高噪声车间语音报工系统定制：降噪与识别实测

语音交互实验室近期围绕高噪声工业场景开展语音报工的实验性验证。车间背景噪声普遍在85dB以上，通用语音识别模型词错率明显上升，叠加工人佩戴耳塞、双手占用等因素，传统触屏报工效率较低。
本阶段进展：

• 采用“前端降噪+领域热词增强”两级方案：前端基于双麦克风波束成形与深度学习降噪，信噪比平均提升约12dB；后端向通用识别模型注入设备名、工艺术语等500余条热词，工序短语识别准确率由78%提升至96%。
• 在某机加工车间完成两周试点，覆盖12名操作工、3类报工场景，单次语音报工平均耗时由手工录入的约90秒降至20秒以内。

下一步将扩展方言语料采集，验证川渝、粤方言口音下的识别鲁棒性，并探索语音与扫码的多模态融合以降低误报工率。实验室将持续更新验证数据与方法细节。