中國報告大廳網訊，語音識別應用於語音助手(如Siri、Alexa、Google Assistant)、自動化客服、智能家居、語音輸入法等多個領域。相關技術的不斷發展下語音識別需求量也進一步增加。以下是2024年語音識別市場分析。
據《2023-2028年中國語音識別行業競爭格局及投資風險分析報告》2023年全球語音識別市場規模達到726.67億元(人民幣)，中2029年，全球語音識別市場規模將會達到1308.95億元，預測期間內將達到9.10%的年均複合增長率。近年來，伴隨著移動網際網路和智能設備的普及，人們對於語音交互的需求不斷增加，依靠著深度學習和晶片突破，語音識別技術的準確度不斷提升，行業也迎來了發展機遇，市場規模逐漸走高，2022年中國語音識別市場規模約為136億元。
全球範圍內，智能語音和對話識別的生產商主要包括Google、Microsoft、科大訊飛(KU Xunfei)、Apple Inc.、Nuance Communications、Baidu、Amazon、Facebook、Raytheon BBN Technologies等。整體來看，這些廠商在全球市場中占據主導地位。語音識別市場分析有數據顯示2022年全球前五大廠商占有大約42.0%的市場份額。
目前，我國語音識別行業的競爭格局呈現出集中化、多元化的特點，形成了以科大訊飛為首、百度智能雲緊隨其後、阿里雲和騰訊云為領導者的頭部集中格局，思必馳、雲之聲、捷通華聲等企業則處於第三梯隊，這些企業都在語音識別領域擁有較強的技術實力和市場份額。
語音識別市場分析指出隨著5G、物聯網等技術的普及，實時語音轉文本的需求日益增加。語音識別系統需要能夠實時地將語音轉換為文本，並實現與用戶的交互。例如，在智能家居、車載系統等領域，用戶可以通過語音指令來控制設備，實現更加便捷的操作。
政府對語音識別技術的政策和法規對市場發展有著重要影響。政府的支持和投資可以促進語音識別技術的發展，但政策限制和監管也可能對市場造成不利影響。語音識別技術的市場規模和增長速度受到經濟因素的影響。市場需求、消費者購買力、競爭環境、投資和融資等因素都會影響市場的發展。
語音識別技術的基礎是深度學習、自然語言處理(NLP)、機器學習等人工智慧技術。近年來，AI技術的飛速發展推動了語音識別的突破性進展，尤其是在算法優化、計算能力提升和大數據訓練方面。傳統的語音識別技術在面對複雜音頻、不同口音及多種噪音干擾時存在準確性低、識別率差等問題，而當前的深度學習算法能夠更精準地處理語音信號，提高了識別效率和準確性。
隨著智能設備(如智慧型手機、智能音響、智能家居設備等)的普及，語音識別技術的應用場景進一步擴大。語音識別已經成為智能家居控制、智慧型手機操作、車載系統等產品的重要交互方式。越來越多的消費者習慣於通過語音命令與設備互動，這推動了語音識別技術在消費電子產品中的快速應用。
總體而言，語音識別技術的市場正在快速擴展，其發展受到了人工智慧技術進步、智能設備普及、數位化轉型需求、消費者需求、語言文化多樣性等多重因素的推動。未來，隨著技術的進一步成熟和應用場景的不斷拓展，語音識別市場將繼續蓬勃發展，成為各行各業數位化轉型的重要驅動力。
中國報告大廳網訊，語音識別是一種將人類語音處理為書面格式的功能。人工智慧技術的不斷發展下語音識別標準性和效率也在逐步提高，未來市場前景廣闊。以下是2024年語音識別行業現狀分析。
目前，語音識別系統市場主要分布在北美、歐洲、亞太地區等地。語音識別行業現狀分析顯示北美地區是語音識別系統市場最大的地區，占據了全球市場份額的40%左右。隨著人工智慧技術的不斷發展，語音識別系統的準確率和應用範圍也在不斷提高和擴大。同時，深度學習、自然語言處理、語音合成等技術也在不斷應用於語音識別系統中。
據《2023-2028年中國語音識別行業競爭格局及投資風險分析報告》2023年全球語音識別市場規模達到726.67億元(人民幣)，中2029年，全球語音識別市場規模將會達到1308.95億元，預測期間內將達到9.10%的年均複合增長率。近年來，伴隨著移動網際網路和智能設備的普及，人們對於語音交互的需求不斷增加，依靠著深度學習和晶片突破，語音識別技術的準確度不斷提升，行業也迎來了發展機遇，市場規模逐漸走高，2022年中國語音識別市場規模約為136億元。
科大訊飛股份有限公司立於1999年，是亞太地區知名的智能語音和人工智慧上市企業。作為中國人工智慧「國家隊」，科大訊飛承建了我國唯一的認知智能國家重點實驗室和語音及語言信息處理國家工程研究中心，深度學習和自然語言處理等技術上積累深厚。2023年，科大訊飛營業總收入為196.5億元，較上年增長4.41%;首次發布訊飛星火語音大模型，在多語種語音識別方面，首批37個主流語種效果超過OpenAI Whisper V3。
語音識別行業現狀分析提到標準能夠為研發人員提供清晰的技術方向和規範，推動技術創新並減少重複勞動。通過統一的技術框架，可以使不同團隊在共同的目標下進行研發，提升整體效率。語音識別技術的應用場景日益廣泛，涉及多個設備和平台。標準化的接口和協議可以確保不同廠商的系統和產品能夠兼容協同工作，促進技術生態的共生髮展。
語音數據是語音識別技術的基礎，標準化的數據格式與標註體系對於系統的準確性和可操作性具有重要作用。常見的語音數據格式包括WAV、MP3、FLAC等。為了保證跨平台和跨設備的數據兼容性，行業需要統一規範不同語音數據的存儲格式，確保數據能夠在不同系統之間流通和處理。在語音識別系統的訓練中，標註數據起到關鍵作用。標準化的標註規範不僅包括語音內容的準確文字，還可能涉及語音的發音、情感、語調等多層次的信息，確保模型在各種語境下能夠有效學習。
國際標準化組織(ISO)ISO在語音識別領域制定了多個標準，涵蓋數據格式、評估方法和隱私保護等方面，推動了全球語音識別技術的統一和規範。美國國家標準與技術研究院(NIST)NIST積極參與語音識別的評估和測試工作，定期組織語音識別性能評測，提供了多個公共數據集和評測工具，推動了技術的公正評估。
總體看來，語音識別行業標準的建立是技術和市場共同發展的基礎，能夠促進全球範圍內的技術互通與合作。隨著技術的進步和應用場景的多樣化，行業標準將不斷完善和更新，推動語音識別技術向更加智能化和普及化的方向發展。
在全球智能語音企業市場份額占比中，Nuance以占比31.6%的份額，穩居第一;谷歌和蘋果則分別以占比28.4%和15.4%，排在第二、第三名。那麼語音識別發展趨勢會是怎麼樣的呢?
通過對語音識別發展趨勢的詳細分析得知語音識別技術則發展的不溫不火。究其原因，應用場景尷尬是其中之一。畢竟，比手指接觸設備、紅外線掃描人臉或虹膜的方式相比，語音識別需要通過發聲的方式進行，這樣在有人或者無人的場景下，這種進行身份認定的方式都讓人覺得怪怪的。
進一步提升在遠場識別尤其是有人聲干擾情況下的識別率
目前一般遠場識別的錯誤率是近場識別錯誤率的兩倍左右，所以在很多情況下語音識別系統還不盡如人意。遠場識別至少目前還不能單靠後端的模型加強來解決。現在大家的研究集中在結合多通道信號處理(例如麥克風陣列)和後端處理從拾音源頭到識別系統全程優化來增強整個系統的表現。
更好的識別算法
這個「更好」有幾個方面：一個方面是能不能更簡單。現在的模型訓練過程還是比較複雜的，需要經過很多步驟。如果沒有 HTK 和 Kaldi 這樣的開源軟體和 recipe 的話，很多團隊都要用很長時間才能搭建一個還 OK 的系統，即使 DNN 的使用已經大幅降低了門檻。現在因為有了開源軟體和 recipe，包括像 CNTK 這樣的深度學習工具包，事情已經容易多了，但還有繼續簡化的空間。這方面有很多的工作正在做，包括如何才能不需要 alignment 、或者不需要 dictionary。現在的研究主要還是基於 end-to-end 的方法，就是把中間的一些以前需要人工做的步驟或者需要預處理的部分去掉。雖然目前效果還不能超越傳統的 hybrid system，但是已經接近 hybrid system 的 performance 了。
尋找特殊網絡結構
最近的幾年裡大家已經從一開始使用簡單的 DNN 發展到了後來相對複雜的 LSTM 和 Deep CNN 這樣的模型。但在很多情況下這些模型表現得還不夠好。所以一個研究方向是尋找一些特殊的網絡結構能夠把我們想要 model 的那些東西都放在裡面。我們之前做過一些嘗試，比如說人在跟另外一個人對話的過程中，他會一直做 prediction，這個 prediction 包括很多東西，不單是包括你下一句想要說什麼話，還包括根據你的口音來判斷你下面說的話會是怎樣等等。我們曾嘗試把這些現象建在模型里以期提升識別性能。很多的研究人員也在往這個方向走。
快速自適應的方法
快速自適應的方法就是快速的不需要人工干預的自適應方法(unsupervised adaptation)。現在雖然已經有一些自適應的算法了，但是它們相對來說自適應的速度比較慢，或者需要較多的數據。有沒有辦法做到更快的自適應?就好像第一次跟一個口音很重的人說話的時候，你可能開始聽不懂，但兩三句話後你就可以聽懂了。大家也在尋找像這種非常快還能夠保證良好性能的自適應方法。快速自適應從實用的角度來講還是蠻重要的。因為自適應確實在很多情況下能夠提升識別率。
通過對語音識別發展趨勢的詳細分析得知隨著語音識別技術不斷提升，這些問題在未來可以不斷得到改善，語音識別市場潛力還將繼續上升。研究機構指出，2015年全球語音識別市場規模為61.9億美元，預計到2020年可以接近200億美元。以上便是筆者對語音識別發展趨勢的詳細分析了。
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