語言識別是發展未來人工智能的重要組成部分之一，目前，語音識別主流廠商主要使用端到端算法，在理想實驗環境下語音識別準確率可高達98%以上。
語言識別是發展未來人工智能的重要組成部分之一，是達到人機交互目的第一步。語言識別技術簡單來說指的是機器或程序完成接受口令、解釋聲音含義、理解和執行口頭指令所需的技術。在當下智能時代，智能終端的應用普及面越來越廣，相應的越來越多的場景在設計個性化的人機交互界面時，以對話為主的交互形式。
語言識別技術自20世紀50年代開始步入萌芽階段，發展至今，主流算法模型已經經歷了四個階段：包括模板匹配階段、模式和特征分析階段、概率統計建模階段和現在主流的深度神經網絡階段。目前，語音識別主流廠商主要使用端到端算法，在理想實驗環境下語音識別準確率可高達98%以上。
對于語言識別廠商而言，如何在現實場景下將聲學、語言學等多學科技術融合，實現技術迭代和算法提升，從而提供高準確率的語音識別服務是行業的重要成功因素之一。
在過去5-10年，Al語音識別技術的快速商業化的主要原因在于技術端的快速發展，如計算能力的提升、算法框架的優化和大數據的升級等。其中，高質量、精細化的標注數據直接影響算法的準確性。
中國AI語音的需求逐漸爆發，產品及服務主要包括智能音箱、智能車載和智能硬件及消費及互聯網增值服務。從市場規模來看，2020年，中國AI語音行業市場規模突破100億元，達到114億元左右，2015-2020年年均復合增長率約為49%。
自2017年以來人工智能行業已經連續三年被寫入《全國政府工作報告》內。具體支持政策包括項目發展基金、人才引進政策及其他國家扶持政策。目前，語言識別技術屬于中國AI領域中最為成熟落地的技術之一，在國家政策的強力扶持下，預計未來能夠加速在垂直行業的滲透和布局。
語言識別研究報告對行業研究的內容和方法進行全面的闡述和論證，報告對語言識別行業相關各種因素進行具體調查、研究、分析，洞察行業今后的發展方向、語言識別行業競爭格局的演變趨勢以及技術標準、語言識別行業市場規模、潛在問題與行業發展的癥結所在，評估行業投資價值、效果效益程度，提出建設性意見建議，為語言識別行業投資決策者和企業經營者提供參考依據。
想要了解更多語言識別行業詳情分析，可以點擊查看中研普華研究報告《2022-2026年中國語言識別行業競爭格局及發展趨勢預測報告》。
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