近年来，随着人工智能和语音技术的不断发展，汽车行业加速变革，自动驾驶、智能网联、语音控制等全新体验，日益成为消费者选购高端智能电动汽车的核心出发点。为了顺应消费需求多元化趋势，为了提供更加智能、便捷、个性化的用户体验，车企提“智”升级，对车载语音交互系统的功能和性能提出了更高的要求。在此背景下，车载语音识别等技术逐渐成为了车载语音交互系统的重要组成部分。
车载语音识别技术是车载语音交互系统中的另一个重要组成部分。它能够对车内的噪音和环境声音进行有效的去噪和降噪，从而提高语音信号的识别准确性。同时，车载语音识别技术还能够实现多人语音识别和多场景语音识别，从而满足用户个性化、多样化的需求。
车载语音识别成功“去噪”的关键在于将大量车载语音数据用于AI模型训练。依靠数据的支持，机器能够准确识别噪音、捕捉用户语音指令，进而提升识别效率。
数据堂在深刻理解智能驾驶场景的基础上，基于客户需求对海量原始数据进行框选、提取、分类等一系列处理，将混杂数据转化为机器学习可识别的车载语音专业数据，能够有效优化人机交互体验感，提升驾驶的安全性。
车载环境普通话手机采集语音数据
中国本土发音人参与录制，覆盖全国多个地区。录制均在车内环境下进行，覆盖不同道路类型、不同车型、不同车窗开闭情况、是否开启音乐等多种情景。录音内容丰富，涵盖客户咨询、短信、新闻等多个领域。
麦克风手机采集车载噪音数据
覆盖多种车型、道路类型、车速、车窗开闭情况等情景；6个录音点位录制，记录车内不同位置的噪声情形，精确匹配车载噪声建模需求。
未来，随着人工智能和语音技术的不断进步和创新，车载语音交互系统将会在用户体验、安全性、可靠性等方面不断提升，为用户提供更加卓越的驾驶体验。
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