强噪声车间语音报工识别的实验进展

工业现场的报工、报修与巡检记录多以纸质单据或手工录入为主，操作工双手常被占用，数据滞后且不完整。语音交互实验室近期围绕强噪声车间的语音报工场景开展实验，验证语音录入在真实工况下的可用性。

• 在约85分贝的冲压车间采集样本语音1200条，采用降噪前端与领域词表微调方案，报工关键词识别准确率从基线71%提升至93%，工单号、批次号等数字串误识率降至4%以下；
• 针对佩戴耳塞导致的发音变形，补充近耳拾音对比测试，字错率较远场拾音低约11个百分点，确认近耳方案更适配本场景。

下一步计划在总装线开展为期一个月的试点，重点验证连续报工时的打断与纠错交互，并评估离线部署下的推理时延。现阶段结论仍限于实验环境，能否规模化推广取决于试点中的稳定性表现。