高噪声车间语音报工识别：热词与降噪联合调优

语音报工可让操作工在不停机的情况下完成工时与工序上报，但冲压、风机等持续噪声常使通用语音识别字错率明显上升。语音交互实验室近期在某机加工车间开展了为期四周的报工语音识别实验，围绕噪声适配与行业术语两条主线推进。
实验要点：

• 数据侧：采集车间四类典型工位约1200条真实报工语音，覆盖风机底噪、金属撞击等场景，构建领域评测集；通用基线模型字错率约18%。
• 方法侧：采用前端降噪与领域热词结合的方案，将工件号、工序名、设备编号等约300个术语加入识别热词表，并按工位噪声特征微调降噪参数。

阶段性结果显示：热词加入后术语类错误下降约六成，结合降噪后整体字错率降至6%左右；操作工单次报工平均耗时由约45秒缩短至20秒以内。
下一步计划：一是扩充口音与方言样本，检验跨班组场景下的识别稳定性；二是将识别结果与MES报工接口对接，验证语音到结构化工单的端到端准确率，为小范围试用做准备。