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语音识别行业发展现状及前景分析2024

2024-06-06 产品中心

目前语音识别技术已进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、消费电子科技类产品等各个领域。

据德勤多个方面数据显示，中国智能语音市场规模2021年规模为301亿元，预计2021-2030年CAGR达19.9%。

作为人类输出信息的主要渠道，语音识别是AI理解世界最重要的组成部分。它以语音为主要信息载体，使机器具有像人一样的“能听会说、自然交互、有问必答”能力，其主要优点是使用门槛低、信息传递效率高，且能够解放双手双眼。

语音识别(ASR)是AI最早的应用场景之一，业界不少方案目前仅能针对简单场景进行精准识别，一旦音频环境复杂，或者多人交错说话、声音重叠，识别准确率就会大打折扣。为了助力解决上述语音识别应用难题，腾讯云ASR自研多模态融合算法、蒸馏和半监督算法等，强化上下文理解能力，大幅度减少语音数据的标记工作，更好地提升复杂识别环境的准确率。

近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子科技类产品等所有的领域。语音识别听写机在一些领域的应用被美国新闻界评为1997年计算机发展十件大事之一。

语音识别的应用领域十分普遍，常见的应用系统有：语音输入系统，相对于键盘输入方法，它更符合人的日常习惯，也更自然、更高效;语音控制管理系统，即用语音来控制设备的运行，相对于手动控制来说更加快捷、方便，可以用在诸如工业控制、语音拨号系统、智能家电、声控智能玩具等许多领域;智能对话查询系统，按照每个客户的语音做相关操作，为用户更好的提供自然、友好的数据库检索服务，例如家庭服务、宾馆服务、旅行社服务系统、订票系统、医疗服务、银行服务、股票查询服务等等。

据中研普华产业院研究报告《2024-2029年中国语音识别行业市场现状分析及未来发展的新趋势预测报告》分析

近年来，布局语音识别市场的玩家众多，智能音箱、手机搭载语音交互、智能翻译工具、智能客服等语音类产品层出不穷。

第一类是在深度学习算法大规模应用之前，就已经从事这样的领域的专业语音公司，比如科大讯飞或者小i机器人，专注于需要丰富行业知识的垂直领域。

第二类是AI初创公司，如思必驰、云知声、出门问问。这一些企业主要关注多用途的云平台和一些特定的垂直领域，如智能汽车或智能家居。

第三类是百度、阿里、腾讯等网络公司，主要推出移动端消费者语音产品。BAT的多用途云平台源自他们自己的核心产品，如腾讯的微信。

在过去5-10年，Al语音识别技术的快速商业化的根本原因在于技术端的加快速度进行发展，如计算能力的提升、算法框架的优化和大数据的升级等。其中，高质量、精细化的标注数据直接影响算法的准确性。

随着互联网的加快速度进行发展，以及手机等移动终端的普及应用，目前可以从多个渠道获取大量文本或语音方面的语料，这为语音识别中的语言模型和声学模型的训练提供了丰富的资源，使得构建通用大规模语言模型和声学模型成为可能。在语音识别中，训练数据的匹配和丰富性是推动系统性能提升的最主要的因素之一，但是语料的标注和分析需要长期的积累和沉淀，随着大数据时代的来临，大规模语料资源的积累将提到战略高度。

提高准确性：这是语音识别技术发展的关键方向。未来的语音识别技术将更看重对噪声、口音、语速等多方面的处理，以进一步提升识别的准确性。

多语种和多模态识别：目前大多数语音识别技术都集中在英文等少数语种上，未来的语音识别技术将朝着多语种和多模态的方向发展，以满足更多场景的需求。

个性化定制：人们的需求越来越个性化和多样化，未来的语音识别技术将更看重个性化定制，以满足多种用户的需求。

与其他技术的融合：随着人工智能技术的发展，未来的语音识别技术将更看重与其他技术的融合，例如自然语言处理、机器学习、深度学习等，以实现更智能化的人机交互。

语音识别行业研究报告旨在从国家经济和产业高质量发展的战略入手，分析语音识别未来的政策走向和监督管理体制的发展的新趋势，挖掘语音识别行业的市场潜力，基于重点细分市场领域的深度研究，提供对产业规模、产业体系、区域结构、市场之间的竞争、产业盈利水平等多个角度市场变化的生动描绘，清晰发展方向。

欲了解更多关于语音识别行业的市场数据及未来行业投资前景，点击查看中研普华产业院研究报告《2024-2029年中国语音识别行业市场现状分析及未来发展趋势预测报告》。更多行业文章资讯可以点这里就可以看：作者空间