人工智能语音语言行业市场规模分析及技术趋势预测
0分享至人工智能语音语言行业市场规模分析及技术趋势预测1、人工智能语音语言行业应用及市场规模分析人工智能语音语言技术即实现人与机器以语言为纽带的信息处理技术，人机对话通过对声音信号的音频采集与信号处理将语音转化为文字供机器处理，在机器进行语音识别与语义理解后、再进行对话管理、自然语言生成并通过语音合成技术将文本语言转化为声音进行输出，最终形成完整的人机语音语言交互。人工智能语音语言市场的产业链可依据关键技术拆分为六大环节，各个环节又可以进一步归集为声学、语音感知、语言认知三大模块。人工智能语音语言行业内的大部分公司只专注于产业链的单个或部分环节，少有公司能拥有覆盖产业链各环节的技术、产品与服务，当前国内人工智能语音语言行业的公司大约有400余家，仅有极少数可以实现全产业链覆盖。在疫情的催化下，各行业智能化应用迎来需求拐点，进入需求爆发期。预计2030年消费级应用场景总的发展空间将超过700亿元。智能家居、智慧驾驶、智能办公等企业级场景在疫情的催化下加速发展，市场需求不断扩大，发展空间预计即将达到千亿规模。智能语音语言技术使得人类的生产及生活方式逐步改变，基于智能语音语言技术的人机交互产品在接收用户的声音等信息后，能将用户意图转换为机器可以理解和进一步处理的内容，从而帮助用户解决问题或完成特定任务。其中，对话式机器人可以降低人力成本，减轻人工工作量，提高工作效率，解决用户客服、营销、质检、呼入、呼出等需求；搭载人机对话交互功能的消费级智能硬件，例如智能家电、智能车载、智能可穿戴设备等，能够通过语音语言交互的方式，提供更丰富的设备交互功能，提升设备操控便捷性。2021年我国对话式人机交互核心产品的市场规模达到91.50亿元，带动相关产业经济规模达742.6亿元，预计2025年核心产品规模达到237亿元，带动相关产业规模达到1,525亿元。2019-2026年中国人机交互核心产品及带动相关产业规模资料来源：普华有策
人工智能与实体经济的结合越来越多，与应用场景的深度结合将产生更大的商业价值，近几年，人工智能语音语言技术在各行业的应用已十分广泛，下游领域包括家电、汽车、消费电子、金融、物流、房产、政务、医疗等。2020年智能语音语言技术在各垂直行业应用的核心产品规模达到57.70亿元，带动相关产业规模达317.70亿元，预计2025年核心产品规模达到159.10亿元，带动相关产业规模达到875.10亿元。2、智能语音语言行业技术趋势近年来，行业内智能语音语言算法不断更新迭代，基础性能持续增强，通用识别准确率等已不再是智能语音语言行业发展的核心挑战，语音语言技术逐步由以语音感知为主，向综合感知、认知、知识计算的全链路对话系统方向拓展。关键基础算法层面，在可控环境和简单结构化知识源条件下，语音及语言处理技术的性能已经表现良好，达到产业化水平，但在复杂真实环境和自然非结构化语言及知识处理方面，与产业需求仍然有不小差距。在感知技术方面，业内研究逐步转向聚焦突破高噪声、多干扰、端侧低资源等真实复杂自然场景；在认知及知识计算方面，聚焦理解式的知识问答、对话理解及管理技术，以及专业领域的深度知识结构化，进一步增强面向垂直领域信息智能化的知识图谱、对话问答、阅读理解、翻译等能力。另一方面，个性化、场景定制化、私有化部署等需求已经成为传统产业进行智能化改造和数字化升级的普遍需求，比如个性化的声音复刻、新语义领域的问答对话、为保护隐私的私有化识别部署等。支撑这一需求的小数据迁移学习和自主学习算法及其在语音语言处理各个领域的结合，也是智能语音及语言行业算法技术发展的趋势。（1）全双工语音出现，人机交互朝着更自然、更顺畅的方向发展全双工是通信学科中的一个术语，意为允许数据在两个方向上同时传输，应用在智能语音语言行业，即为实时的、双向的语音信息的交互，这是人们进行即兴自由交互情境下的对话模式。区别于单轮交互与多轮交互，全双工可以做到“边听、边想、边说”，在接收语音信息的同时进行思考，并实现动态的预估，进而以更快的速度进行回答，使人机交互更自然、更流畅；同时，全双工语音还可做到节奏控制，根据用户回答内容的重要性，决定打断还是继续倾听，是先完成上一个问题还是先回答用户的追加问题；此外，全双工语音还能进行场景理解，识别用户当前是否在与AI进行对话，并根据不同对象、不同场景进行音量、语气等方面的调节。未来，智能语音语言的应用场景越发多样化，应对的环境状况越发复杂，全双工语音的优势将会越发凸显，并成为智能语音语言行业的主流交互方式。（2）优化人机交互体验，多模态交互成为必然趋势人类在交互过程中并非孤立地依据声音、表情及动作中的单项进行沟通与交流，而是综合视觉、听觉、触觉甚至嗅觉来进行有效的沟通。同理，要使机器做到更加逼真的“拟人化”，就需要通过语音、视觉、文本等信息结合的方式来推动人机交互的优化与升级。应对人机交互场景化应用不断拓展的市场需求，多模态、智能化的完整解决方案可以更好地应对不同场景的复杂变化，多模态交互成为行业发展的必然趋势。（3）以对话交互为核心的认知和知识计算成为智能信息服务的重要技术趋势在各类智能信息软硬件爆发式增长的大背景下，对话式语言认知智能，尤其是对话理解和管理技术，将成为感知与认知系统级融合的关键技术，极大影响用户体验。另一方面，针对垂直领域的复杂结构化数据库、各类知识文档等多种形态的原始知识源，进行知识结构化和知识图谱构建，形成可控人机理解式交互的知识源，支撑知识问答和对话，支持人类决策，将是面向信息服务智能化的知识计算的发展方向。（4）芯片研发日益关键，端侧智能与云侧智能双轮驱动AI深度应用目前基于深度学习的智能算法通常运行于具有强大计算能力的云计算中心，而相比于云计算，边缘计算将资源和服务下沉到网络边缘端，从而带来更低的带宽占用、更低的时延、更高的能效和更好的隐私保护。专用芯片往往是场景化或针对特定功能的，成本和效率大大优于通用芯片，可以进一步提高产品端侧的计算效率，并提升针对特定应用场景的优化适应能力。未来，人工智能语音芯片的发展将进一步推动智能语音语言产品在各垂直行业领域商业化落地。更多行业资料请参考普华有策咨询《2022-2028年国内外人工智能语音语言行业投资前景专项报告》，同时普华有策咨询还提供产业研究报告、产业链咨询、项目可行性报告、十四五规划、BP商业计划书、产业图谱、产业规划、蓝白皮书、IPO募投可研、IPO工作底稿咨询等服务。报告目录：第一章宏观经济环境分析第一节全球宏观经济分析一、2017-2021年全球宏观经济运行概况二、2022-2028年全球宏观经济趋势预测第二节中国宏观经济环境分析一、2017-2021年中国宏观经济运行概况二、2022-2028年中国宏观经济趋势预测第三节人工智能语音语言行业社会环境分析第四节人工智能语音语言行业政治法律环境分析一、行业管理体制分析二、行业相关发展规划三、主要产业政策解读第五节人工智能语音语言行业技术环境分析一、技术发展水平分析二、技术革新趋势分析第二章国际人工智能语音语言行业发展分析第一节国际人工智能语音语言行业发展现状分析一、国际人工智能语音语言行业发展概况二、主要国家人工智能语音语言行业的经济效益分析三、2022-2028年国际人工智能语音语言行业的发展趋势分析第二节主要国家及地区人工智能语音语言行业发展状况及经验借鉴一、美国人工智能语音语言行业发展分析1、2017-2021年行业规模情况2、2022-2028年行业前景展望二、欧洲人工智能语音语言行业发展分析1、2017-2021年行业规模情况2、2022-2028年行业前景展望三、日韩人工智能语音语言行业发展分析1、2017-2021年行业规模情况2、2022-2028年行业前景展望四、2017-2021年其他国家及地区人工智能语音语言行业发展分析五、国外人工智能语音语言行业发展经验总结第三章2017-2021年中国人工智能语音语言市场供需分析第一节2017-2021年人工智能语音语言产能分析一、2017-2021年中国人工智能语音语言产能及增长率二、2022-2028年中国人工智能语音语言产能预测三、2017-2021年中国人工智能语音语言产能利用率分析第二节2017-2021年人工智能语音语言产量分析一、2017-2021年中国人工智能语音语言产量及增长率二、2022-2028年中国人工智能语音语言产量预测第三节2017-2021年人工智能语音语言市场需求分析一、2017-2021年中国人工智能语音语言市场需求量及增长率二、2022-2028年中国人工智能语音语言市场需求量预测第四章中国人工智能语音语言产业链结构分析第一节中国人工智能语音语言产业链结构一、产业链概况二、特征第二节中国人工智能语音语言产业链演进趋势一、产业链生命周期分析二、产业链价值流动分析三、演进路径与趋势第三节中国人工智能语音语言产业链竞争分析第五章2017-2021年人工智能语音语言行业产业链分析第一节2017-2021年人工智能语音语言行业上游运行分析一、行业上游介绍二、行业上游发展状况分析三、行业上游对人工智能语音语言行业影响力分析第二节2017-2021年人工智能语音语言行业下游运行分析一、行业下游介绍二、行业下游发展状况分析三、行业下游对人工智能语音语言行业影响力分析第六章中国人工智能语音语言行业区域市场分析第一节华北地区人工智能语音语言行业分析一、2017-2021年行业发展现状分析二、2017-2021年市场规模情况分析三、2017-2021年市场需求情况分析四、2022-2028年行业发展前景预测第二节东北地区人工智能语音语言行业分析一、2017-2021年行业发展现状分析二、2017-2021年市场规模情况分析三、2017-2021年市场需求情况分析四、2022-2028年行业发展前景预测第三节华东地区人工智能语音语言行业分析一、2017-2021年行业发展现状分析二、2017-2021年市场规模情况分析三、2017-2021年市场需求情况分析四、2022-2028年行业发展前景预测第四节华南地区人工智能语音语言行业分析一、2017-2021年行业发展现状分析二、2017-2021年市场规模情况分析三、2017-2021年市场需求情况分析四、2022-2028年行业发展前景预测第五节华中地区人工智能语音语言行业分析一、2017-2021年行业发展现状分析二、2017-2021年市场规模情况分析三、2017-2021年市场需求情况分析四、2022-2028年行业发展前景预测第六节西南地区人工智能语音语言行业分析一、2017-2021年行业发展现状分析二、2017-2021年市场规模情况分析三、2017-2021年市场需求情况分析四、2022-2028年行业发展前景预测第七节西北地区人工智能语音语言行业分析一、2017-2021年行业发展现状分析二、2017-2021年市场规模情况分析三、2017-2021年市场需求情况分析四、2022-2028年行业发展前景预测第七章中国人工智能语音语言行业成本费用分析第一节2017-2021年人工智能语音语言行业产品销售成本分析一、2017-2021年行业销售成本总额分析二、不同规模企业销售成本比较分析三、不同所有制企业销售成本比较分析第二节2017-2021年人工智能语音语言行业销售费用分析一、2017-2021年行业销售费用总额分析二、不同规模企业销售费用比较分析三、不同所有制企业销售费用比较分析第三节2017-2021年人工智能语音语言行业管理费用分析一、2017-2021年行业管理费用总额分析二、不同规模企业管理费用比较分析三、不同所有制企业管理费用比较分析第四节2017-2021年人工智能语音语言行业财务费用分析一、2017-2021年行业财务费用总额分析二、不同规模企业财务费用比较分析三、不同所有制企业财务费用比较分析第八章中国人工智能语音语言行业市场经营情况分析第一节2017-2021年行业市场规模分析第二节2017-2021年行业基本特点分析第三节2017-2021年行业销售收入分析第四节2017-2021年行业区域结构分析第九章中国人工智能语音语言产品价格分析第一节2017-2021年中国人工智能语音语言历年价格第二节中国人工智能语音语言当前市场价格一、产品当前价格分析二、产品未来价格预测第三节中国人工智能语音语言价格影响因素分析第四节2022-2028年人工智能语音语言行业未来价格走势预测第十章人工智能语音语言行业竞争格局分析第一节人工智能语音语言行业集中度分析一、市场集中度分析二、区域集中度分析第二节人工智能语音语言行业竞争格局分析一、行业竞争分析二、与国际产品竞争分析三、行业竞争格局展望第十一章普华.有策对行业重点企业经营状况分析第一节A公司一、企业基本情况二、企业主要业务概况三、企业核心竞争力分析四、企业经营情况分析五、企业发展战略分析第二节B公司一、企业基本情况二、企业主要业务概况三、企业核心竞争力分析四、企业经营情况分析五、企业发展战略分析第三节C公司一、企业基本情况二、企业主要业务概况三、企业核心竞争力分析四、企业经营情况分析五、企业发展战略分析第四节D公司一、企业基本情况二、企业主要业务概况三、企业核心竞争力分析四、企业经营情况分析五、企业发展战略分析第五节E公司一、企业基本情况二、企业主要业务概况三、企业核心竞争力分析四、企业经营情况分析五、企业发展战略分析第十二章人工智能语音语言行业投资价值评估第一节2017-2021年人工智能语音语言行业产销分析第二节2017-2021年人工智能语音语言行业成长性分析第三节2017-2021年人工智能语音语言行业盈利能力分析一、主营业务利润率分析二、总资产收益率分析第四节2017-2021年人工智能语音语言行业偿债能力分析一、短期偿债能力分析二、长期偿债能力分析第十三章PHPOLICY对2022-2028年中国人工智能语音语言行业发展预测分析第一节2022-2028年中国人工智能语音语言发展环境预测一、行业宏观预测二、所处行业发展展望三、行业发展状况预测分析四、行业挑战及机遇第二节2022-2028年我国人工智能语音语言行业产值预测第三节2022-2028年我国人工智能语音语言行业销售收入预测第四节2022-2028年我国人工智能语音语言行业总资产预测第五节2022-2028年我国人工智能语音语言行业市场规模预测第六节2022-2028年中国人工智能语音语言市场形势分析一、2022-2028年中国人工智能语音语言生产形势分析预测二、影响行业发展因素分析1、有利因素2、不利因第七节2022-2028年中国人工智能语音语言市场趋势分析一、行业市场趋势总结二、行业发展趋势分析三、行业市场发展空间四、行业产业政策趋向五、行业发展技术趋势第十四章人工智能语音语言行业投资战略第一节人工智能语音语言行业发展趋势分析一、品牌格局趋势二、渠道分布趋势三、消费趋势分析第二节人工智能语音语言行业存在问题及对策第三节人工智能语音语言行业发展战略研究一、战略综合规划二、技术开发战略三、区域战略规划四、产业战略规划第十五章2022-2028年人工智能语音语言行业投资机会与风险第一节人工智能语音语言行业投资机会一、产业链投资机会二、细分市场投资机会三、重点区域投资机会第二节人工智能语音语言行业投资风险及防范一、政策风险及防范二、技术风险及防范三、供求风险及防范四、宏观经济波动风险及防范五、关联产业风险及防范六、产品结构风险及防范七、其他风险及防范第十六章普华有策对人工智能语音语言行业研究结论及投资建议特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
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在谈人工智能的时候，一定不能不谈语音识别，语音识别是人机交互的入口，是指机器/程序接收、解释声音，或理解和执行口头命令的能力。目前国内外都有公司在语音领域有所投入，其中包括才成立几年的初创企业，也包括中途入局的巨头企业，电子发烧友梳理了国内10家在语音领域影响较大的企业如下，排名不分先后，如有任何纰漏，欢迎留言指正。
科大讯飞
成立于1999年，具有语音合成、语音识别、口语评测、语言翻译、声纹识别、人脸识别、自然语言处理等智能语音与人工智能核心技术。
主要产品介绍：
讯飞输入法，支持语音输入；
咪咕灵犀，中国移动和科大讯飞联合推出的智能语音助手，支持粤语，既能语音打电话、发短信、查天气、搜航班，还能查话费、查流量、买彩票、订彩铃等；
发条，一款基于科大讯飞AIUI智能引擎，通过语音交互，迅速定位用户想要内容的AI音乐助手；
讯飞电视助手，可以语音播放、换台；
思必驰
成立于2007年，一家专注于智能硬件领域的语音公司，主要面向智能硬件三个垂直领域：智能车载、智能家居和智能机器人，提供自然语言交互解决方案。2018年6月26日，宣布完成D轮5亿元融资。
主要产品介绍：
对话操作系统AIOS系统（AISpeechOperatingSystem思必驰人工智能操作系统）——运行于Android、Linux、阿里云OS等主流操作系统之上，目前主要用于车载领域（AIOSForCar）和家居领域（AIOSForHome）；
软硬一体化的芯片模组，它提供声源定位、个性唤醒、语音识别、语义理解、多轮对话等功能，主要用于家居和机器人领域。
云知声
成立于2012年6月29日，一家智能语音识别AI技术企业，专注于物联网人工智能服务。2018年7月，云知声宣布已完成6亿元人民币C+轮融资，至此，云知声C轮系列融资总金额已达13亿元人民币。
主要产品介绍：
面向物联网的AI芯片UniOne，这是一款拥有自主知识产权和语音解决方案的物联网AI芯片，也是面向AIoT（AI+IoT）的AI芯片；
基于该款芯片的智慧家居和智能音箱方案，该方案可以帮助客户完成语音项目开发，加速客户AI产品落地，同时为客户定制AI语音模块，快速量产。
出门问问
成立于2012年，一家以语音交互和软硬结合为核心的人工智能公司，拥有自主研发的语音交互、智能推荐、计算机视觉及机器人SLAM技术。至2017年4月，出门问问共完成六轮融资，累计融资额超过2.55亿美元。
主要产品介绍：
硬件产品包括：TicWatch系列、TicPods系列、TicKasa系列、TicBand、TicMirror、TicWear等，所有硬件都围绕”出门问问”这款应用，它既是一款语音助手App也是连接所有硬件的核心。
声智科技
成立于2016年，一家专注声学前沿技术和人工智能交互的科技创新公司，提供从端到云的智能语音交互技术和服务方案，以及从芯片、模组、开发板到白牌产品的智能语音应用方案。
主要产品介绍：
SoundAIAzero，一款集成声波配网、波束形成、声源测向、噪声抑制、混响消除、回声消除、语音唤醒、端点检测、语音识别、声纹识别、语义理解、语音合成、双工通话等全链条智能语音交互开发系统，兼容主流智能语音芯片和硬件架构，支持DuerOS、AliGenies、小爱平台、腾讯叮当、Alexa等AI内容平台；
SoundAI麦克风阵列芯片，支持USB的低功耗麦克风阵列芯片SAI101C；
SoundAI麦克风阵列模组，基于声智科技麦克风阵列核心技术的软硬一体化方案，实现全方向唤醒、声源测向、定向拾音、噪声抑制、混响消除、回声抵消、语音识别、语义理解、声纹识别、语音合成等功能，满足用户在语音交互领域的全方位需求。
捷通华声
成立于2000年10月，是一家专注于智能语音、智能图像、生物特征识别、智能语义等全方位人工智能技术研究与应用，全面发展人工智能云服务的高新技术企业。
主要产品介绍：
灵云开放平台，合作伙伴可根据行业用户实际应用场景，灵活挑选、组合应用多项项人工智能技术，嵌入到系统集成商的平台中，可为各个行业的企业办公自动化提供各种人工智能能力，实现智能化应用。
语音合成，应用灵云提供的TTS技术，实时、准确地将文本转换为自然、流畅、清晰的语音；
语音识别，应用灵云提供的ASR技术，具备高识别准确率、高识别速度、领域模型可定制、支持多种处理模式等功能，同时具有SDK开发简单、开发包资源占用小等优势。
声纹识别，应用灵云提供的VPR技术，通过对说话者语音和数据库中登记的声纹做比较，从而确定该说话人是否为本人，文成对用户进行身份校验和鉴别。
智能语音导航，基于灵云平台应用灵云语音识别（ASR）、语音合成（TTS）、语义理解（NLU）等技术，允许电话呼入的客户以开放的方式表述业务需求，系统将用户的语音转化为文本。
智能语音质检，基于灵云平台应用灵云语音识别（ASR）技术，将海量录音数据进行智能化的自动语音转文本、关键词检出、语速分析、静音分析、情绪检测等核心技术产品，可大大提高企业质检效率、解决人工质检局限性、提升服务质量与管理水平、降低企业运营成本，辅助业务经营决策。
SpeakIn
成立于2015年，一家全球领先的声纹识别与身份安全人工智能公司，2018年5月SpeakIn及其全资子公司国音科技宣布完成近近亿元人民币融资，本轮融资由IDG资本领投。
主要产品介绍：
SpeakIn核心算法，使用目前学术界最前沿、基于深度学习声纹识别技术，使用大数据训练的深度神经网络（DNN）能够提取出更准确的说话人特征，拥有多种声纹识别的前端音频信号处理算法，极大的提高了准确度和鲁棒性，确保声纹提取和验证的速度，并适应多种不同场景与应用的需求。
SpeakIn核心技术，包括活体检测技术、情绪识别、人声分离、性别识别、声纹大数据检索与比对、云平台技术、动态声纹数据库技术、自研声纹采集专用硬件、前瞻性研究等。
百度
主要产品介绍：
语音识别，通过场景识别优化，为车载导航，智能家居和社交聊天等行业提供语音解决方案；
长语音识别，在会议、教学或者媒体采访中，长语音识别服务可快速准确的将长时间的语音转化为文字，方便进行拷贝和编辑等后续的工作；
远场语音识别，通过麦克风阵列前端处理算法，有效消除噪音，同时对目标说话人声音进行增强，使得智能家居、智能硬件、机器人语音交互等场景下的远场语音也可准确识别；
呼叫中心实时语音识别，通过MRCP或TCP协议进行低成本对接，将语音讯号转化为文本流实时输出。应用于智能客服，外呼机器人，实时电话质检，电销辅助机器人等场景；
呼叫中心音频文件转写，可将电销业务、客服业务、质检业务等多场景的语音精准地转为文字。
腾讯
语音识别，依托腾讯的语音技术，为开发者提供全面优质的语音转文字功能。
长语音识别，依托腾讯的语音技术，为开发者提供全面优质的近场长段语音转文字功能，目前支持汉语普通话，并涵盖南北地域重口音。
关键词检索依托微信AI的语音技术，在给定关键词文本列表的前提下，在音频中精准定位出现了哪个或哪几个关键词、具体时间起止点以及置信度，比语音识别更高效。
语音合成，依托腾讯领先的语音技术和深度学习算法，为开发者提供全面优质的文字转语音服务。
小米
小爱同学语音服务基于小米声学实验室、大数据及全生态建设，涵盖语音、NLP、搜索推荐等技术，为开发者提供高效、便捷、智能的语音服务。小爱同学语音服务涵盖影音视听，实用工具，生活，知识教育，游戏趣玩，休闲娱乐，儿童等近百款自研精品技能及上千款第三方技能，且支持语音控制所有小米IoT设备。
总结
语音识别的最终目的是能够真正的理解人类语言甚至是方言，过去几年，人们在人工智能领域和深度学习领域的突破，让语音识别取得了很大的进步，然而在方言识别方面，还极少公司取得比较瞩目的成绩，语言理解本身就是一个复杂的领域，期待未来能够有更多突破。
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