《智能家用電器語音交互能力分級評價技術規范》系列標準解讀

Interpretation of the Series of Standards Technical specification for classification evaluation of voice interactive capability for intelligent home appliances

HUYaxin1.3 CHENXiangfeng1 LI Hongwei2 Wang Yanju4 Wu Heng1 YAO Qingmei1

[1.CHEARICertificationamp;Testing Co.，Ltd.，Beijing;2.ChinaHouseholdElectric ApplianceResearchInstitute; 3.National Smart Home Quality Supervisionamp;Inspection Center;4.TCLAir-Conditioner（Zhongshan） Co.，Ltd.]

Abstract： In recent years，the emergence and application of large generative models have elevated thelevel of voice interaction of smart home appliances to a new height.Intellgent home appliances equipped with large models can accurately recognize users’control instructions，understand theirdailycolloquial expressons，comprehend users' intentions through parameters such as theenvironment and their ownoperational status，and accurately complete interactions withusers.Home appliances withdiferentlevelsofvoice interactioncansupporttherecognitionofdifferent degrees of generalizationoflanguage materials.This requires standards tonotonlydetect“interactive”homeappliances， butalso identify“goodinteractive”products.TheseriesofassociationstandardsT/CAS762.X，Technicalspecifications forclassifictionevaluationofvoice interactivecapabilityforintelligenthouseholdappliances，fills theindustrygap byseting scientificandreasonableindicatorsandassessment dimensions，whichcanobjectively evaluate the voice interactive capability of home appliances.

Keywords：intelligent home appliances;voice;standards

0 引言

語言模型（LM，LanguageModel）的發展歷程可以清晰地劃分為3個主要階段：統計語言模型、神經網絡語言模型以及基于Transformer的大語言模型。每個階段的模型都在前一個階段的基礎上進行了改進和優化，使得語言模型的性能得到了顯著提升[1]。尤其在OpenAI開發的基于Transformer的生成式預訓練模型于2023年3月ChatGPT-4.0發布之后，我國也掀起生成式AI熱潮，如百度的文心一言、阿里巴巴的通義千問等，都紛紛亮相并開啟內測[2]，此間，AI大模型成為智能家電領域熱詞。2025年橫空出世的DeepSeek，更吸引了亞馬遜、微軟、百度、騰訊等國內外科技企業和海爾、美的、海信、TCL等家電頭部企業紛紛接入DeepSeek大模型[3]

大語言模型為智能家電語音交互處理大數據、復雜語音信號、增強語言表達、邏輯分析能力提供了可能。智能家電語音交互功能具備處理越來越寬泛指令內容的能力，要求對應的測試標準要同步匹配，不考慮可識別指令內容的寬泛度，僅對“識別準確率”“響應時間”等參數進行規定，顯然不能全面公正地測試出目前智能家電的語音交互能力。2023年9月15日至2024年底，由中國標準化協會發布并實施了T/CAS762.X《智能家用電器語音交互能力分級評價技術規范》系列團標，涵蓋了行業內主要帶有語音功能的產品：電冰箱、房間空氣調節器、吸油煙機等。該系列標準前瞻性并創新性地對智能家電用語音語料內容進行分級，同時對智能家電的語音識別率、控制成功率、響應時間等參數進行明確要求，通過對兩個維度同步進行考核，得到智能家電語音交互科學的綜合評價結果。

1標準橫縱對比

目前已經發布并實施了多項智能語音標準，選出與智能家居家電語音交互強相關的標準進行分析。追溯至2007年國內就發布了GB/T21023—2007《中文語音識別系統通用技術規范》，對語音識別系統進行多維度的分類，并明確提出了“響應時間”等性能指標參數，對智能語音識別測試用語料內容設計進行考量規定。但是該標準是面向各種帶有語音識別系統的電器終端的標準，不完全針對智能家電產品，且作為通用規范性標準，不涉及完整的測試方法和試驗步驟。此后，2018年發布的GB/T36464.2—2018《信息技術智能語音交互系統第2部分：智能家居》提出了智能家居語音交互系統的邏輯結構，初步的語音交互測試方法，詳細的錄制語音語料音頻分類。2022年發布的GB/T41813.X《信息技術智能語音交互測試方法》系列，規定了錄音人員、語速等的分類組成。

以上標準受限于當時的智能家電語音交互技術水平，性能指標要求較為簡單，更沒有涉及到對家電可識別語音指令內容的泛化程度的評估。尤其在當下用戶年輕化，智能家電語音交互不僅僅是完成家電控制即可，還充當交互、娛樂、陪伴等角色，智能家電可識別指令內容接近日常表達的程度對用戶實際體驗感的影響力日益凸顯，無論是識別準確率等性能指標實現的高低，還是可識別語音內容的泛化程度，都是完整科學評價智能家電不可或缺的維度，T/CAS762.X系列標準首創的對兩個維度均提出考核分級，填補了行業空白。

2 標準框架

該系列標準目前分為8個部分，第1部分為通用要求，提出智能家電各個品類對語音功能的全面要求，第2＼～8部分為特殊要求，涵蓋房間空氣調節器、家用電冰箱、儲水式電熱水器、吸油煙機、電視機、多聯機、電動晾衣機共7類產品，各個特標均以通標為參考，在通標的基礎上進行修改、補充、刪減。

具有代表性的第1部分通用要求，按照標準化的編制要求，依次明確了標準范圍、規范性引用文件和相關的術語定義，第4章對當下應用最廣的AI智能家電語音交互系統參考模型用框圖的方式進行了明晰示意。第5章節則是對智能家電對語料的理解能力分級，從低至高為L1＼～L5，如圖1所示，作為后續智能家電語音交互能力指標評價的基礎，另外本章節也對17項語音指標要求和L1＼～L5等級進行劃分對應，識別不同等級語料的家電考核不同的指標項目。標準正文的最后三章依次是對17項指標的要求、試驗方法和評分規則及評分判定。最后用資料性附錄方式進行5個等級語料集的示例。

用該系列標準進行智能家電語音交互測試流程圖如圖2所示。首先依據產品選取適用配套的標準組合；第二步按照制造商自我聲明的方式選取智能家電可識別的語料等級；第三步根據選定的語料等級確認適用的指標項，并用語料內容進行逐項測試，最后得分計算等級結果。

3核心內容剖析

3.1安全要求

家用電器行業內安全、可靠相關標準較多且較為成熟，如GB/T4706系列的安全標準，電磁兼容、環境可靠性等標準，但是由于本標準對象是帶有語音功能的智能家電，是在家電符合一系列市場準入標準的基礎上進行增量要求，故將近幾年智能家電面臨最多關注度的個人信息保護安全作為首要的“基本要求”，即智能家電應滿足GB/T40979—2021的要求。

除了常規家用電器的安全問題，本標準首創性地考慮到語音功能給家電引入了諸多方面的新風險，并以此角度出發，提出4個方面共計8小項的語音功能限制要求。如語音控制指令超過家電運行閾值、超出運行邏輯、不符合應用場景的情況，家電應不予執行并回復用戶；針對烤箱等運行周期較長、步驟較復雜的家電，通過語音進行設置和控制時，在開始運行前家電應能提示用戶對運行時間進行設定；語音功能應支持對不同用戶設置權限，防正兒童或老年人的誤操作導致安全風險。

3.2測試環境

本標準對比原語音標準，對試驗條件從物理空間、房間布局、聲環境、網絡配置、背景噪聲語料集和誤喚醒語料集進行全面明確詳細的規定。

其中測試時的房間布局，明確規定了模擬用戶指令的人工嘴距離智能家電的水平距離為1米、3米和5米，角度則按照家電在家中常用擺放位置的不同而不同，范圍為 0^°～180^° ，為了涵蓋更廣泛的用戶情況，人工嘴調節兩檔高度1米和1.6米。

本標準對誤喚醒語料集和背景噪聲語料集也進行了詳細規定：誤喚醒語料集不少于24小時音頻，由新聞、人聲對話、音樂等組成。背景噪聲語料集則是提供了所有家里戶外可能出現的噪聲語料集合，允許不同家電不同場景從中選取合適的噪聲進行疊加。

3.3語料集示例

雖然標準中的語料集示例用資料性附錄A表示，但對于標準的正確理解非常重要。附錄A中描述了本標準對語料集泛化程度從L1＼～L5進行分級，L1是明確的“開機”“關機”“制冷”“啟動”等，簡單直接的機器可識別控制指令；L2是支持部分用戶通過語音進行明確簡單的內容交互或查詢指令“今天天氣多少度”“幫我定時30分鐘”等；L3則是支持同一控制指令的多種用戶習慣性表達，如“開機”“打開空調”“我要開空調”等在“開機”的基礎上進行泛化表達的語音指令；L4則是“自由度”更升一級的語音語料，智能家電能根據周圍環境或自身運行參數識別到語音內容后進行簡單的智能邏輯分析和決策，如周圍環境較暗且煙機沒有打開照明的情況下，用戶說“太黑了”，煙機自動打開照明；L5等級的語料是交給用戶最高等級自由度的級別，用戶回到家“好累呀”，智能家電可以回復“請問有什么可以幫您？播放音樂？打開智能洗浴模式？”，最高等級的智能語音交互不僅僅是控制，更是陪伴、提供足夠的情緒價值，讓用戶切身體會到智能管家的存在。

4 測試驗證

為驗證本系列標準的評價體系，用業內主流多類產品進行測試，首先對智能空調A和空調B均采用L1和L5兩套語料進行測試對比，結果如表1所示。

從表1中可以對比明顯地看出，采用同樣L1等級的測試語料集對A、B兩款智能空調進行測試，得出相同的語音交互能力等級，但是采用L5等級的語料集進行測試，A款空調明顯優于B空調，足以證明不同語料集對測試結果的重要程度，該系列標準充分考慮語料集分等分級的科學合理性。

5結語

大模型的產生使智能家居的語音功能從“打開空調”這類直接指令，到理解“有點熱”的語義，能自動關聯空調、風扇等設備，甚至聯動窗簾調節室內光照[。這種上下文理解能力，使得交互從機械執行向主動服務轉變[5]。武裝上大腦的智能家電更能聽懂用戶的“言外之意”，這對檢測提出了更高的要求，要求試驗步驟的切實可行、測試用語料設計的科學合理，只有這樣才能得到智能家電語音交互的真實水平，才能得到與用戶實際體驗感相符的評價結果。T/CAS762.X《智能家用電器語音交互能力分級評價技術規范》系列團標在指標設定、考核維度等方面均是貼合搭載大語言模型家電的發展，科學的檢測標準為行業的技術發展起到推波助瀾的作用，推動行業的良性競爭。

參考文獻

[1]AllenTang.一文徹底搞懂大模型-語言模型的發展歷程[EB/OL].（2024-09-04）[2025-03-10].https：//www.51cto.com/article/796275.html.

[2]國內大語言模型匯總[EB/OL].（2024-02-02）[2025-03-12].https：//blog.csdn.net/m0_74418760/article/details/135993870.

[3]中國青年網.頭部企業為何紛紛接入DeepSeek模型？現象級合作背后蘊藏發展新趨勢[EB/OL].（2025-02-26）[2025-03-12].https：/finance.youth.cn/finance_gdxw/202502/t20250226_15850058.htm.

[4]中國標準化協會.碳中和技術智能家電低碳運行評價技術規范第5部分：家用電冰箱：T/CAS610.5[S].2022

[5]從聲控到懂你：智能家居語音交互的五大進化路徑[EB/OL].（2025-02-07）[2025-03-15].https：//post.smzdm.com/p/a24wvmmd/.

（責任編輯：張佩玉）