综述：智能语音技术在农机领域应用与展望

《Frontiers in Plant Science》：Application and prospect of intelligent voice technology in the field of agricultural machinery

本文系统综述智能语音技术在智能农机中降低操作负荷、提升作业质量与安全性的应用路径，提出农机智能控制与故障诊断两大典型场景的技术框架（含隐马尔可夫模型HMM、循环神经网络RNN等核心算法），并针对环境噪声、实时性等瓶颈提出构建专用语音库、探索生成式AI（Generative AI）应用等发展建议，为农机智能化升级提供重要参考。

　　

随着智能农机技术发展，智能语音技术作为一种新型交互方式，正逐步融入农业机械化生产场景。该技术通过解析农机操作者的语音指令，与智能控制系统集成，实现作业参数自动配置与应用软件控制，为农机智能化升级提供创新突破口。

智能语音技术的农业应用图谱

在农业无人机领域，语音技术通过轻量化门控循环单元（Lightweight GRU）等模型优化噪声环境下的识别精度，结合手势识别实现多模态交互；畜禽养殖中则利用深度学习模型分析动物鸣声特征，如基于隐马尔可夫模型（HMM）的山羊咳嗽声识别准确率达92.5%，为疫病早期预警提供支持；农业技术问答系统依托知识图谱构建专业领域智能对话引擎，覆盖作物种植、病虫害防治等场景。

农机语音技术系统架构

农机智能语音服务体系包含三大核心模块：机身信息语音交互服务通过动态降噪与语义理解技术，实现设备状态监控与参数云端检索；农情知识图谱服务整合多方言识别与启发式问答技术，提供精准作业决策支持；作业信息语音服务则依托语音识别与云平台技术，完成作业处方图调用、农资调度等全流程语音支持。系统架构融合深度学习与物联网（IoT）技术，构建起覆盖耕、种、管、收各环节的交互生态。

典型应用场景技术实现

在智能控制方面，农机语音控制系统由语音感知识别、智能决策与实时通信单元构成。通过麦克风阵列与测距设备协同定位操作者位置，自适应调整识别参数，再经指令库匹配与编码转换，通过CAN总线或无线通信协议控制农机执行机构。以收割机为例，“开始卸粮”语音指令可触发自动卸粮流程，显著降低人工操作负荷。

故障诊断预警场景中，系统通过传感器采集农机工况数据（如牵引力、转速等），结合支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等算法建立故障诊断模型，对整机过载、部件疲劳等异常状态进行分级预警。例如针对拖拉机发动机过热、收割机滚筒堵塞等风险，系统通过语音播报实时提示解决方案，提升作业安全性与可靠性。

发展趋势与挑战突破

未来智能语音技术将在农机作业管理、智能决策支持等领域深化应用。当前仍需突破环境噪声干扰、计算资源限制等瓶颈，建议从三方面推进：构建农机专用语音库与语义解析模型，提升方言与专业术语识别精度；探索大模型（Large Model）与生成式AI在语音交互中的自适应能力；建立行业技术标准以解决设备兼容性问题。通过多技术融合与标准建设，智能语音技术有望成为推动农机智能化转型的关键引擎。