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語音識別行業發展現狀及前景分析2024

目前語音識別技術已進入工業、家電、通信、汽車電子、醫療、消費電子產品等各個領域。

目前語音識別技術已進入工業、家電、通信、汽車電子、醫療、消費電子產品等各個領域。

據德勤數據顯示,中國智能語音市場規模2021年規模為301億元,預計2021-2030年CAGR達19.9%。

作為人類輸出信息的主要渠道,語音識別是AI理解世界最重要的組成部分。它以語音為主要信息載體,使機器具有像人一樣的“能聽會說、自然交互、有問必答”能力,其主要優勢在于使用門檻低、信息傳遞效率高,且能夠解放雙手雙眼。

語音識別行業發展現狀及前景分析2024

語音識別(ASR)是AI最早的應用場景之一,業界不少方案目前僅能針對簡單場景進行精準識別,一旦音頻環境復雜,或者多人交錯說話、聲音重疊,識別準確率就會大打折扣。為了助力解決上述語音識別應用難題,騰訊云ASR自研多模態融合算法、蒸餾和半監督算法等,強化上下文理解能力,大幅減少語音數據的標記工作,更好地提升復雜識別環境的準確率。

近二十年來,語音識別技術取得顯著進步,開始從實驗室走向市場。人們預計,未來10年內,語音識別技術將進入工業、家電、通信、汽車電子、醫療、家庭服務、消費電子產品等各個領域。語音識別聽寫機在一些領域的應用被美國新聞界評為1997年計算機發展十件大事之一。

語音識別的應用領域非常廣泛,常見的應用系統有:語音輸入系統,相對于鍵盤輸入方法,它更符合人的日常習慣,也更自然、更高效;語音控制系統,即用語音來控制設備的運行,相對于手動控制來說更加快捷、方便,可以用在諸如工業控制、語音撥號系統、智能家電、聲控智能玩具等許多領域;智能對話查詢系統,根據客戶的語音進行操作,為用戶提供自然、友好的數據庫檢索服務,例如家庭服務、賓館服務、旅行社服務系統、訂票系統、醫療服務、銀行服務、股票查詢服務等等。

中研普華產業院研究報告《2024-2029年中國語音識別行業市場現狀分析及未來發展趨勢預測報告》分析

近年來,布局語音識別市場的玩家眾多,智能音箱、手機搭載語音交互、智能翻譯工具、智能客服等語音類產品層出不窮。

國內語音AI市場上參與者不斷涌入,中國市場主要參與者可分為以下四類:

第一類是在深度學習算法大規模應用之前,就已經從事這個領域的專業語音公司,比如科大訊飛或者小i機器人,專注于需要豐富行業知識的垂直領域。

第二類是AI初創公司,如思必馳、云知聲、出門問問。這些公司主要關注多用途的云平臺和一些特定的垂直領域,如智能汽車或智能家居。

第三類是百度、阿里、騰訊等互聯網公司,主要推出移動端消費者語音產品。BAT的多用途云平臺源自他們自己的核心產品,如騰訊的微信。

第四類是亞馬遜、蘋果、Nuance等海外互聯網公司。

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。

隨著互聯網的快速發展,以及手機等移動終端的普及應用,目前可以從多個渠道獲取大量文本或語音方面的語料,這為語音識別中的語言模型和聲學模型的訓練提供了豐富的資源,使得構建通用大規模語言模型和聲學模型成為可能。在語音識別中,訓練數據的匹配和豐富性是推動系統性能提升的最重要因素之一,但是語料的標注和分析需要長期的積累和沉淀,隨著大數據時代的來臨,大規模語料資源的積累將提到戰略高度。

語音識別行業未來發展前景

提高準確性:這是語音識別技術發展的關鍵方向。未來的語音識別技術將更加注重對噪聲、口音、語速等多方面的處理,以進一步提高識別的準確性。

多語種和多模態識別:目前大多數語音識別技術都集中在英文等少數語種上,未來的語音識別技術將朝著多語種和多模態的方向發展,以滿足更多場景的需求。

個性化定制:人們的需求越來越個性化和多樣化,未來的語音識別技術將更加注重個性化定制,以滿足不同用戶的需求。

與其他技術的融合:隨著人工智能技術的發展,未來的語音識別技術將更加注重與其他技術的融合,例如自然語言處理、機器學習、深度學習等,以實現更加智能化的人機交互。

語音識別行業研究報告旨在從國家經濟和產業發展的戰略入手,分析語音識別未來的政策走向和監管體制的發展趨勢,挖掘語音識別行業的市場潛力,基于重點細分市場領域的深度研究,提供對產業規模、產業結構、區域結構、市場競爭、產業盈利水平等多個角度市場變化的生動描繪,清晰發展方向。

欲了解更多關于語音識別行業的市場數據及未來行業投資前景,可以點擊查看中研普華產業院研究報告《2024-2029年中國語音識別行業市場現狀分析及未來發展趨勢預測報告》。更多行業文章資訊可以點擊查看:作者空間


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