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近日，中汽中心工程院電聲團隊推出了語音識別自動化測試系統。此系統基于聲學場景模擬算法，為客戶提供多噪聲場景、多方言、多語種的語音識別性能自動化測試與評估解決方案。

圖1車載語音識別測試系統

得益于汽車各種復雜噪聲場景，尤其是高噪場景，對語音識別的精度有著顯著的影響。現階段車輛等終端集成供應商的語音交互能力，主機廠尚未對語音識別性能進行管控。《JD Power 2020美國車輛可靠性研究報告》顯示，語音交互位列美國車主2020年“抱怨最多的問題”第一名；經測試某自主品牌汽車綜合語音識別成功率僅為81%，在100km/h時，車輛語音識別精度不足70%，120km/h時，語音交互系統經常無法工作。

圖2 多種噪聲場景

預計到2028年，全球近90％的新車將標配語音助手，終端廠商需要通過自動化的測試設備來評估各種噪聲場景下的語音識別質量，來推動語音供應商優化識別模型，進而為客戶提供良好的智能語音交互體驗。

因此，如何在實驗室環境或靜態的車輛內部，快速模擬實車復雜多變的噪聲環境并進行語音識別性能的測試，顯得尤為必要？中汽中心工程院電聲團隊依據ESTI 202 396-1標準和ETSI TS 103 224標準開發的語音識別測試系統，可為語音識別測試模擬各種噪聲場景，完成多音區語音交互系統的大規模識別性能測試任務，并一鍵導出性能評估報告。

圖3系統級車載語音識別測試流程

中汽中心工程院電聲團隊始終致力于聲學體驗數字化開發工程咨詢，持續為客戶提供優質服務。