近日，阿里巴巴機器智能技術實驗室消息，其正研發在高工業噪聲環境下的語音識別及傳輸技術，以后，眾多車間工人將告別“通訊靠吼”的境況，簡單的交流言語會轉換成文字，讓彼此心領神會。

圖：阿里巴巴工程師正在調試AI語音識別系統

根據《職業性噪聲聾診斷標準》等相關標準，噪聲大于等于85分貝便可認定為噪聲作業環境，工人需有所防護。

阿里巴巴AI語音工程師許先生介紹，很多中小型工廠車間的噪聲都在90分貝以上。而工人很少佩戴防護器具。

在金華一家小型印刷廠，車間噪聲接近90分貝。一位工人說，他每天工作10個小時左右，工廠接單多，他和同事須時刻交流、協同調適印刷機。“帶上防護耳罩就聽不見同事說話。”

浙江省疾控中心4月25日公布職業病數據顯示，近10年來，浙江省新發5924例職業病中，職業性噪聲聾占29.21%。浙江省疾控中心環境與職業衛生所副所長張美辨表示，工人長期接觸超85分貝噪聲易患職業性噪聲聾。

2018年1月，國家安全監管總局網站公布的2015、2016年全國職業病報告來看。職業性噪聲聾已成“塵肺病”之后的第二大職業病。

圖：在高噪聲環境下，阿里巴巴工程師正在測試語音識別設備

要預防職業性噪聲聾并不容易。

阿里巴巴AI語音工程師許先生表示，大多數中小制造企業沒經驗和能力考慮降噪。最現實的，還是給工人戴防護耳罩，但又不便于交流。

許工程師介紹，他們研究的語音交互技術，已實現在85分貝工業噪聲下，將一米處正常音量語音轉換為文字。

圖：高噪聲語音交互系統構想圖

語音轉換都在云端完成，只要有網絡并配上類似智能音箱的語音終端，便可構建局域性的語音文字轉換和傳輸系統。

“轉換為文字的信息，可指定傳輸至手機等帶顯示屏設備。只要一部手機，一個語音終端，便可組建高噪聲語音交互系統。”許工程師說表示他和同事的語音測試仍在繼續，“85分貝還是太安靜，按照預期，要在95分貝噪音下識別語音。”