面向高噪声车间的语音报工实验进展

车间工人在操作设备时双手常被占用，纸质报工存在滞后与漏记。语音交互实验室近期围绕高噪声环境下的语音报工开展实验性探索，验证语音AI在制造现场的可用性。
试点场景为某机加工车间，设备运行噪声约85~92分贝。实测发现，通用语音识别模型在此噪声水平下字错率超过40%，工序名与料号字段几乎不可用。为此我们做了三项改进：采用近讲双麦克阵列配合前端降噪压制机械背景噪声；用车间工序词表对识别模型做领域微调；对数字与料号等关键字段引入复述确认交互，由系统回读、工人按键确认。
· 改进后现场实测字错率降至12%以内，料号字段经确认机制后误录率低于2%；
· 两周试点中，单条报工平均耗时由约90秒（纸质）缩短至25秒，夜班数据回传及时率明显改善。
当前仍有约8%的语音因口音与方言需二次确认。下一步将扩充带口音的训练语料，并把识别结果直连MES报工接口，减少人工转录环节。