一种基于工业互联网的智能语音识别方法

本发明公开了一种基于工业互联网的智能语音识别方法，属于工业语音识别技术领域。通过分析工业环境中噪声、设备干扰、专业术语和语义复杂性等干扰因素；接着运用麦克风阵列、视觉传感器和加速度传感器采集多模态数据，融合训练生成特征向量；再通过RNN和LSTM构建降噪网络处理含噪语音信号，利用CNN和RNN混合模型进行工业自适应语音识别，将识别结果与知识图谱融合判断语义；最后收集多模态数据构建数据集，对比传统及常规深度学习方法进行验证。本方法解决了工业环境下语音识别面临的难题，提高了语音识别的准确性与鲁棒性，增强了语义理解能力，提升了语音识别系统在工业领域的实用性，满足工业互联网智能化发展需求。