高噪声车间语音工单录入实验进展

在制造现场，巡检与维修人员常需边作业边记录，手动录入工单效率低且易遗漏。语音交互实验室近期围绕高噪声环境下的语音工单录入开展第一阶段实验，选取注塑车间与空压站两个典型场景，累计采集约40小时带噪语音，环境噪声集中在75~95分贝。技术路线采用“阵列麦克风降噪+领域词表定制”：先通过波束成形抑制设备背景噪声，再将车间常用设备名、工艺术语与故障描述加入识别词表做定向优化。主要进展：①在85分贝以下环境，指令类短句识别准确率由基线82%提升至94%；长句自由描述为88%，是下一阶段优化重点。②工单结构化抽取（设备、部位、现象三要素）准确率达91%，可对接现有报修流程。下一步计划在两个车间部署边缘端推理试点，验证连续佩戴麦克风在真实班次中的可用性，并评估手套、口罩等佩戴因素对识别的影响。阶段性判断：降噪与领域适配是语音方案能否在工业现场落地的关键，而非模型规模本身。