【摘要】随着人工智能技术的快速发展，语音识别技术在各领域的应用日益广泛。 传统无线对讲机主要用于简单语音通信，功能相对单一，难以满足现代复杂作业环境的智能化需求。 针对这一问题，本文研究并设计了一种基于深度学习的无线对讲机语音识别与智能指令执行系统。 该系统采用端到端语音识别模型，集成时序卷积网络（ＴＣＮ）与循环神经网络（ＲＮＮ）的混合架构，并利用多层注意力机制与残差连接实现高精度语音识别。 同时，系统构建了多维度指令解析模型，能够准确理解复杂语境下的语音指令。 在多环境测试中，该系统表现优异：在信噪比≥５ ｄＢ 的工业噪声环境下，语音识别准确率达 ９１.２％，指令执行成功率达 ９３.５％；在消防救援等专业场景中，语音识别准确率较传统技术提升 １８.７％，操作效率提升 ３５.２％，平均响应时间仅为 １４２ ｍｓ。 综上所述，该系统突破了传统对讲机的功能限制，在噪声环境下展现出卓越的语音识别能力与指令执行效率，特别是在消防救援等高要求场景中实现了近乎实时的准确响应。 这证明了深度学习和智能语义理解在无线通信领域的重要应用价值，为无线对讲机的智能化升级提供了可行的技术方案。