车间噪声环境语音工单录入实验进展

在设备巡检与维修场景中，一线人员双手常被占用，纸质记录滞后且易漏项。语音交互实验室近期在高噪声车间开展语音工单录入实验，验证语音AI在工业现场的可用性边界。实验选取某机加工车间三个工位，环境噪声约82~90分贝。初期通用识别模型在近距离拾音下词错率超过18%，错误集中在设备编号、工艺参数等专业词上。为此我们做了两项调整：1、构建包含设备型号、故障术语、工序名的领域词表约1200条，配合热词增强，词错率降至7.4%；2、采用双麦阵列降噪前端结合近讲拾音，在85分贝噪声下指令唤醒成功率从71%提升至93%。阶段性结论：语音录入在“短句、结构化、近场”条件下已具备实用价值，长段落自由口述仍不可靠，不宜夸大。下一步计划将模型压缩后部署至工位边缘设备，验证断网环境下的离线识别稳定性，并与巡检系统打通，实现说完即成单的闭环。