噪声车间语音报工识别实验：降噪与热词优化

语音报工是制造现场数据采集的低门槛入口，但车间噪声、口音与专业术语混说常导致识别率下降。本期语音交互实验室在一家机加工车间开展了为期四周的语音报工识别实验，围绕前端降噪、词表约束与术语自适应三个环节持续迭代。实验要点：1. 采用麦克风阵列定向拾音结合前端降噪后，在85分贝左右的设备噪声下，工单号与工序名的识别准确率由71%提升至93%；2. 将识别引擎与工单词表做热词约束后，数字串与料号类内容误识率下降约六成，工人单次报工平均耗时由45秒缩短至20秒以内。下一步计划：引入离线推理以应对车间网络波动，并扩充方言口音样本，验证模型在不同班次工人间的稳定性。我们将持续记录实验数据，评估该方案在多品种小批量场景下的可复制性。