据汽车软板厂小编了解，随着消费者对座舱体验要求的提升，智能座舱将融合更多智能化、数字化功能，使得其单车价值量将大幅提升，2030年有望达到千亿规模。车载语音交互系统作为智能座舱中不可或缺的一部分，是车内最直接、最人性化、最安全的交互方式。

  车载语音成为了智能化趋势下汽车市场的重要配置，随着AI和硬件性能的增强，也将成为未来最主要的车内交互方式。但根据调查数据，近600台新车的车载语音普及率超过了90%，但车载语音的使用率仅不足50%。纵使装配车辆越来越多、厂家宣传越来越夸张，但FPC厂想问但为何大家的使用率依然不高？

  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。

  被诟病的较多的问题，主要在于：一是需要一遍又一遍的唤醒系统，还往往需要等到语音系统完整复述完并且处理完上个指令后，驾驶员才能开口提其他需求，太考验人们的耐心；二是说出指令需要刻意记住关键词才能成功识别，太考验记忆力。又或者是一个人开口，其他人都需要“闭嘴”，这是因为语音系统很容易受到其他语音干扰。如果一旦有“熊孩子”在一旁“捣乱”，往往会导致语音系统无法正常识别指令。对此情况，数据堂成品训练数据集——麦克风手机采集车载噪音数据、噪音环境口音普通话手机采集语音数据、录音笔采集场景噪音数据等针对噪音环境下的语音识别数据可以帮助客户提升语音识别模型。

  车载语音交互系统离不开语音识别技术的支持，即软板厂小编一开始提到“识别”的部分。语音识别作为一种基础层感知类技术，既可以作为核心技术直接应用于终端产品，也可以仅作为一种感知类辅助技术集成于语音助手、车载系统、智慧医疗、智慧法院等场景的产品中。

  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，提供更加智能、便捷、个性化的用户体验，车企要提“智”升级，对车载语音交互系统的功能和性能提出更高的要求。