的效果。

· 引入双麦克风阵列波束成形降噪后，空压机站场景指令识别准确率由71%提升至89%；装配工位因冲击噪声突发性强，仅由76%提升至83%。
· 将设备名称、工艺参数等约200条领域词加入识别词表后，参数类指令中数字串错误率下降约三成。

下一步将扩大样本覆盖不同班次与工位，并测试离线边缘部署方案，以满足车间语音数据不外传的要求。当前判断：稳态噪声场景已具备试点条件，冲击噪声场景仍需结合定向拾音或声学改造进一步验证。