强噪声车间语音指令识别实验：降噪与唤醒优化

车间环境噪声高、混响复杂，通用语音识别模型在现场常出现唤醒失败与误触发。语音交互实验室近期在某装配车间开展强噪声场景语音指令识别实验，验证免手操作交互的工程可行性。
阶段性结果：

• 采用双麦阵列波束成形与谱减降噪级联方案，在85分贝背景噪声下，关键词唤醒准确率由基线71%提升至93%，误唤醒降至每8小时约1.2次；
• 针对现场口音与专有工艺术语，基于约300条真实录音进行LoRA微调，指令词识别准确率提升约9个百分点，未观察到通用场景能力明显退化。

下一步将扩大采样覆盖夜班与不同工位，验证跨车间泛化表现，并评估边缘端部署的推理时延与功耗，为巡检口述、工单录入等免手操作场景积累可复用的工程数据。