近年來，隨著人工智能和語音技術的不斷發展，汽車行業加速變革，自動駕駛、智能網聯、語音控制等全新體驗，日益成為消費者選購高端智能電動汽車的核心出發點。為了順應消費需求多元化趨勢，為了提供更加智能、便捷、個性化的用戶體驗，車企提“智”升級，對車載語音交互系統的功能和性能提出了更高的要求。在此背景下，車載語音識別等技術逐漸成為了車載語音交互系統的重要組成部分。

車載語音識別技術是車載語音交互系統中的另一個重要組成部分。它能夠對車內的噪音和環境聲音進行有效的去噪和降噪，從而提高語音信號的識別準確性。同時，車載語音識別技術還能夠實現多人語音識別和多場景語音識別，從而滿足用戶個性化、多樣化的需求。

車載語音識別成功“去噪”的關鍵在于將大量車載語音數據用于AI模型訓練。依靠數據的支持，機器能夠準確識別噪音、捕捉用戶語音指令，進而提升識別效率。

數據堂在深刻理解智能駕駛場景的基礎上，基于客戶需求對海量原始數據進行框選、提取、分類等一系列處理，將混雜數據轉化為機器學習可識別的車載語音專業數據，能夠有效優化人機交互體驗感，提升駕駛的安全性。

車載環境普通話手機采集語音數據

中國本土發音人參與錄制，覆蓋全國多個地區。錄制均在車內環境下進行，覆蓋不同道路類型、不同車型、不同車窗開閉情況、是否開啟音樂等多種情景。錄音內容豐富，涵蓋客戶咨詢、短信、新聞等多個領域。

麥克風手機采集車載噪音數據

覆蓋多種車型、道路類型、車速、車窗開閉情況等情景；6個錄音點位錄制，記錄車內不同位置的噪聲情形，精確匹配車載噪聲建模需求。

未來，隨著人工智能和語音技術的不斷進步和創新，車載語音交互系統將會在用戶體驗、安全性、可靠性等方面不斷提升，為用戶提供更加卓越的駕駛體驗。

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