语音识别发展现状
语音识别属于感知智能，而让机器从简单的识别语音到理解语音，则上升到了认知智能层面，机器的自然语言理解能力如何，也成为了其是否有智慧的标志，而自然语言理解正是目前难点。那么，语音识别发展现状如何呢?下面就由笔者给您细细道来。
语音识别是对语音内容进行提取的一把金钥匙，它的研究可以追溯到半个世纪以前。在本世纪初，基于语音识别的一些产品已经开始问世，最有代表性的是在2000年左右，美军用于伊拉克战场的语音翻译机。2011年apple在iphone4s上推出的siri语音助手，之后包括微软、谷歌、亚马逊，以及国内的百度、讯飞、思必驰等等也推出了各自基于语音交互的产品。国内外的研究机构很多，包括国外的微软、谷歌、IBM、亚马逊，以及国内的百度、讯飞、思必驰等等。学术界就更多了，包括老牌的剑桥、MIT、JHU，以及国内的清华大学、中国科大、上海交大等等。
语音识别发展现状
中国
我国语音识别研究工作起步于五十年代，但近年来发展很快。研究水平也从实验室逐步走向实用。从1987年开始执行国家863计划后，国家863智能计算机专家组为语音识别技术研究专门立项，每两年滚动一次。我国语音识别技术的研究水平已经基本上与国外同步，在汉语语音识别技术上还有自己的特点与优势，并达到国际先进水平。中科院自动化所、声学所、清华大学、北京大学、哈尔滨工业大学、上海交通大学、中国科技大学、北京邮电大学、华中科技大学等科研机构都有实验室进行过语音识别方面的研究，其中具有代表性的研究单位为清华大学电子工程系与中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室。
清华大学电子工程
国内外语音识别技术发展现状探讨
语音识别的意思是将人说话的内容和意思转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列等。与说话人的识别不同，后者主要是识别和确认发出语音的人而非其中所包含的内容。语音识别的目的就是让机器听懂人类口述的语言，包括了两方面的含义：第一是逐字逐句听懂而不是转化成书面的语言文字；第二是对口述语言中所包含的命令或请求加以领会，做出正确回应，而不仅仅只是拘泥于所有词汇的正确转换。自从1952年，AT&TBell实验室的Davis等人研制了第一个可十个英文数字的特定人语音增强系统一Audry系统1956年，美国普林斯顿大学RCA实验室的Olson和Belar等人研制出能10个单音节词的系统，该系统采用带通滤波器组获得的频谱参数作为语音增强特征。1959年，Fry和Denes等人尝试构建音素器来4个元音和9个辅音，并采用频谱分析和模式匹配进行决策。这就大大提高了语音识别的效率和准确度。从此计算机语音识别的受到了各国科研人员的重视并开始进入语音识别的研究。60年代，苏联的MaTIn等提出了语音结束点的端点检测，使语音识别水平明显上升；Vintsyuk提出了动态编程，这一提法在以后的识别中不可或缺。60年代末、70年代初的重要成果是提出了信号线性预测编码（LPC）技术和动态时间规整（DTW）技术，有效地解决了语音信号的特征提取和不等长语音匹配问题；同时提出了矢量量化（VQ）和隐马尔可夫模型（HMM）理论。语音识别技术与语音合成技术结合使人们能够摆脱键盘的束缚，取而代之的是以语音输入这样便于使用的、自然的、人性化的输入方式，它正逐步成为信息技术中人机接口的关键技术。一：语音识别技术发展现状-语音识别系统的分类语音识别系统可以根据对输入语音的限制加以分类。如果从说话者与识别系统的相关性考虑，可以将识别系统分为三类：（1）特定人语音识别系统。仅考虑对于专人的话音进行识别。（2）非特定人语音系统。识别的语音与人无关，通常要用大量不同人的语音数据库对识别系统进行学习。（3）多人的识别系统。通常能识别一组人的语音，或者成为特定组语音识别系统，该系统仅要求对要识别的那组人的语音进行训练。如果从说话的方式考虑，也可以将识别系统分为三类：（1）孤立词语音识别系统。孤立词识别系统要求输入每个词后要停顿。（2）连接词语音识别系统。连接词输入系统要求对每个词都清楚发音，一些连音现象开始出现。（3）连续语音识别系统。连续语音输入是自然流利的连续语音输入，大量连音和变音会出现。如果从识别系统的词汇量大小考虑，也可以将识别系统分为三类：（1）小词汇量语音识别系统。通常包括几十个词的语音识别系统。（2）中等词汇量的语音识别系统。通常包括几百个词到上千个词的识别系统。（3）大词汇量语音识别系统。通常包括几千到几万个词的语音识别系统。随着计算机与数字信号处理器运算能力以及识别系统精度的提高，识别系统根据词汇量大小进行分类也不断进行变化。目前是中等词汇量的识别系统，将来可能就是小词汇量的语音识别系统。这些不同的限制也确定了语音识别系统的困难度。二：语音识别技术发展现状-语音识别的方法汇总分析目前具有代表性的语音识别方法主要有动态时间规整技术（DTW）、隐马尔可夫模型（HMM）、矢量量化（VQ）、人工神经网络（ANN）、支持向量机（SVM）等方法。动态时间规整算法（DynamicTImeWarping，DTW）是在非特定人语音识别中一种简单有效的方法，该算法基于动态规划的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别技术中出现较早、较常用的一种算法。在应用DTW算法进行语音识别时，就是将已经预处理和分帧过的语音测试信号和参考语音模板进行比较以获取他们之间的相似度，按照某种距离测度得出两模板间的相似程度并选择最佳路径。 隐马尔可夫模型（HMM）是语音信号处理中的一种统计模型，是由Markov链演变来的，所以它是基于参数模型的统计识别方法。由于其模式库是通过反复训练形成的与训练输出信号吻合概率最大的最佳模型参数而不是预先储存好的模式样本，且其识别过程中运用待识别语音序列与HMM参数之间的似然概率达到最大值所对应的最佳状态序列作为识别输出，因此是较理想的语音识别模型。矢量量化（VectorQuanTIzaTIon）是一种重要的信号压缩方法。与HMM相比，矢量量化主要适用于小词汇量、孤立词的语音识别中。其过程是将若干个语音信号波形或特征参数的标量数据组成一个矢量在多维空间进行整体量化。把矢量空间分成若干个小区域，每个小区域寻找一个代表矢量，量化时落入小区域的矢量就用这个代表矢量代替。矢量量化器的设计就是从大量信号样本中训练出好的码书，从实际效果出发寻找到好的失真测度定义公式，设计出最佳的矢量量化系统，用最少的搜索和计算失真的运算量实现最大可能的平均信噪比。在实际的应用过程中，人们还研究了多种降低复杂度的方法，包括无记忆的矢量量化、有记忆的矢量量化和模糊矢量量化方法。人工神经网络（ANN）是20世纪80年代末期提出的一种新的语音识别方法。其本质上是一个自适应非线性动力学系统，模拟了人类神经活动的原理，具有自适应性、并行性、鲁棒性、容错性和学习特性，其强大的分类能力和输入—输出映射能力在语音识别中都很有吸引力。其方法是模拟人脑思维机制的工程模型，它与HMM正好相反，其分类决策能力和对不确定信息的描述能力得到举世公认，但它对动态时间信号的描述能力尚不尽如人意，通常MLP分类器只能解决静态模式分类问题，并不涉及时间序列的处理。尽管学者们提出了许多含反馈的结构，但它们仍不足以刻画诸如语音信号这种时间序列的动态特性。由于ANN不能很好地描述语音信号的时间动态特性，所以常把ANN与传统识别方法结合，分别利用各自优点来进行语音识别而克服HMM和ANN各自的缺点。近年来结合神经网络和隐含马尔可夫模型的识别算法研究取得了显著进展，其识别率已经接近隐含马尔可夫模型的识别系统，进一步提高了语音识别的鲁棒性和准确率。支持向量机（Supportvectormachine）是应用统计学理论的一种新的学习机模型，采用结构风险最小化原理（StructuralRiskMinimization，SRM），有效克服了传统经验风险最小化方法的缺点。兼顾训练误差和泛化能力，在解决小样本、非线性及高维模式识别方面有许多优越的性能，已经被广泛地应用到模式识别领域。三：语音识别技术发展现状-国外研究语音识别的研究工作可以追溯到20世纪50年代AT&T贝尔实验室的Audry系统，它是第一个可以识别十个英文数字的语音识别系统。但真正取得实质性进展，并将其作为一个重要的课题开展研究则是在60年代末70年代初。这首先是因为计算机技术的发展为语音识别的实现提供了硬件和软件的可能，更重要的是语音信号线性预测编码（LPC）技术和动态时间规整（DTW）技术的提出，有效的解决了语音信号的特征提取和不等长匹配问题。这一时期的语音识别主要基于模板匹配原理，研究的领域局限在特定人，小词汇表的孤立词识别，实现了基于线性预测倒谱和DTW技术的特定人孤立词语音识别系统；同时提出了矢量量化（VQ）和隐马尔可夫模型（HMM）理论。随着应用领域的扩大，小词汇表、特定人、孤立词等这些对语音识别的约束条件需要放宽，与此同时也带来了许多新的问题：第一，词汇表的扩大使得模板的选取和建立发生困难；第二，连续语音中，各个音素、音节以及词之间没有明显的边界，各个发音单位存在受上下文强烈影响的协同发音（Co-articulation）现象；第三，非特定人识别时，不同的人说相同的话相应的声学特征有很大的差异，即使相同的人在不同的时间、生理、心理状态下，说同样内容的话也会有很大的差异；第四，识别的语音中有背景噪声或其他干扰。因此原有的模板匹配方法已不再适用。实验室语音识别研究的巨大突破产生于20世纪80年代末：人们终于在实验室突破了大词汇量、连续语音和非特定人这三大障碍，第一次把这三个特性都集成在一个系统中，比较典型的是卡耐基梅隆大学（CarnegieMellonUniversity）的Sphinx系统，它是第一个高性能的非特定人、大词汇量连续语音识别系统。 这一时期，语音识别研究进一步走向深入，其显著特征是HMM模型和人工神经元网络（ANN）在语音识别中的成功应用。HMM模型的广泛应用应归功于AT&TBell实验室Rabiner等科学家的努力，他们把原本艰涩的HMM纯数学模型工程化，从而为更多研究者了解和认识，从而使统计方法成为了语音识别技术的主流。统计方法将研究者的视线从微观转向宏观，不再刻意追求语音特征的细化，而是更多地从整体平均（统计）的角度来建立最佳的语音识别系统。在声学模型方面，以Markov链为基础的语音序列建模方法HMM（隐式Markov链）比较有效地解决了语音信号短时稳定、长时时变的特性，并且能根据一些基本建模单元构造成连续语音的句子模型，达到了比较高的建模精度和建模灵活性。在语言层面上，通过统计真实大规模语料的词之间同现概率即N元统计模型来区分识别带来的模糊音和同音词。另外，人工神经网络方法、基于文法规则的语言处理机制等也在语音识别中得到了应用。20世纪90年代前期，许多著名的大公司如IBM、苹果、AT&T和NTT都对语音识别系统的实用化研究投以巨资。语音识别技术有一个很好的评估机制，那就是识别的准确率，而这项指标在20世纪90年代中后期实验室研究中得到了不断的提高。比较有代表性的系统有：IBM公司推出的ViaVoice和DragonSystem公司的NaturallySpeaking，Nuance公司的NuanceVoicePlatform语音平台，Microsoft的Whisper，Sun的VoiceTone等。其中IBM公司于1997年开发出汉语ViaVoice语音识别系统，次年又开发出可以识别上海话、广东话和四川话等地方口音的语音识别系统ViaVoice‘98。它带有一个32，000词的基本词汇表，可以扩展到65，000词，还包括办公常用词条，具有“纠错机制”，其平均识别率可以达到95%。该系统对新闻语音识别具有较高的精度，是目前具有代表性的汉语连续语音识别系统。四：语音识别技术发展现状-国内研究我国语音识别研究工作起步于五十年代，但近年来发展很快。研究水平也从实验室逐步走向实用。从1987年开始执行国家863计划后，国家863智能计算机专家组为语音识别技术研究专门立项，每两年滚动一次。我国语音识别技术的研究水平已经基本上与国外同步，在汉语语音识别技术上还有自己的特点与优势，并达到国际先进水平。中科院自动化所、声学所、清华大学、北京大学、哈尔滨工业大学、上海交通大学、中国科技大学、北京邮电大学、华中科技大学等科研机构都有实验室进行过语音识别方面的研究，其中具有代表性的研究单位为清华大学电子工程系与中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室。清华大学电子工程系语音技术与专用芯片设计课题组，研发的非特定人汉语数码串连续语音识别系统的识别精度，达到94.8%（不定长数字串）和96.8%（定长数字串）。在有5%的拒识率情况下，系统识别率可以达到96.9%（不定长数字串）和98.7%（定长数字串），这是目前国际最好的识别结果之一，其性能已经接近实用水平。研发的5000词邮包校核非特定人连续语音识别系统的识别率达到98.73%，前三选识别率达99.96%；并且可以识别普通话与四川话两种语言，达到实用要求。中科院自动化所及其所属模式科技（Pattek）公司2002年发布了他们共同推出的面向不同计算平台和应用的“天语”中文语音系列产品——PattekASR，结束了中文语音识别产品自1998年以来一直由国外公司垄断的历史。 五：语音识别技术发展现状-当前亟待解决的问题语音识别系统的性能受到许多因素的影响，包括不同说话人的发音方式、说话方式、环境噪音、传输信道衰落等等。具体要解决的问题有四点：①增强系统的鲁棒性，也就是说如果条件状况变得与训练时很不相同，系统的性能下降不能是突变的。②增加系统的适应能力，系统要能稳定连续的适应条件的变化，因为说话人存在着年龄、性别、口音、语速、语音强度、发音习惯等方面的差异。所以，系统应该有能力排除掉这些差异。达到对语音的稳定识别。③寻求更好的语言模型，系统应该在语言模型中得到尽可能多的约束，从而解决由于词汇量增长所带来的影响。④进行动力学建模，语音识别系统提前假定片段和单词是相互独立的，但实际上词汇和音素的线索要求对反映了发声器官运动模型特点的整合。所以，应该进行动力学建模，从而将这些信息整合到语音识别系统中去。六：语音识别技术发展现状-语音识别系统的最新发展语音识别技术发展到今天，特别是中小词汇量非特定人语音识别系统识别精度已经大于98%，对特定人语音识别系统的识别精度就更高。这些技术已经能够满足通常应用的要求。由于大规模集成电路技术的发展，这些复杂的语音识别系统已经完全可以制成专用芯片，大量生产。在西方经济发达国家，大量的语音识别产品已经进入市场和服务领域。一些用户交换机、电话机、手机已经包含了语音识别拨号功能、语音记事本、语音智能玩具等产品，同时也包括语音识别与语音合成功能。人们可以通过电话网络用语音识别口语对话系统查询有关的机票、旅游、银行信息。调查统计表明，多达85%以上的人对语音识别的信息查询服务系统的性能表示满意。可以预测，在近5年内，语音识别系统的应用将更加广泛，各种各样的语音识别系统产品将不断出现在市场上。语音识别技术在人工邮件分拣中的作用也日益显现，发展前景诱人。一些发达国家的邮政部门已经使用了这一系统，语音识别技术逐渐成为邮件分拣的新技术。它可以克服手工分拣单纯依靠分拣员记忆力的不足，解决人员成本过高的问题，提高邮件处理的效率和效益。就教育领域来讲，语音识别技术的最直接的应用就是帮助用户更好地练习语言技巧。语音识别技术的另一个发展分支就是电话语音识别技术的发展，贝尔实验室是这方面的先驱，电话语音识别技术将能够实现电话查询、自动接线以及一些专门业务如旅游信息等的操作。银行应用了语音理解技术的声讯查询系统后，可不分昼夜地为客户提供二十四小时的电话银行理财服务。而证券业方面，若是采用电话语音识别声讯系统的话，用户想查询行情便可以直接讲出股票名称或代码，而系统确认用户的要求后，会自动读出最新的股票价，这将大大方便用户。目前在114查号台还有大量的人工服务，如果采用语音技术，就可让计算机自动接听用户的需要，然后回放查询的电话号码，从而节约了人力资源。
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毕业论文开题报告中研究现状与选题意义部分应该怎么写
毕业论文的开题报告主要包括以下几个部分：选题的背景、本毕业论文的研究意义、相关方面的国内外的研究状况（即研究现状）、本文准备研究和解决的问题是什么、本文准备采用什么研究方法进行研究探讨、对于未来工作的规划和进度安排和参考文献部分。今天来详细讲讲毕业论文开题报告中研究现状与选题意义部分应该怎么写。
毕业论文开题报告研究现状怎么写毕业论文开题报告的研究现状部分主要是介绍说明研究的相关方向和内容，目前处于一个什么样的水平和研究状态。学生一定要多阅读和参考相关研究文献和内容，从而能更好地了解研究现状，从而引出后文要写到的做这个研究工作的目的和意义。
学生在写研究现状之前，要先整理和阅读大量相关的文章和学术知识，然后对里面涉及到的相关主旨和观点进行整理归纳，并且从众多文献中找出最符合自己的内容，最有代表性的文章。
在写文章的研究现状时，要重点突出说明这些具有代表性的观点，也可以对国内外的研究现状进行分类归纳说明，讲清楚相关方向分别做了哪些方面的研究，都取得了什么样的进展和成就，有没有研究缺陷部分，不足之处，或者是不充足不深入的角度，以及作者是否在研究方法方面是否存在可以改进的部分。
此外，在写研究现状的时候，不要把调研的研究内容当成是现有的全部研究水平来写，因为每个人做的工作不可能是完全全面的，肯定有涉及不到的方面。另外，要尽可能表述清楚每个作者的相应观点，不要对不上号。其次，在研究现状上，尽可能写最新的情况，最好是近五年的研究情况。同时，不要把研究现状写得过于简单，会显得学生的调研不充分，工作量没有做到位。最后，如果不存在与学生要研究的内容接近的相关参考文献，学生就可以写与选题内容比较接近的内容。
毕业论文开题报告选题意义怎么写毕业论文开题报告中的选题意义就是要说明学生为什么选择这个课题，以及选择这个研究方向的意义是什么，会有什么样的价值。选题意义需要学生对大量相关领域的了解和积累，自己进行总结和归纳，从而判断自己研究课题的意义具体是哪些方面。
关于选题意义的写作，可以从选题的现实意义入手，点出现阶段相关方向和领域存在什么样的问题，正是由于这些不足之处，所以要对这个方向领域进行相关的研究和探索，需要我们去研究和解决。另外，在选题意义方面也可以写一些相关课题的理论内容和在学术方面的价值意义。
同选题意义相关的研究目的和研究意义，学生可以进行分开单独叙述，也可以放在一起进行说明。一般来说，主要有两个方面，一个是写研究的理论意义和价值所在，另一个是写研究的实际意义和现实意义。其中，理论方面的意义和价值主要包括哲学方面的重要研究意义，专业和科学方面的重要研究意义，或者是关于某个理论方面的重要研究意义。实践意义和现实意义主要是由以下几个方面：比如针对未来该领域的发展方向或者研究前景方面的现实意义，现状的工作内容和环节方面的现实意义，还有就是现在的工作可进行改进和调整方面的现实意义。
毕业论文开题报告研究现状与选题意义就为大家介绍到这里了，希望能给大家一些帮助，如果需要毕业论文写作服务，请咨询：www.lxws.net
中国语音识别行业现状深度研究与发展前景预测报告（2023
资料来源：IT桔子
截止至2022年5月25日，语音识别行业共发生投融资事件367起，其中A轮发生的投资事件最多，数量为143起，其次为天使轮，数量为69起。
数据来源：IT桔子
2022年1-5月25日语音识别行业共发生投资事件13起，当前已披露投资金额最大的事件为Rokid若琪收到的C轮，金额为7亿人民币。
2022年1-5月25日语音识别行业投融资详情汇总
数据来源：IT桔子（XD）
观研报告网发布的《中国语音识别行业现状深度研究与发展前景预测报告（2022-2029年）》涵盖行业最新数据，市场热点，政策规划，竞争情报，市场前景预测，投资策略等内容。更辅以大量直观的图表帮助本行业企业准确把握行业发展态势、市场商机动向、正确制定企业竞争战略和投资策略。本报告依据国家统计局、海关总署和国家信息中心等渠道发布的权威数据，结合了行业所处的环境，从理论到实践、从宏观到微观等多个角度进行市场调研分析。
行业报告是业内企业、相关投资公司及政府部门准确把握行业发展趋势，洞悉行业竞争格局，规避经营和投资风险，制定正确竞争和投资战略决策的重要决策依据之一。本报告是全面了解行业以及对本行业进行投资不可或缺的重要工具。观研天下是国内知名的行业信息咨询机构，拥有资深的专家团队，多年来已经为上万家企业单位、咨询机构、金融机构、行业协会、个人投资者等提供了专业的行业分析报告，客户涵盖了华为、中国石油、中国电信、中国建筑、惠普、迪士尼等国内外行业领先企业，并得到了客户的广泛认可。
本研究报告数据主要采用国家统计数据，海关总署，问卷调查数据，商务部采集数据等数据库。其中宏观经济数据主要来自国家统计局，部分行业统计数据主要来自国家统计局及市场调研数据，企业数据主要来自于国家统计局规模企业统计数据库及证券交易所等，价格数据主要来自于各类市场监测数据库。本研究报告采用的行业分析方法包括波特五力模型分析法、SWOT分析法、PEST分析法，对行业进行全面的内外部环境分析，同时通过资深分析师对目前国家经济形势的走势以及市场发展趋势和当前行业热点分析，预测行业未来的发展方向、新兴热点、市场空间、技术趋势以及未来发展战略等。
【目录大纲】
第一章2018-2022年中国语音识别行业发展概述
第一节语音识别行业发展情况概述
一、语音识别行业相关定义
二、语音识别特点分析
三、语音识别行业基本情况介绍
四、语音识别行业经营模式
1、生产模式
2、采购模式
3、销售/服务模式
五、语音识别行业需求主体分析
第二节中国语音识别行业生命周期分析
一、语音识别行业生命周期理论概述
二、语音识别行业所属的生命周期分析
第三节语音识别行业经济指标分析
一、语音识别行业的赢利性分析
二、语音识别行业的经济周期分析
三、语音识别行业附加值的提升空间分析
第二章2018-2022年全球语音识别行业市场发展现状分析
第一节全球语音识别行业发展历程回顾
第二节全球语音识别行业市场规模与区域分布情况
第三节亚洲语音识别行业地区市场分析
一、亚洲语音识别行业市场现状分析
二、亚洲语音识别行业市场规模与市场需求分析
三、亚洲语音识别行业市场前景分析
第四节北美语音识别行业地区市场分析
一、北美语音识别行业市场现状分析
二、北美语音识别行业市场规模与市场需求分析
三、北美语音识别行业市场前景分析
第五节欧洲语音识别行业地区市场分析
一、欧洲语音识别行业市场现状分析
二、欧洲语音识别行业市场规模与市场需求分析
三、欧洲语音识别行业市场前景分析
第六节2022-2029年世界语音识别行业分布走势预测
第七节2022-2029年全球语音识别行业市场规模预测
第三章中国语音识别行业产业发展环境分析
第一节我国宏观经济环境分析
一、中国GDP增长情况分析
二、工业经济发展形势分析
三、社会固定资产投资分析
四、全社会消费品零售总额
五、城乡居民收入增长分析
六、居民消费价格变化分析
七、对外贸易发展形势分析
第二节我国宏观经济环境对语音识别行业的影响分析
第三节中国语音识别行业政策环境分析
一、行业监管体制现状
二、行业主要政策法规
三、主要行业标准
第四节政策环境对语音识别行业的影响分析
第五节中国语音识别行业产业社会环境分析
第四章中国语音识别行业运行情况
第一节中国语音识别行业发展状况情况介绍
一、行业发展历程回顾
二、行业创新情况分析
三、行业发展特点分析
第二节中国语音识别行业市场规模分析
一、影响中国语音识别行业市场规模的因素
二、中国语音识别行业市场规模
三、中国语音识别行业市场规模解析
第三节中国语音识别行业供应情况分析
一、中国语音识别行业供应规模
二、中国语音识别行业供应特点
第四节中国语音识别行业需求情况分析
一、中国语音识别行业需求规模
二、中国语音识别行业需求特点
第五节中国语音识别行业供需平衡分析
第五章中国语音识别行业产业链和细分市场分析
第一节中国语音识别行业产业链综述
一、产业链模型原理介绍
二、产业链运行机制
三、语音识别行业产业链图解
第二节中国语音识别行业产业链环节分析
一、上游产业发展现状
二、上游产业对语音识别行业的影响分析
三、下游产业发展现状
四、下游产业对语音识别行业的影响分析
第三节我国语音识别行业细分市场分析
一、细分市场一
二、细分市场二
第六章2018-2022年中国语音识别行业市场竞争分析
第一节中国语音识别行业竞争现状分析
一、中国语音识别行业竞争格局分析
二、中国语音识别行业主要品牌分析
第二节中国语音识别行业集中度分析
一、中国语音识别行业市场集中度影响因素分析
二、中国语音识别行业市场集中度分析
第三节中国语音识别行业竞争特征分析
一、企业区域分布特征
二、企业规模分布特征
三、企业所有制分布特征
第七章2018-2022年中国语音识别行业模型分析
第一节中国语音识别行业竞争结构分析（波特五力模型）
一、波特五力模型原理
二、供应商议价能力
三、购买者议价能力
四、新进入者威胁
五、替代品威胁
六、同业竞争程度
七、波特五力模型分析结论
第二节中国语音识别行业SWOT分析
一、SOWT模型概述
二、行业优势分析
三、行业劣势
四、行业机会
五、行业威胁
六、中国语音识别行业SWOT分析结论
第三节中国语音识别行业竞争环境分析（PEST）
一、PEST模型概述
二、政策因素
三、经济因素
四、社会因素
五、技术因素
六、PEST模型分析结论
第八章2018-2022年中国语音识别行业需求特点与动态分析
第一节中国语音识别行业市场动态情况
第二节中国语音识别行业消费市场特点分析
一、需求偏好
二、价格偏好
三、品牌偏好
四、其他偏好
第三节语音识别行业成本结构分析
第四节语音识别行业价格影响因素分析
一、供需因素
二、成本因素
三、其他因素
第五节中国语音识别行业价格现状分析
第六节中国语音识别行业平均价格走势预测
一、中国语音识别行业平均价格趋势分析
二、中国语音识别行业平均价格变动的影响因素
第九章中国语音识别行业所属行业运行数据监测
第一节中国语音识别行业所属行业总体规模分析
一、企业数量结构分析
二、行业资产规模分析
第二节中国语音识别行业所属行业产销与费用分析
一、流动资产
二、销售收入分析
三、负债分析
四、利润规模分析
五、产值分析
第三节中国语音识别行业所属行业财务指标分析
一、行业盈利能力分析
二、行业偿债能力分析
三、行业营运能力分析
四、行业发展能力分析
第十章2018-2022年中国语音识别行业区域市场现状分析
第一节中国语音识别行业区域市场规模分析
一、影响语音识别行业区域市场分布的因素
二、中国语音识别行业区域市场分布
第二节中国华东地区语音识别行业市场分析
一、华东地区概述
二、华东地区经济环境分析
三、华东地区语音识别行业市场分析
（1）华东地区语音识别行业市场规模
（2）华南地区语音识别行业市场现状
（3）华东地区语音识别行业市场规模预测
第三节华中地区市场分析
一、华中地区概述
二、华中地区经济环境分析
三、华中地区语音识别行业市场分析
（1）华中地区语音识别行业市场规模
（2）华中地区语音识别行业市场现状
（3）华中地区语音识别行业市场规模预测
第四节华南地区市场分析
一、华南地区概述
二、华南地区经济环境分析
三、华南地区语音识别行业市场分析
（1）华南地区语音识别行业市场规模
（2）华南地区语音识别行业市场现状
（3）华南地区语音识别行业市场规模预测
第五节华北地区语音识别行业市场分析
一、华北地区概述
二、华北地区经济环境分析
三、华北地区语音识别行业市场分析
（1）华北地区语音识别行业市场规模
（2）华北地区语音识别行业市场现状
（3）华北地区语音识别行业市场规模预测
第六节东北地区市场分析
一、东北地区概述
二、东北地区经济环境分析
三、东北地区语音识别行业市场分析
（1）东北地区语音识别行业市场规模
（2）东北地区语音识别行业市场现状
（3）东北地区语音识别行业市场规模预测
第七节西南地区市场分析
一、西南地区概述
二、西南地区经济环境分析
三、西南地区语音识别行业市场分析
（1）西南地区语音识别行业市场规模
（2）西南地区语音识别行业市场现状
（3）西南地区语音识别行业市场规模预测
第八节西北地区市场分析
一、西北地区概述
二、西北地区经济环境分析
三、西北地区语音识别行业市场分析
（1）西北地区语音识别行业市场规模
（2）西北地区语音识别行业市场现状
（3）西北地区语音识别行业市场规模预测
第十一章语音识别行业企业分析（随数据更新有调整）
第一节企业
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
1、主要经济指标情况
2、企业盈利能力分析
3、企业偿债能力分析
4、企业运营能力分析
5、企业成长能力分析
四、公司优势分析
第二节企业
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
四、公司优劣势分析
第三节企业
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
四、公司优势分析
第四节企业
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
四、公司优势分析
第五节企业
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
四、公司优势分析
第六节企业
一、企业概况
二、主营产品
三、运营情况
四、公司优势分析
······
第十二章2022-2029年中国语音识别行业发展前景分析与预测
第一节中国语音识别行业未来发展前景分析
一、语音识别行业国内投资环境分析
二、中国语音识别行业市场机会分析
三、中国语音识别行业投资增速预测
第二节中国语音识别行业未来发展趋势预测
第三节中国语音识别行业规模发展预测
一、中国语音识别行业市场规模预测
二、中国语音识别行业市场规模增速预测
三、中国语音识别行业产值规模预测
四、中国语音识别行业产值增速预测
五、中国语音识别行业供需情况预测
第四节中国语音识别行业盈利走势预测
第十三章2022-2029年中国语音识别行业进入壁垒与投资风险分析
第一节中国语音识别行业进入壁垒分析
一、语音识别行业资金壁垒分析
二、语音识别行业技术壁垒分析
三、语音识别行业人才壁垒分析
四、语音识别行业品牌壁垒分析
五、语音识别行业其他壁垒分析
第二节语音识别行业风险分析
一、语音识别行业宏观环境风险
二、语音识别行业技术风险
三、语音识别行业竞争风险
四、语音识别行业其他风险
第三节中国语音识别行业存在的问题
第四节中国语音识别行业解决问题的策略分析
第十四章2022-2029年中国语音识别行业研究结论及投资建议
第一节观研天下中国语音识别行业研究综述
一、行业投资价值
二、行业风险评估
第二节中国语音识别行业进入策略分析
一、目标客户群体
二、细分市场选择
三、区域市场的选择
第三节语音识别行业营销策略分析
一、语音识别行业产品策略
二、语音识别行业定价策略
三、语音识别行业渠道策略
四、语音识别行业促销策略
第四节观研天下分析师投资建议返回搜狐，查看更多