噪声车间语音交互实验：巡检数据免手录入

在工业现场，巡检与质检人员常需双手持工具或扶住工件，语音填报是替代手工录入的自然交互方式。但车间噪声、设备混响与远场衰减，会让通用语音识别模型在真实产线上的表现明显下降。语音交互实验室近期围绕这一场景开展阶段性实验，聚焦降噪前端与领域词表两条技术线。

· 阶段进展：在85分贝左右的装配车间环境中，采用双麦阵列波束成形叠加定制热词表后，设备编号与缺陷类别的识别准确率由基线76%提升至92%，误唤醒率控制在每8小时1次以内。
· 下一步计划：验证佩戴耳塞与防护面罩时的近讲拾音方案，并在两周内累计500条真实巡检语料，用于口音与语速差异的适配微调。

我们的判断是：工业语音交互的难点不在模型本身，而在拾音链路与词表工程。先在单一场景把全链路跑通，再谈多车间推广，是更务实的路径。