2023年中国智能语音行业细分市场发展现状及市场规模分析 语音识别百亿市场规模
人工智能行业主要上市公司：目前国内人工智能行业的上市公司主要有百度百度(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞(002230)等。
本文核心数据：智能语音细分赛道,中国语音识别市场规模,智能语音助手市场规模及预测,智能家电渗透率,翻译机的市场空间
1、智能语音可以分为两个级别的市场
智能语音市场按客户类型可分为消费级市场和企业级市场。消费级立足于个人日常生活，主要包括了智慧生活、智能家居、智慧办公、智能驾驶等场景，具体产品包括智能手机、智能可穿戴、智能音箱、智能家电、翻译机、录音笔、转写TWS耳机、智能车载等。
专业级应用主要是服务于特定场景，如智慧医疗、智慧教育、智慧电信/金融/电商等。
随着语音技术和自然语言理解技术的快速进步，AI语音语义技术已在智能翻译、智能医疗、智能汽车、智能客服、互联网语音审核等多个领域实现场景应用。
疫情之后不仅是工业领域，政务服务领域的语音机器人、传统行业企业的语音机器人也将有较高的市场增长空间。另外，NLP、AI数字员工、RPA的发展，一定程度上也将重塑AI应用场景。2019年中国语音识别行业市场规模为95.6亿元，语音识别市场规模保持高速增长，2020-2024年复合增长率预计为19.2%。初步预计2020年，中国语音识别行业市场规模将突破百亿元。
2、中国智能语音消费级各细分行业发展良好
——智慧生活：智能语音助手市场规模增长快速
现阶段，搭载语音助手的设备产品主要为智能手机和智能可穿戴设备，同时也包括小部分智能家居产品、智能车载产品。就规模来看，2020年智能语音助手的市场规模已经达到241.1亿元;2021年规模将达到337.5亿元。
注：2017年市场规模增速为65.6%。
2)智能家居：智能电视为主要的消费产品
智能家居的最终形态是实现全屋产品的智能化，为AIoT的关键场景，在灯光、空调、电视、窗帘、门窗、背景音乐、安防、监控控制以及可编程定时控制等方面均有应用。2020年中国智能家居市场规模突破2400亿，智能家电平均渗透率超过60%。从智能家居各产品的渗透率来看，智能电视的产品渗透率最高。2013年智能电视的渗透率为40%，2020年已经增长到了93%。
3)智能办公：智能办公核心产品为翻译机
第三个落地场景是智慧办公，核心是翻译机。出境旅游、教育刚需和经济全球化等因素持续驱动产业规模增长，自动语音识别、机器翻译、语音合成、图像识别等AI技术大幅提升翻译机性能加速产业发展。2020年我国翻译机市场规模将有望达到27.7亿，并在2030年进一步扩张至56.2亿元。
4)智能驾驶：竞争集中在自动驾驶和智能车载系统两个领域
未来伴随着科技的进一步发展，AI、人机&语音交互、5GC-V2X车联网等技术的成熟，智能汽车的功能将进一步丰富，使得智能驾驶的渗透率逐步提高，进而带动整个产业链市场规模的快速增加。随着信息技术、网络技术和人工智能的发展，智能车载系统将通过融合数字显示、多屏作者互动、手势操作、智能语音等多项技术，为汽车的驾乘人员提供全新的、直接的、多元的人车交互服务。在汽车产业领域，搭载基于智能语音的车载交互系统已经成为主流。车载语音交互或将成为标配，打造车内交互新体验。
以上数据及分析请参考于前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》，同时前瞻产业研究院还提供产业大数据、产业研究、产业链咨询、产业图谱、产业规划、园区规划、产业招商引资、IPO募投可研、IPO业务与技术撰写、IPO工作底稿咨询等解决方案。
[盘点]国内外语音识别行业现状
但是这还是不够，因此2015年苹果又收购了英国语音技术初创公司VocalIQ。VocalIQ开发的人工智能软件，能够帮助计算机与用户进行更为自然的对话。VocalIQ使用机器学习（machinelearning）开发虚拟助手，将语音处理和机器学习技术整合到可穿戴设备、家庭联网设备当中的同时，这家公司还特别关注车载应用的开发。这次收购也证实了苹果将来迈入汽车领域的决心。Siri应该是通用语音识别领域用户体验当前较好的产品，特别是在儿童语音识别领域，这也得益于苹果极易上手的特性吸引了众多小朋友，也包括笔者家里的小朋友。
当然，Siri还是距离我们的实际应用需求还差很远，因此苹果最近又收购了美国圣地牙哥AI技术公司Emotient，接收其脸部表情分析与情绪辨别技术。据悉，Emotient开发的情绪引擎可读取人们的面部表情并且预测其情绪状态。
谷歌收购SayNow，PhoneticArts，Wavii，SRTechGroup及出门问问
这个领域当然少不了大名鼎鼎的谷歌，但是谷歌动作稍微迟缓，2011年谷歌才出手收购语音通信公司SayNow和语音合成公司PhoneticArts。SayNow可以把语音通信、点对点对话、以及群组通话和Facebook、Twitter、MySpace、Android和iPhone等等应用等整合在一起，而PhoneticArts可以把录制的语音对话转化成语音库，然后把这些声音结合到一起，从而生成听上去非常逼真的人声对话。
当然，这才只是开始，实际上语音技术远没那么简单，因此2013年谷歌以超过3000万美元收购了新闻阅读应用开发商Wavii。Wavii擅长“自然语言处理”技术，可以通过扫描互联网发现新闻，并直接给出一句话摘要及链接。但是谷歌忙活了这么久，似乎还没真正介入语音识别行业，因此谷歌还收购了SRTechGroup的多项语音识别相关的专利，这些技术和专利谷歌也很快应用到市场，比如YouTube已提供标题自动语音转录支持，GoogleGlass使用了语音控制技术，Android也整合了语音识别技术等等，GoogleNow更是拥有了完整的语音识别引擎。但是相比苹果的战略布局，谷歌总喜欢玩花样，似乎战略考虑上欠缺一些。谷歌似乎也意识到了这个问题，因此2015年入资了中国的出门问问，这是一款以语音导航为主的公司，最近也发布了智能手表，出门问问也有国内著名声学器件厂商歌尔声学的背景，谷歌的这个动作也被认为是谷歌重返中国的策略。
亚马逊收购Yap，Evi，IvonaSoftware
Amazon放在此处凸显重要，这可是一家最有可能把语音识别落地到消费市场的巨头。Amazon的语音技术起步于2011年收购语音识别公司Yap，Yap成立于2006年，主要提供语音转换文本的服务。2012年Amazon又收购了语音技术公司Evi，继续加强语音识别在商品搜索方面的应用，不得不提的是，Evi这家公司也曾经应用过Nuance的语音识别技术。2013年，Amazon继续收购语音技术公司IvonaSoftware，Ivona是一家波兰公司，主要做文本语音转换，其技术已被应用在KindleFire的文本至语音转换功能、语音命令和ExplorebyTouch应用之中，其最近推出的智能音箱Echo也是利用了这项技术。
Facebook收购MobileTechnologies和Wit.ai
Facebook也是巨头了，任何视频平台无论如何都不能忽略了声学技术，因此Facebook在2013年收购了语音识别公司MobileTechnologies。MobileTechnologies是一家创业型的小公司，其产品Jibbigo允许用户在25种语言中进行选择，使用其中一种语言进行语音片段录制或文本输入，然后将翻译显示在屏幕上，同时根据选择的语言大声朗读出来。这一技术使得Jibbigo成为出国旅游的常用工具，很好地代替了常用语手册。当然这远不能满足Facebook的野心，Facebook继续收购了语音识别公司Wit.ai。Wit.ai是一家语音交互解决方案服务商，允许用户直接通过语音来控制移动应用程序、穿戴设备和机器人，以及几乎任何智能设备。简单来说，就是“能把语言转化为可操作的数据”。当然Facebook的想法也很简单，将这种技术应用到定向广告之中，这种巨头更希望将技术和自己的商业模式紧密结合在一起。
微软战略发展Skype、Cortana和微软小冰
微软这个总是以发论文为自豪的公司，技术自然很牛，也给国内这个行业培养了很多人才。例如SkypeTranslator，起初是为英语和西班牙语用户提供实时翻译服务，后来开始支持汉语和意大利语两种语言。Skype计划在所有相关的平台上翻译尽可能多的语言，从而带来与电影《星际迷航》中一样的智能翻译工具，这个宏伟目标也只有这种不差钱的土豪才能说出来，万一实现了呢？
当然微软最吸引眼球的并非Skype，而是微软的Cortana和微软小冰。Cortana是一款个人用户助理，是微软在机器学习和人工智能领域方面的尝试。Cortana可以记录用户的行为和使用习惯，利用云计算、搜索引擎和“非结构化数据”分析，读取和学习包括手机中的文本文件、电子邮件、图片、视频等数据，来理解用户的语义和语境，从而实现人机交互。而微软小冰是微软亚洲研究院2014年发布的人工智能机器人，微软小冰除了智能对话之外，还兼具群提醒、百科、天气、星座、笑话、交通指南、餐饮点评等实用技能，实际上，这个被微软亚洲研究院定位于18岁少女的小冰，被训练的更具有女流氓气质。
国外其他行业的巨头也加入收购
另外还有一些巨头也相继进入语音这个行业，例如2013年英特尔收购了西班牙的语音识别技术公司Indisys，同年雅虎也收购了自然语言处理技术初创公司SkyPhrase。而美国最大的有线电视公司Comcast也开始推出自己的语音识别交互系统。Comcast希望利用语音识别技术让用户通过语音就可以更自由控制电视，并完成一些遥控器无法完成的事情，例如用户可以对着电视说出一些关键词，就可以从他们的DVR中找出相关的视频，而且这也将支持Comcast直播的电视节目。
2、国内语音识别行业的发展和技术分析
科大讯飞：中科院典范，站稳教育市场
科大讯飞是目前国内最有影响力的语音技术公司，成立于1999年底，依靠中科大的语音处理技术以及国家的大力扶持，很快就走上了正轨。在2008年的时候就已经挂牌上市，目前市值接近500亿，根据2014年语音产业联盟的数据调查显示，科大讯飞占据了超过60%的市场份额，绝对是语音技术的龙头企业。一提到科大讯飞，可能大家想到的都是语音识别很牛，但其实它最大的收益来源是教育，特别是在2013年左右，收购了很多家语音评测公司，包括启明科技等，对教育市场形成了垄断，经过一系列的收购后，目前所有省份的口语评测用的都是科大讯飞的引擎，由于其占据了考试的制高点，所有的学校及家长都愿意为其买单。这种局面很难打破，所以其霸主的地位也很难撼动。
百度语音：有钱任性，技术实力很强大
百度语音这个怎么描述才好呢，百度语音其实很早就被确立为战略方向，2010年与中科院声学所合作研发语音识别技术，但是市场发展相对缓慢。百度几乎成为了很多归国人员刷简历的跳板，包括一些高层，其简历表上都被各大巨头公司排满了。但这对公司来说，有个卵用。因此直到2014年，百度重新梳理了战略，终于找对了人，请来了人工智能领域的泰斗级大师吴恩达，正式组建了语音团队，专门研究语音相关技术，由于有百度强大的资金支持，到目前为止收获颇丰，斩获了近13%的市场份额，其技术实力已经可以和拥有十多年技术与经验积累的科大讯飞相提并论。
捷通和信利：也是老牌，发展却很坎坷
同样也是在2000年左右，还有两家公司也相继成立，这就是捷通华声和中科信利。捷通华声凭借的是清华技术，成立初期力邀中科院声学所的吕士楠老先生加入，奠定了语音合成的基础。中科信利则完全依托于中科院声学所，其成立初期技术实力极为雄厚，不仅为国内语音识别行业培养了大量人才，而且也在行业领域，特别是军工领域发挥着至关重要的作用。中科院声学所培养的这些人才，对于国内语音识别行业的发展极为重要，姑且称之为声学系，但是相对于市场来说，这两家公司已经落后了科大讯飞一大段距离。中科信利由于还有行业市场背景，目前基本上不再参与市场运作，而捷通华声最近也因为南大电子“娇娇”机器人的造假事件被推上了风口浪尖，着实是一个非常负面的影响。声学相关类公司不同于其他行业，技术才是其发展壮大的根基。
思必驰：放弃教育市场，进军智能硬件
在2009年左右，DNN被用于语音识别领域，语音识别率得到大幅提升，识别率突破90%，达到商用标准，这极大的推动了语音识别领域的发展，这几年内又先后成立许多语音识别相关的创业公司。成立较早一点的是思必驰，2007年成立，创始人大部分来源于剑桥团队，其技术有一定的国外基础，当时公司主要侧重于语音评测，也就是教育，但经过多年的发展，虽然占有了一些市场，但在科大讯飞把持着考试制高点的情况下，也很难得到突破。于是在2014年的时候，思必驰痛下决心将负责教育行业的部门剥离，以9000万卖给了网龙，自己则把精力收缩专注智能硬件和移动互联网，最近更是集中精力聚焦车载语音助手，推出了“萝卜”，可市场反响非常一般。虽然思必驰最近获得了阿里战略注资，但是笔者访问其官网的时候，却发现放在首要位置的竟是小智音箱，不知道这个卖了没几台的音箱能带给思必驰什么？
云知声：融资迅猛，就是不见落地
借着2011年苹果Siri的宣传势头，2012年云知声成立。云知声团队主要来源于盛大研究院，凑巧的是CEO和CTO也是中科大毕业，与科大讯飞可以说是师兄弟。但语音识别技术则更多的源于中科院自动化所，其语音识别技术有一定的独到之处，有一小段时期内语音识别率甚至超越科大讯飞。因此也受到了资本的热捧，B轮融资达到3亿，主要瞄准智能家居市场。但至今已经成立了3年多，听到的更多是宣传，市场发展较为缓慢，B2B市场始终不见起色，B2C市场也很少听到实际应用，估计目前还处在烧钱阶段。但是这样个烧法总是危险，科大讯飞已经上市暂且不论，思必驰和出门问问也怀抱巨资试图落地，而且语音识别行业这个玩法，国内巨头必然也会学习国外巨头的思路，显然收购初创企业拥有更多话语权，相对更为实在。
出门问问：歌尔和谷歌入资，主打移动
出门问问也是成立于2012年，其CEO曾经在谷歌工作，在拿到红杉资本和真格基金的天使投资之后，从谷歌辞职创办了上海羽扇智信息科技有限公司，并立志打造下一代移动语音搜索产品——“出门问问”。出门问问的成功之处便是苹果APP的榜单排名，但是笔者不知道有那么多内置地图的情况下，为啥还要下载这个软件，显然有时候比直接查找地图还要麻烦。出门问问同样也具有较强的融资能力，2015年更是拿到了Google的C轮融资，融资额累计已经7500万美元。出门问问主要瞄准可穿戴市场，最近自己也推出了智能手表等产品，但也是雷声大，雨点小，没见得其智能手表的销量如何。
再数数其他的一些业界公司
语音识别的门槛并不高，声学在线很多文章里提到过，因此国内各大公司也逐渐加入进来。搜狗开始采用的是云知声的语音识别引擎，但很快就搭建起自己的语音识别引擎，主要应用于搜狗输入法，效果也还可以。腾讯当然不会落后，微信也建立了自己语音识别引擎，用于将语音转换为文字，但这个做的还是有点差距，想必大家也都体验过。阿里，爱奇艺，360，乐视等等也都在搭建自己的语音识别引擎，但这些大公司更多的是自研自用，基本上技术上泛善可陈，业界也没有什么影响力。
3、国内外巨头布局语音识别的策略差异
上面历数了国内外各个巨头陆续建立语音识别引擎的过程和优势技术，有一点我们还是要特别留意一下：国外巨头欲进入语音识别行业，首先想到的就是收购初创的团队，这些团队大都也在5-20人之间，掌握着一定的优势技术。显然收购一家初创团队很难满足其战略发展，因此一旦技术与公司业务融合以后，这些巨头都会频繁出手再次收购以补齐短板，逐渐建立起适合自己公司发展的语音识别优势。
对于技术相对重要而且技术点又比较分散的科技型公司，国外巨头一般不会采取收购商业模式公司的那种大手笔来收购，这也是导致Nuance最终无人问津的重要因素。想想也是，巨头自然不会用别人家引擎以免将来掣肘，何况收购技术类的大型公司无疑也是给自己找了个麻烦。
国内的语音识别发展脉路没有那么清晰，刚开始各个巨头也都是采用专用公司比如科大讯飞、中科信利、云知声等公司的引擎。后来醒悟过来，纷纷谋求自建，但是除了百度不断砸入重金后获得了一定的效果外，其他自建的各大公司没有啥实质性进展。这一点从他们试图低薪聘请语音识别相关人才的策略上，也可知道其战略上没什么可发展的。语音识别行业属于声学和计算机的交叉技术，本来培养的人才就很稀缺，而从上述分析可以看出，国内外的技术源头实际上大概集中，无非就是业界相关的研究机构和拥有研发实力的巨头公司。
4、语音识别行业平衡之下的技术发展趋势
语音识别行业现在似乎维持着最大的平衡，因为国内外各家的引擎识别率都基本在同一个水平线上，差不多达到了当前语音识别技术的极限，彼此之间差距不是那么明显。本来苹果发布Siri被寄予厚望，这是将语音技术进行大众推广的绝佳良机，但是Siri的表现却与预期相差甚远。即便国内非常火热的微信，其中又有几人使用，甚至知道其中的语音识别技术呢？倒是同样源自声学技术的微信摇一摇功能非常火热。
这个技术相对语音识别来说，简直就是小巫见大巫，但是应用场景契合的很好。因此，传统的语音识别行业公司都在谋求转型发展，比如Nuance、科大讯飞等，转型失败或者技术储备不足的，或许将来就是最早倒下的，而且这几年也有不少家类似公司倒下了。
未来的语音识别市场，预计将会有越来越多的公司参与，以后语音识别的性能可能更多的体现在前端技术和语义理解上。机器要与人自然交流，当然就不能重复手机这套语音对话规则，必然就要考虑到用户说话的环境、周围环境的噪音、用户发音不准或者方言等等诸多因素，这就要求前端技术更加精准的模拟人体结构，仿真出机器人听觉系统，以实现解放双手自由对话的目的。
另外，机器能不能与人自由的交流，不仅需要机器能将语音转换成文字，更需要机器从文字中理解说话人的含义，这一方面是基于大样本的机器学习需要更进一步，另外一方面也需要小样本的自主学习，没有举一反三的功能，似乎语义理解也无法自主适应陌生的环境。这两个新兴的技术领域，或许又会孕育出几家独角兽企业，将真正推动语音从识别走向交互的自然体验，从而向着人工智能再次迈进一步。返回搜狐，查看更多
语音识别行业发展现状
语音识别行业形成了以互联网公司为主导的格局，并且在技术上与国外同行相比也是毫不逊色，甚至在大数据库搭建、实验布局等方面已开始碾压后者。以下对语音识别行业发展现状进行分析。
与机器进行语音交流，让机器明白你说什么，这是人们长期以来梦寐以求的事情。中国物联网校企联盟形象得把语音识别比做为“机器的听觉系统”。语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。语音识别技术主要包括特征提取技术、模式匹配准则及模型训练技术三个方面。语音识别技术车联网也得到了充分的引用，例如在翼卡车联网中，只需按一键通客服人员口述即可设置目的地直接导航，安全、便捷。
语音识别这个领域当然少不了大名鼎鼎的谷歌，但是谷歌动作稍微迟缓，2011年谷歌才出手收购语音通信公司SayNow和语音合成公司PhoneticArts。SayNow可以把语音通信、点对点对话、以及群组通话和Facebook、Twitter、MySpace、Android和iPhone等等应用等整合在一起，而PhoneticArts可以把录制的语音对话转化成语音库，然后把这些声音结合到一起，从而生成听上去非常逼真的人声对话。
当然，这才只是开始，实际上语音技术远没那么简单，因此2013年谷歌以超过3000万美元收购了新闻阅读应用开发商Wavii。Wavii擅长“自然语言处理”技术，可以通过扫描互联网发现新闻，并直接给出一句话摘要及链接。但是谷歌忙活了这么久，似乎还没真正介入语音识别行业，因此谷歌还收购了SRTechGroup的多项语音识别相关的专利，这些技术和专利谷歌也很快应用到市场，比如YouTube已提供标题自动语音转录支持，GoogleGlass使用了语音控制技术，Android也整合了语音识别技术等等，GoogleNow更是拥有了完整的语音识别引擎。但是相比苹果的战略布局，谷歌总喜欢玩花样，似乎战略考虑上欠缺一些。谷歌似乎也意识到了这个问题，因此2015年入资了中国的出门问问，这是一款以语音导航为主的公司，最近也发布了智能手表，出门问问也有国内著名声学器件厂商歌尔声学的背景，谷歌的这个动作也被认为是谷歌重返中国的策略。
虽然语音识别技术的突破是广大用户的福音，但是对于行业内的小公司来说，并不是好消息。因为语音识别属于技术密集型产业，行业格局已基本稳定，所以像搜狗、讯飞一类大公司的技术突破对小公司核心竞争力的冲击就更加强烈。而且在资本寒冬的环境下，行业里的“马太效应”更加明显。
在近两年时间里，以上22家企业中能拿到融资的创业公司并不多，仅有5家。明显能看到，资金在朝着规模更大、技术更强的企业流动，行业内的寡头开始形成。笔者在搜集企业的过程中，发现更多小规模的语音识别公司没有拿到融资，或融资未披露。
语音识别行业高速增长的红利期已经过去，格局基本形成，规模小的团队在技术上难有创新和突破。在商业模式上，成熟的模式也已经出现，例如教育测评、车载语音。过于新奇或者过早出现的商业模式也得不到资本的认可，例如智能语音炒锅和语音支付。以上就是笔者给您分析的语音识别行业发展现状了。
2023年中国AI语音识别行业市场现状与发展前景分析―数据中心 中国电子商会
摘要: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。随着语音技术与智能手机、平板电脑等电子产品芯片集成的深入发展，用户交互体验水平将得到大幅提升，用户认知和习惯得以培养，中国智能语音市场规模将会继续保持稳步扩张态势。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。随着语音技术与智能手机、平板电脑等电子产品芯片集成的深入发展，用户交互体验水平将得到大幅提升，用户认知和习惯得以培养，中国智能语音市场规模将会继续保持稳步扩张态势。
2020年中国智能语音市场规模达到113.96亿元，同比增长19.2%，预计2026年中国智能语音市场规模将进一步增长，达到326.88亿元。
AI语音识别发展历程
语音识别技术自20世纪50年代开始步入萌芽阶段，发展至今，主流算法模型已经经历了四个阶段：包括模板匹配阶段、模式和特征分析阶段、概率统计建模阶段和现在主流的深度神经网络阶段。目前，语音识别主流厂商主要使用端到端算法，在理想实验环境下语音识别准确率可高达99%以上。
AI语音识别产业链分析
中国AI语音识别市场参与者众多，主要分为上游、中游、下游。
语音识别上游主要为一些提供数据与云服务的企业。语音识别解码过程中包含了声学模型和语言模型的识别建模和模型训练两个部分。在运行过程中训练数据量和计算量需求极大，因此，能提供海量数据处理、存储以及高性能运算能力的云计算技术成为语音识别行业的应用热点。
语音识别的中游主要为将语音识别技术实现商业化落地的硬件及软件服务供应商。根据终端消费者类型，语音识别的中游厂商主要可以分为消费级市场和专业级市场。
语音识别下游行业应用多样化，一站式服务需求广。语音识别作为AI交互的重要入口，在人工智能领域属于最重要和发展最为成熟的技术之一，目前已经以多种商业化形式广泛应用于下游市场。从应用领域来看，目前消费级市场主要应用于智能硬件、智能家居、智慧教育、车载系统等领域，专业级市场主要应用于医疗、公检法、教育、客服、语音审核等领域。
语音识别准确率逐步提升
在过去5-10年，随着技术端的快速发展，AI语音识别市场得到的快速发展。目前主流语音识别模型已经以深度神经网络为主导，神经网络的出现及普及为语音识别准确率的提升起到了重要作用。
下游需求增长，AI语音识别市场空间稳步提高
在过去五年间，中国AI语音的需求逐渐爆发，产品及服务主要包括智能音箱、智能车载和智能硬件及消费及互联网增值服务。然而，目前面向消费者的产品及服务在内，语音识别的相关应用及使用场景仍具有局限性。
未来，在产品供应商和开发者共同构建产业生态圈的过程中，语音识别技术将更好地与其他语音交互技术及软件功能融合，为消费者提供更优质的体验，未来AI语音识别市场将迎来广阔的发展空间。
2020年中国智能语音市场规模达到113.96亿元，同比增长19.2%，预计2026年中国智能语音市场规模将进一步增长，达到326.88亿元。
人工智能上升至国家战略地位，政策推动AI语音识别行业加速发展
人工智能发展水平一定程度上体现了各国最高的科技水平。考虑到人工智能发展对于国家经济发展的重要性，中国政府已针对人工智能行业颁布了多项国家层面的发展政策，自2017年以来人工智能行业已经连续三年被写入《全国政府工作报告》内。
具体支持政策包括项目发展基金、人才引进政策及其他国家扶持政策。目前，语音识别技术属于中国AI领域中最为成熟落地的技术之一，在国家政策的强力扶持下，预计未来能够加速在垂直行业的渗透和布局。
更多数据参考前瞻产业研究院发布的:《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》，同时前瞻产业研究院提供产业大数据、产业规划、产业申报、产业园区规划、产业招商引资、IPO募投可研等解决方案。
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自动语音识别（ASR）软件行业调研报告
自动语音识别（ASR）软件行业市场调查报告对市场规模、细分市场份额、品牌竞争格局、市场驱动因素/制约因素、SWOT分析、PEST分析以及消费者特征等多方面进行了分析与评估，贝哲斯咨询的分析师对行业市场现状以及发展前景和方向进行了可观分析和预测。报告涵盖了历年数据以及未来市场全景及增长潜力，是了解行业动态、把握未来发展及投资方向提供了重要的参考依据。
报告出版商:湖南贝哲斯信息咨询有限公司
电话/商务微信:19918827775
邮箱：info@globalmarketmonitor.com.cn
自动语音识别（ASR）软件市场报告主要是以图表加文字分析的形式展示市场数据信息，通过该调研报告，所有目标用户以及利益相关者都能够准确地了解市场当下状况和行业未来环境。此外，该市场报告的目的还在于提供主要参与者有关市场的成本和利润之间的相关评估。它还通过可视化分析关注市场标准，以帮助企业规避风险持续性发展。
自动语音识别（ASR）软件市场主要参与者：
Nuance
CrescendoSystems
Protokol
Brainasoft
NeoSpeech
LilySpeech
Openstream
CastelCommunications
SmartActionCompany
TotalVoiceTechnologies
Voicepoint
VoltDelta
Entrada
Lyrix
GoTranscribe
中国自动语音识别（ASR）软件市场：类型细分
PC机和Mac机的识别软件
手机和平板电脑识别软件
汽车识别软件
中国自动语音识别（ASR）软件市场：应用细分
车内系统
保健
军事的
电话
其他
从区域方面来看，自动语音识别（ASR）软件市场分析报告将中国市场细分为华北、华中、华南、华东、东北、西南、西北地区市场。对每个地区中的该行业做出了定性和定量方面的分析。同时按地区分类，研究和分析了自动语音识别（ASR）软件行业投资策略，以及品牌建设策略。
报告指南（共十五个章节）：
第一章：自动语音识别（ASR）软件市场发展概述、发展历程、中国市场以及各细分市场规模与增长率分析；
第二章：PEST分析、国内外市场竞争现状、市场中存在的问题和对策；
第三章：自动语音识别（ASR）软件行业上下游产业链分析；
第四章：自动语音识别（ASR）软件细分类型分析（发展趋势、产品类型、竞争格局、以及市场规模分析）；
第五章：自动语音识别（ASR）软件市场最终用户分析（下游客户端、竞争格局、市场潜力、以及市场规模分析）；
第六章：中国主要地区自动语音识别（ASR）软件产量、产值、销量、与销量值分析；
第七章至第十三章：依次对华北、华中、华南、华东、东北、西南、西北地区自动语音识别（ASR）软件主要类型（产量、产量份额）以及最终用户格局（销量、销量份额）分析；
第十四章：介绍了领先企业的发展现状，涵盖公司简介、最新发展、市场表现（收入、价格、利润分析）、以及产品和服务介绍等方面；
第十五章：研究结论、发展策略、投资方向与方式建议。
目录
第一章2016-2026年中国自动语音识别（ASR）软件行业总概
1.1中国自动语音识别（ASR）软件行业发展概述
1.2中国自动语音识别（ASR）软件行业发展历程
1.32016-2026中国自动语音识别（ASR）软件行业市场规模
1.4按类型划分的市场规模
1.4.12016-2026年中国PC机和Mac机的识别软件市场规模和增长率
1.4.22016-2026年中国手机和平板电脑识别软件市场规模和增长率
1.4.32016-2026年中国汽车识别软件市场规模和增长率
1.5按最终用户划分的市场规模
1.5.12016-2026年中国自动语音识别（ASR）软件在车内系统领域的市场规模和增长率
1.5.22016-2026年中国自动语音识别（ASR）软件在保健领域的市场规模和增长率
1.5.32016-2026年中国自动语音识别（ASR）软件在军事的领域的市场规模和增长率
1.5.42016-2026年中国自动语音识别（ASR）软件在电话领域的市场规模和增长率
1.5.52016-2026年中国自动语音识别（ASR）软件在其他领域的市场规模和增长率
1.6按地区划分市场规模
1.6.12016-2026年华北自动语音识别（ASR）软件市场规模和增长率
1.6.22016-2026年华中自动语音识别（ASR）软件市场规模和增长率
1.6.32016-2026年华南自动语音识别（ASR）软件市场规模和增长率
1.6.42016-2026年华东自动语音识别（ASR）软件市场规模和增长率
1.6.52016-2026年东北自动语音识别（ASR）软件市场规模和增长率
1.6.62016-2026年西南自动语音识别（ASR）软件市场规模和增长率
1.6.72016-2026年西北自动语音识别（ASR）软件市场规模和增长率
第二章中国自动语音识别（ASR）软件行业发展环境
2.1行业发展环境分析
2.1.1行业技术变化分析
2.1.2产业组织创新分析
2.1.3社会习惯变化分析
2.1.4政府政策变化分析
2.1.5经济全球化影响
2.2国内外行业竞争分析
2.2.12019年国内外自动语音识别（ASR）软件市场现状及竞争分析
2.2.22019年中国自动语音识别（ASR）软件市场现状及竞争分析
2.2.32019年中国自动语音识别（ASR）软件市场集中度分析
2.3中国自动语音识别（ASR）软件行业发展中存在的问题及对策
2.3.1制约行业发展因素
2.3.2行业发展考虑要素
2.3.3行业发展措施建议
2.3.4中小企业发展战略
2.4COVID-19对自动语音识别（ASR）软件行业的影响和分析
第三章自动语音识别（ASR）软件行业产业链分析
3.1自动语音识别（ASR）软件行业产业链
3.2自动语音识别（ASR）软件行业上游行业影响分析
3.2.1上游行业发展现状
3.2.2上游行业发展预测
3.2.3上游行业对本行业的影响分析
3.3自动语音识别（ASR）软件行业下游行业影响分析
3.3.1下游行业发展现状
3.3.2下游行业发展预测
3.3.3下游行业对本行业的影响分析
第四章自动语音识别（ASR）软件市场类型细分
4.1主要类型产品发展趋势
4.2主要供应商的商业产品类型
4.3主要类型的竞争格局分析
4.4主要类型市场规模
4.4.1PC机和Mac机的识别软件市场规模和增长率
4.4.2手机和平板电脑识别软件市场规模和增长率
4.4.3汽车识别软件市场规模和增长率
第五章自动语音识别（ASR）软件市场最终用户细分
5.1最终用户的下游客户端分析
5.2主要最终用户的竞争格局分析
5.3主要最终用户的市场潜力分析
5.4主要最终用户的市场规模
5.4.1自动语音识别（ASR）软件在车内系统领域的市场规模和增长率
5.4.2自动语音识别（ASR）软件在保健领域的市场规模和增长率
5.4.3自动语音识别（ASR）软件在军事的领域的市场规模和增长率
5.4.4自动语音识别（ASR）软件在电话领域的市场规模和增长率
5.4.5自动语音识别（ASR）软件在其他领域的市场规模和增长率
第六章中国主要地区市场分析
6.1中国自动语音识别（ASR）软件主要地区产量分析
6.2中国自动语音识别（ASR）软件主要地区销量分析
第七章华北地区自动语音识别（ASR）软件的市场分析
7.1华北地区自动语音识别（ASR）软件主要类型格局分析
7.2华北地区自动语音识别（ASR）软件主要最终用户的格局分析
第八章华中地区自动语音识别（ASR）软件的市场分析
8.1华中地区自动语音识别（ASR）软件主要类型格局分析
8.2华中地区自动语音识别（ASR）软件主要最终用户格局分析
第九章华南地区自动语音识别（ASR）软件市场分析
9.1华南地区自动语音识别（ASR）软件主要类型格局分析
9.2华南地区自动语音识别（ASR）软件主要最终用户格局分析
第十章华东地区自动语音识别（ASR）软件市场分析
10.1华东地区自动语音识别（ASR）软件主要类型格局分析
10.2华东地区自动语音识别（ASR）软件主要最终用户格局分析
第十一章东北地区自动语音识别（ASR）软件市场分析
11.1东北地区自动语音识别（ASR）软件主要类型格局分析
11.2东北地区自动语音识别（ASR）软件主要最终用户格局分析
第十二章西南地区自动语音识别（ASR）软件的市场分析
12.1西南地区自动语音识别（ASR）软件主要类型格局分析
12.2西南地区自动语音识别（ASR）软件主要最终用户格局分析
第十三章西北地区自动语音识别（ASR）软件市场分析
13.1西北地区自动语音识别（ASR）软件主要类型格局分析
13.2西北地区自动语音识别（ASR）软件主要最终用户格局分析
第十四章主要企业
14.1Brainasoft
14.1.1Brainasoft公司简介和最新发展
14.1.2市场表现
14.1.3产品和服务介绍
14.2Nuance
14.2.1Nuance公司简介和最新发展
14.2.2市场表现
14.2.3产品和服务介绍
14.3LilySpeech
14.3.1LilySpeech公司简介和最新发展
14.3.2市场表现
14.3.3产品和服务介绍
14.4SmartActionCompany
14.4.1SmartActionCompany公司简介和最新发展
14.4.2市场表现
14.4.3产品和服务介绍
14.5Lyrix
14.5.1Lyrix公司简介和最新发展
14.5.2市场表现
14.5.3产品和服务介绍
14.6GoTranscribe
14.6.1GoTranscribe公司简介和最新发展
14.6.2市场表现
14.6.3产品和服务介绍
14.7Protokol
14.7.1Protokol公司简介和最新发展
14.7.2市场表现
14.7.3产品和服务介绍
14.8NeoSpeech
14.8.1NeoSpeech公司简介和最新发展
14.8.2市场表现
14.8.3产品和服务介绍
14.9Entrada
14.9.1Entrada公司简介和最新发展
14.9.2市场表现
14.9.3产品和服务介绍
14.10CastelCommunications
14.10.1CastelCommunications公司简介和最新发展
14.10.2市场表现
14.10.3产品和服务介绍
14.11CrescendoSystems
14.11.1CrescendoSystems公司简介和最新发展
14.11.2市场表现
14.11.3产品和服务介绍
14.12Openstream
14.12.1Openstream公司简介和最新发展
14.12.2市场表现
14.12.3产品和服务介绍
14.13VoltDelta
14.13.1VoltDelta公司简介和最新发展
14.13.2市场表现
14.13.3产品和服务介绍
14.14Voicepoint
14.14.1Voicepoint公司简介和最新发展
14.14.2市场表现
14.14.3产品和服务介绍
14.15TotalVoiceTechnologies
14.15.1TotalVoiceTechnologies公司简介和最新发展
14.15.2市场表现
14.15.3产品和服务介绍
第十五章研究结论及投资建议
自动语音识别（ASR）软件市场报告的目标用户包括自动语音识别（ASR）软件行业制造商、贸易商、分销商和供应商、自动语音识别（ASR）软件行业协会、产品经理、自动语音识别（ASR）软件行业管理人员、行业高管、以及市场调查和咨询公司等。该报告能有效帮助目标用户准确把握市场发展动向、了解行业竞争态势、规避运营风险、并做出正确的发展及投资决策。
报告介绍自动语音识别（ASR）软件相关概念及发展环境，接着对中国自动语音识别（ASR）软件市场运行态势和市场规模及消费需求进行了重点分析，最后分析了中国自动语音识别（ASR）软件场面临的重要机遇及发展前景。通过详尽及逻辑性的分析，该报告能够有效的辅助您系统的了解自动语音识别（ASR）软件行业。
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