2017年语音识别市场分析报告
语音识别调研报告
语音识别调研报告一、引言语音识别技术是一种让机器能够识别和理解人类语言的技术，它可以将人类语音转化为可识别的文本形式。
随着人工智能技术的不断发展，语音识别技术已经广泛应用于各个领域，包括自动驾驶、智能家居、智能助手和医疗等。
二、语音识别技术的分类根据语音识别技术的原理和方法，可以将其分为基于规则的语音识别和基于统计的语音识别两种类型。
基于规则的语音识别是通过事先定义好的语法规则和词汇库来进行语音识别。
而基于统计的语音识别是通过对大量语音数据的训练和模型建立来进行识别。
三、语音识别技术的应用1. 自动驾驶：语音识别技术可以用于车内指令的识别和交互操作，方便驾驶员操作车辆，提高驾驶安全性。
2. 智能家居：语音识别技术可以用于智能家居设备的控制，让用户可以通过语音指令来控制家庭电器、安防系统等。
3. 智能助手：语音识别技术可以用于智能助手的交互，让用户可以通过语音指令来查询信息、发送消息等。
4. 医疗：语音识别技术可以用于医疗记录的识别和整理，让医生可以更快速和准确地记录病历信息。
四、语音识别技术的挑战及解决方案1. 声音质量和环境噪音：语音识别技术对于声音质量和环境噪音敏感，不同的声音质量和环境噪音会对识别结果产生影响。
解决方案可以是通过降噪算法和增强语音信号的方法来提高识别准确率。
2. 语音特征提取：语音信号是一种时域信号，需要通过特征提取算法将其转化为可识别的特征向量。
常用的特征提取算法包括MFCC、PLP等。
3. 语音模型的训练：语音识别技术需要通过大量的语音数据来进行模型训练，但是获取和标注大规模的语音数据需要耗费大量时间和人力资源。
解决方案可以是利用迁移学习和半监督学习的方法来减少标注数据的需求。
五、结论随着人工智能技术的不断发展，语音识别技术在各个领域的应用越来越广泛。
尽管语音识别技术还面临一些挑战，但是随着技术的不断突破和改进，相信语音识别技术将会得到更好的发展和应用。
2023年语音识别行业市场调查报告
2023年语音识别行业市场调查报告语音识别是一种人机交互技术，它将语音信号转化为文本或者命令，可以在很多领域应用，例如智能手机、智能音箱、语音助手、语音翻译等。
随着科技的不断发展，语音识别技术也得到了迅猛的发展，市场需求不断增加。
本文将对语音识别行业市场进行调查分析。
一、市场规模语音识别市场规模庞大，根据市场研究公司的数据，2019年全球语音识别市场规模约为77.1亿美元，预计到2025年将达到180亿美元以上。
中国市场在全球市场占有重要地位，2019年全球语音识别市场规模超过34亿美元，占全球总市场规模的44.3%。
二、市场应用领域语音识别技术广泛应用于各个领域。
在智能手机领域，语音识别技术可以实现语音输入、语音搜索、智能助手等功能，提供更好的用户体验。
智能音箱市场也是语音识别技术的重要应用领域，用户通过语音与智能音箱进行交互，实现语音控制家电、查询天气、播放音乐等功能。
此外，语音识别技术还广泛应用于医疗、金融、交通、教育等领域，提高工作效率，简化操作流程。
三、市场竞争态势语音识别市场竞争激烈，目前市场上有许多知名企业参与其中，如苹果、百度、亚马逊、微软等。
这些企业在技术研发、产品创新、市场推广等方面都具有较强的实力与竞争力。
同时，还有一些专注于语音识别技术的创业公司，并通过技术创新与差异化来提升竞争力。
四、市场发展趋势随着人工智能技术的不断发展，语音识别市场有着广阔的发展前景。
市场需求的增加、技术的成熟与应用领域的扩展都将推动市场的发展。
未来，语音识别技术将更加智能化、个性化，同时将与其他技术如自然语言处理、大数据、云计算等相结合，提供更为全面的解决方案。
总结：语音识别市场具有广阔的发展前景，市场规模逐年扩大。
语音识别技术在智能手机、智能音箱、医疗、金融等领域都有广泛的应用。
市场竞争激烈，企业需要通过技术创新、产品创新来提升竞争力。
未来，语音识别技术将更加智能化、个性化，并与其他技术相结合，为用户提供更为全面的解决方案。
中国人工智能行业市场现状及未来发展前景预测分析报告
中国人工智能行业市场现状及未来发展前景预测分析报告博研咨询&市场调研在线网中国人工智能行业市场现状及未来发展前景预测分析报告正文目录第一章、人工智能行业定义 (3)第二章、中国人工智能行业综述 (4)第三章、中国人工智能行业产业链分析 (5)第四章、中国人工智能行业发展现状 (6)第五章、中国人工智能行业重点企业分析 (8)第六章、中国人工智能行业发展趋势分析 (9)第七章、中国人工智能行业发展规划建议 (11)第八章、中国人工智能行业发展前景预测分析 (12)第九章、中国人工智能行业分析结论 (13)第一章、人工智能行业定义人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指由计算机系统所表现出的智能行为。
它不仅涵盖了机器学习、自然语言处理、图像识别等多个子领域，还广泛应用于从自动驾驶汽车到智能家居设备等各种场景中。
随着技术的进步和市场需求的增长，AI已成为推动全球经济增长的关键力量之一。
1.1 人工智能市场规模全球人工智能市场持续扩张。
2022全球AI市场规模达到约4,500亿美元，预计到2027这一数字将增长至16,000亿美元左右，复合年增长率超过25%。
北美地区占据了最大的市场份额，而亚太地区则显示出最快的增长速度。
1.2 主要应用领域AI技术主要应用于以下几个方面：医疗健康：通过AI算法辅助诊断疾病、个性化治疗方案设计等，有效提高了医疗服务效率与质量。
2021年全球医疗AI市场规模约为60亿美元，并有望在未来五年内实现年均35%以上的增长。
金融服务：AI在风险管理、信贷审批、智能投顾等领域发挥了重要作用。
2022全球金融科技领域中AI相关投资总额超过了100亿美元。
零售电商：AI技术帮助零售商优化库存管理、提升顾客购物体验。
根据博研咨询&市场调研在线网分析，2023年全球零售业AI解决方案市场规模将达到80亿美元左右。
智能制造：AI赋能工业自动化生产流程，显著提升了制造业的生产效率。
中国智能语音产业分析报告2017年版
2017年智能语音产业分析报告2017年7月出版文本目录1、智能语音：谈入口太早，但不可或缺 (4)1.1、智能音箱是台面上的狂欢，本质还在用户、数据和服务 (4)1.2、信息获取与表达决定语音交互成为阶段性不可或缺的一环 (6)2、智能语音相关技术及发展历史 (7)3、智能语音产业发展现状 (11)3.1、市场规模快速扩大，且国内增速显著超过全球 (11)3.2、各要素齐发力，推动智能语音形成完整产业链 (12)3.3、算法红利逐渐消失，一家独大转向多方竞争 (13)3.4、融合场景、借力硬件提升语音技术实用和稳定性 (17)4、智能语音的应用前景 (18)4.1、巨头抢滩虚拟语音助手，并逐渐切入场景应用 (18)4.2、消费级产品应用场景 (20)4.2.1、智能语音+车载 (20)4.2.2、智能语音+家居 (21)4.2.3、智能语音+可穿戴设备 (23)4.3、专业级行业应用场景 (25)4.3.1、智能语音+医疗 (25)4.3.2、智能语音+教育 (26)4.3.3、智能语音+客服 (27)图表目录图表 1：巨头先后入局，各路智能音箱纷纷登场 (4)图表 2：Amazon Echo 累计销量（万台） (5)图表 3：Amazon Echo 接入第三方应用数量 (5)图表 4：人机交互方式的演变越来越贴近人类的本能表达 (6)图表 5：人类信息获取 95%来自视觉、听觉和触觉 (7)图表 6：人类信息表达 93%借助肢体和声音 (7)图表 7：智能语音背后的三类核心技术 (8)图表 8：语音识别技术历史 (8)图表 9：深度学习的引入使得电话语音识别词错率下降到与专业速录员相当甚至更低 (9)图表 10：语音合成技术发展历史 (9)图表 11：自然语言理解的原理 (10)图表 12：多轮对话管理的典型架构 (11)图表 13：全球智能语音产业规模快速增长 (11)图表 14：中国智能语音产业规模增速显著高于全球市场 (11)图表 15：从“人机料法环”五要素看智能语音行业发展的驱动因素 (12)图表 16：国内智能语音产业链 (13)图表 17：全球智能语音市场格局 (14)图表 18：中国智能语音市场格局 (15)图表 19：虚拟数字助手用户数量将快速增长 (19)图表 20：虚拟数字助手市场规模将快速增长 (19)图表 21：车主对语音交互的认可明显提升 (21)图表 22：智能语音在智能家居中的应用 (22)图表 23：智能家居市场进入快速拓展期 (22)图表 24：苹果 AirPods 与 Siri 连接 (24)图表 25：中国健身及运动类可穿戴设备市场规模预测（亿元） (24)图表 26：语音电子病历系统的功能架构 (25)图表 27：辅助诊断系统功能架构 (26)图表 28：智能语音评测系统 (27)图表 29：智慧教育整体解决方案 (27)图表 30：智能客服功能架构 (28)图表 31：呼叫中心坐席数量（万个） (28)表格 1：互联网巨头智能语音产品布局 (16)表格 2：科技巨头以收购或参股的方式布局智能语音 (16)表格 3：国内智能语音行业知名创业公司 (17)表格 4：智能语音技术在具体应用场景下依然存在技术难题 (17)表格 5：巨头纷纷以虚拟语音助手切入智能语音应用场景 (18)表格 6：智能语音主要企业智能车载产品及其主要客户 (21)报告正文1、智能语音：谈入口太早，但不可或缺1.1、智能音箱是台面上的狂欢，本质还在用户、数据和服务自2014 年11 月Amazon 推出收款基于语音交互的智能音箱Echo 以来，2015 年科大讯飞发布智能音箱叮咚，2016 年谷歌发布智能音箱Google Home，而进入2017 年以后更是密集，5 月联想发布智能音箱，Amazon 发布带触屏的Echo Show，微软联手音频设备制造商哈曼〃卡顿合作打造Invoke，6 月苹果发布HomePod。
2017年人工智能行业现状与发展趋势报告
目录CONTENTS1人工智能行业产业链结构2人工智能行业整体市场发展3人工智能行业投资现状4人工智能行业发展前景人工智能行业产业链结构l人工智能产业链结构l人工智能基础技术提供平台l人工智能技术平台l人工智能应用领域PART 01人工智能产业链结构人工智能产业链的主要包含三个核心环节——基础技术、人工智能技术和人工智能应用。
其中，基础技术主要包括数据平台、数据存储以及数据挖掘等，人工智能技术包括语音识别、自然语言处理、图像识别和生物识别等，人用智能应用有工业4.0、无人驾驶汽车、智能家居、智能金融、智慧医疗、智能营销、智能教育以及智能农业等。
基础技术支撑数据平台数据存储数据挖掘计算智能语音识别自然语音处理图像识别生物识别感知智能机器学习预测类API 人工智能平台认知智能工业4.0无人驾驶汽车智能家居智能金融智慧医疗智能营销智能教育智能农业基础技术支撑人工智能技术人工智能应用人工智能产业链结构IaaS代表企业：阿里云、电信天翼云、联通沃云、Ucloud 、青云、万国数据、首都在线等。
基础设施即服务，它是把ICT 基础设施作为一种服务提供的商业模式。
用户通过Internet 可以从服务提供商那里得到完善的计算机基础设施服务。
这些服务包括服务器或虚拟服务器的计算资源、处理能力及基础网络。
PaaS代表企业：科大讯飞、环信、容联、亲加、云知声、思必驰等。
PaaS 的功能主要体现在将现有各种业务能力进行整合，向下根据业务能力需要测算基础服务能力，通过IaaS 提供的API 调用硬件资源，向上提供业务调度中心服务，实时监控平台的各种资源，并将这些资源通过API 开放给SaaS 用户。
SaaS代表企业：百度云、用友云、浪潮、 Ucloud、 Oracle、Infor、Microsoft 等。
SaaS 是一种通过Internet 提供软件的模式，厂商将应用软件统一部署在自己的服务器上，客户可以根据自己实际需求，通过互联网向厂商定购所需的应用软件服务，按定购的服务多少和时间长短向厂商支付费用，并通过互联网获得厂商提供的服务。
语音识别 调研报告
语音识别调研报告语音识别是一项文本翻译技术，它可以将人类的语音信息转化成相应的文字信息。
近年来，随着语音识别技术的不断进步和应用场景的扩大，语音识别在社交媒体、智能家居、智能手机等领域得到了广泛应用。
本次调研报告将从语音识别技术的应用领域、发展趋势和挑战等方面进行介绍。
首先，语音识别技术的应用领域非常广泛。
在社交媒体方面，语音识别可以将用户的语音信息转化成文字信息，方便用户与他人进行沟通和交流。
在智能家居领域，语音识别可以让用户通过语音指令来操控智能家居设备，例如打开灯光、调节温度等。
在智能手机领域，语音识别可以帮助用户进行语音搜索、输入文字等操作。
此外，语音识别还广泛应用于语音助手、教育培训等领域，为用户提供更便捷的服务和体验。
其次，语音识别技术的发展呈现出几个主要趋势。
首先，语音识别技术逐渐成熟，准确率不断提升。
随着深度学习等人工智能技术的应用，语音识别技术在理解和转化语音信息方面取得了突破性进展。
其次，语音识别技术与其他技术结合，形成更加智能化的系统。
例如，将语音识别技术与自然语言处理、机器学习等技术相结合，可以进一步提高语音识别的准确性和智能化水平。
此外，语音识别技术还与人机交互、数据挖掘等领域进行深入合作，为用户提供更加个性化和智能化的服务。
然而，语音识别技术也面临着一些挑战。
首先，语音识别技术对语音环境的要求较高。
在嘈杂的环境中，语音识别的准确率可能会受到影响。
其次，不同语言、方言和口音对语音识别的影响也较大。
由于不同地区和个人的语音特点不同，语音识别技术需要做出相应的适应性调整。
此外，语音识别技术对大规模数据的需求较大。
只有通过大量的数据训练，才能提高语音识别系统的准确性和稳定性。
综上所述，语音识别技术在社交媒体、智能家居、智能手机等领域具有广阔的应用前景。
随着技术的不断进步和应用场景的不断扩大，语音识别技术将成为人机交互的重要组成部分，为用户提供更加便捷和智能的服务。
但是，语音识别技术在应用中还面临着噪音环境、语音差异等问题，需要进一步研究和改进。
中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告
中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告博研咨询&市场调研在线网中国人工智能技术行业市场现状及未来发展前景预测分析报告正文目录第一章、人工智能技术行业定义 (3)第二章、中国人工智能技术行业综述 (4)第三章、中国人工智能技术行业产业链分析 (6)第四章、中国人工智能技术行业发展现状 (7)第五章、中国人工智能技术行业重点企业分析 (8)第六章、中国人工智能技术行业发展趋势分析 (9)第七章、中国人工智能技术行业发展规划建议 (11)第八章、中国人工智能技术行业发展前景预测分析 (13)第九章、中国人工智能技术行业分析结论 (14)第一章、人工智能技术行业定义人工智能（Artificial Intelligence, AI）是指由计算机系统或其他形式的信息处理设备所表现出来的智能行为。
它旨在通过模拟、扩展和增强人类智能的方式，使机器能够执行通常需要人类智能才能完成的任务。
自20世纪50年代以来，AI经历了多次发展高潮与低谷，如今已成为全球科技创新的重要驱动力之一，并广泛应用于各个领域。
1.1 行业概述2022年全球人工智能市场规模达到4,280亿美元，预计到2027年这一数字将增长至12,960亿美元，复合年增长率高达25%。
这表明随着技术进步和应用场景的不断拓展，AI产业正迎来前所未有的发展机遇。
1.2 核心技术构成人工智能主要由以下几项关键技术组成：机器学习：作为AI的核心组成部分，2021年全球机器学习市场规模约为110亿美元，预计未来五年内将以每年超过30%的速度增长。
自然语言处理（NLP）：2022年NLP市场规模约为130亿美元，预计到2026年将达到340亿美元左右。
计算机视觉：该领域2021年的市场规模为117亿美元，预计2028年将突破2,000亿美元大关。
机器人技术：包括工业机器人和服务机器人两大类。
2022年全球机器人销售额为510亿美元，其中服务机器人增速尤为显著，预计2025年将实现翻倍增长。
中国人工智能市场发展及市场供需专项研究报告
中国人工智能市场发展及市场供需专项研究报告一、中国人工智能市场发展概述自2015年我国政策开始加大对人工智能领域的投入，中国人工智能市场逐渐迎来快速发展的新时代。
据统计，2017年中国人工智能市场规模已经超过250亿美元，而预计到2022年将达到1,1万亿美元。
可以看出，中国人工智能市场前景广阔，发展空间巨大。
当前我国人工智能市场的主要应用领域包括：智能制造、智慧城市、智能医疗、智能金融、智能物流等。
其中，智慧城市和智能制造是目前最受市场青睐的两个领域，已经成为中国人工智能市场的重要支柱。
二、中国人工智能市场供需情况1、市场需求方面当前，我国人工智能市场需求分为政府需求、企业需求、个人需求三个方面。
（1）政府需求：我国政府在人工智能领域的发展上投入甚多，政府需求在市场中占比较大的一部分。
目前，政府需求主要包括智慧城市建设、大数据分析、智能监管等领域。
如上海、北京、深圳等城市的智慧城市建设已取得初步成效，成为人工智能市场的新亮点。
（2）企业需求：企业对于人工智能的需求主要包括机器学习、深度学习、自然语言处理、图像识别等领域方面。
如阿里巴巴、腾讯等公司均在人工智能技术上做出了突破，成为人工智能市场的领头羊。
（3）个人需求：虽然个人需求在整个市场中占比较小，但随着智能家居的发展以及个人消费习惯的改变，人工智能在个人领域的发展潜力不可忽略。
2、市场供给方面（1）供给主体：当前我国人工智能产业链已初步形成，供给主体主要包括大企业、初创公司、国家级人工智能研究院等。
（2）供给产品：供给产品主要包括软硬件、算法、数据等方面。
目前市面上已有很多人工智能产品，如：阿里云ET、IBM SYSTEM、百度飞桨等。
三、中国人工智能市场未来发展趋势分析1、政策引导：随着我国人工智能市场的不断壮大，政府将逐渐开始加大对人工智能领域的政策引导力度，加快人工智能的普及和发展。
2、技术变革：随着技术的不断进步，人工智能技术会越来越成熟、普及，具有更广泛的应用场景。
语音识别技术市场调研报告
语音识别技术市场调研报告一、引言语音识别技术作为一项前沿的人工智能技术，近年来在市场上得到了广泛的应用和发展。
本文将对当前语音识别技术市场进行调研，分析其市场规模、发展趋势以及应用领域等方面，为相关行业提供参考和决策支持。
二、市场规模据调查数据显示，语音识别技术市场在过去五年内呈现出快速增长的态势。
根据市场研究公司的预测，到2025年，全球语音识别技术市场规模将达到X亿美元。
其中，亚太地区将成为最主要的市场，北美和欧洲市场也将继续保持较高的增长。
三、发展趋势1. 人工智能与语音识别技术的深度融合随着人工智能技术的不断发展，语音识别技术也在不断与之融合，实现了更高精度的语音识别和语义理解。
未来，语音识别技术将进一步与自然语言处理、机器学习等技术结合，为用户提供更便捷和智能的语音交互体验。
2. 语音识别技术在智能家居领域的应用扩展智能家居市场迅速崛起，语音识别技术在其中发挥着重要作用。
通过语音识别技术，用户可以通过语音指令控制家居设备，实现智能化的家居生活。
预计未来几年，智能家居领域对语音识别技术的需求将保持稳定增长。
3. 语音识别技术在医疗健康领域的广泛应用语音识别技术在医疗健康领域的应用前景广阔。
通过语音识别技术，医生可以快速记录病历信息，提高工作效率；患者可以通过语音交互系统获得健康咨询。
未来，语音识别技术有望在医疗健康领域发挥更大的作用，提升医疗服务的质量和效率。
四、应用领域1. 语音助手语音识别技术的应用最为广泛的领域之一就是语音助手。
像Siri、小爱同学等语音助手已经成为手机、智能音箱等设备的标配，用户可以通过语音与设备进行交互，实现语音搜索、信息获取、日程安排等功能。
2. 语音翻译语音翻译是一种将语音内容转化为文字并进行翻译的技术。
随着全球化的进一步发展，语音翻译技术在旅游、商务等场景中得到了广泛应用。
不仅可以节省人工翻译的时间和成本，还能够提高翻译的准确度和效率。
3. 语音识别智能客服语音识别技术在客服领域的应用也日益普遍。
百度语音大数据分析报告(3篇)
第1篇一、引言随着互联网技术的飞速发展，大数据已成为推动社会进步的重要力量。
语音数据作为大数据的重要组成部分，蕴含着丰富的用户信息和市场洞察。
百度作为中国领先的互联网公司，拥有庞大的语音数据资源。
本报告将基于百度语音大数据，对语音技术发展趋势、用户行为分析、市场应用等方面进行深入探讨。
二、百度语音大数据概述1. 数据来源百度语音大数据主要来源于以下几个方面：（1）百度搜索引擎：用户在搜索过程中产生的语音指令。
（2）百度地图：用户在导航、语音搜索等场景下产生的语音数据。
（3）百度输入法：用户在手机、电脑等设备上使用输入法时产生的语音输入数据。
（4）百度智能硬件：如百度音箱、智能耳机等设备收集的语音数据。
2. 数据规模根据百度官方数据，截至2020年，百度语音数据已超过1000亿条，涵盖了多种语言和方言，为语音技术的研发和应用提供了丰富的数据基础。
三、语音技术发展趋势1. 语音识别技术随着深度学习、神经网络等技术的发展，语音识别准确率不断提高。
目前，百度语音识别准确率已达到97%以上，在众多语音识别应用场景中表现优异。
2. 语音合成技术语音合成技术通过将文本转换为自然流畅的语音，为用户提供便捷的语音交互体验。
百度语音合成技术已广泛应用于智能客服、车载导航、语音播报等领域。
3. 语音交互技术语音交互技术是语音技术的重要组成部分，通过语音指令实现人与智能设备的交互。
百度在语音交互技术方面取得了显著成果，其语音助手“小度”已成为国内最受欢迎的智能语音助手之一。
四、用户行为分析1. 用户画像通过对百度语音大数据的分析，可以构建用户画像，了解用户兴趣、行为习惯等信息。
例如，通过分析用户在搜索引擎中的语音指令，可以了解用户关注的领域和热点话题。
2. 场景分析百度语音大数据揭示了用户在不同场景下的语音行为特点。
例如，在交通出行场景中，用户更倾向于使用语音导航；在家庭娱乐场景中，用户更倾向于使用语音助手进行音乐播放、影视推荐等。
人工智能语音识别市场调研报告
人工智能语音识别市场调研报告一、引言人工智能技术的迅速发展正在深刻改变我们生活和工作的方方面面。
其中，语音识别技术作为人工智能技术的重要组成部分，正逐渐渗透进入各个行业。
本报告旨在深入调研人工智能语音识别市场的发展现状和趋势，为相关行业提供有益的参考和决策依据。
二、市场概述1. 市场定义人工智能语音识别市场是指利用人工智能技术实现对语音信息的准确识别和理解，并将其转化为可操作的指令或者文本的市场。
2. 市场规模根据相关研究机构的数据，人工智能语音识别市场自2016年以来呈现快速增长的趋势。
预计到2025年，全球市场规模将达到XXX亿美元。
3. 市场发展趋势（1）智能家居市场潜力巨大：随着智能家居市场的快速发展，语音助手代表了未来家庭智能化的方向。
人工智能语音识别技术在智能家居领域将迎来广阔的市场机遇。
（2）教育领域应用拓展：人工智能语音识别技术在教育领域的应用潜力巨大，能够提升学习效果和个性化教育体验。
（3）医疗健康市场需求增长：人工智能语音识别技术能够提高医疗机构的工作效率和精准度，受到医疗健康行业的青睐。
三、市场竞争态势1. 主要厂商目前，全球人工智能语音识别市场竞争较为激烈，主要厂商包括Google、Microsoft、IBM、百度、亚马逊等知名企业。
这些企业凭借其在语音识别技术方面的雄厚实力，持续推出创新产品和解决方案，占据了市场的主导地位。
2. 竞争优势（1）技术创新能力：企业能否持续推出领先的人工智能语音识别技术和产品，是企业在市场上保持竞争优势的关键。
（2）海量数据积累：语音识别技术需要大量的数据支持和训练，企业拥有海量的语音数据积累将成为竞争的重要因素。
四、市场应用领域1. 智能家居人工智能语音识别技术与智能家居设备相结合，可以实现语音控制家居设备的功能，提供更加便捷和人性化的用户体验。
2. 教育人工智能语音识别技术在教育领域的应用包括智能辅导、语音评测、个性化教学等，能够提高学习效果和教学质量。
语音识别市场分析报告
语音识别市场分析报告1.引言1.1 概述概述部分：语音识别技术是指计算机能够理解和解释人类语音的能力，随着科技的发展和人工智能技术的进步，语音识别技术正逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。
本报告旨在对当前语音识别市场进行深入分析，探讨其发展历程、现状以及未来前景，为行业从业者和投资者提供有益的参考和建议。
通过对语音识别市场的全面了解，我们可以更好地把握行业动态，把握发展机遇。
1.2 文章结构文章结构部分的内容可以包括对本文的章节安排进行介绍，明确各章节的主要内容和目的。
可以简要描述每个章节的重点和重要性，以及各部分之间的逻辑关系和衔接方式。
另外，也可以对整篇文章的结构进行概括，说明整体的逻辑框架和写作思路，为读者提供一个全局的把握，引导读者更好地理解文章内容。
1.3 目的本报告旨在对当前语音识别市场进行全面深入的分析和研究，旨在探讨语音识别技术发展历程、当前市场现状以及未来市场前景。
通过对市场数据、行业趋势和竞争格局的综合分析，旨在为相关企业、投资者和研究机构提供决策参考，为行业发展提供战略指导。
同时，本报告也旨在为行业内的相关企业提供参考依据，以推动语音识别技术的创新发展和产业升级。
1.4 总结:在本报告中，我们对语音识别市场进行了深入分析和研究。
首先我们在引言部分概述了本报告的目的和结构，为读者提供了一个整体的认识。
在接下来的正文部分，我们详细介绍了语音识别技术的发展历程，以及当前市场的现状和未来的发展前景。
通过对市场的分析，我们发现了一些重要的趋势和市场机遇。
最后在结论部分，我们总结了本报告的主要发现，并提出了一些行业趋势和建议，以及展望未来语音识别市场的发展。
希望本报告能够为读者提供有价值的见解，为相关行业和企业的发展提供参考和指导。
2.正文2.1 语音识别技术发展历程：语音识别技术是一种能够将人类语音信息转化为文本或控制指令的技术。
这项技术的发展历程可以追溯到20世纪50年代，当时美国的贝尔实验室首次提出了语音识别的概念，并进行了初步的实验。
2017年智能语音行业市场分析报告
2017年智能语音行业市场分析报告目录第一节智能语音行业概念分析 (4)一、研究内容 (4)二、技术原理 (5)第二节智能语音行业发展情况 (7)一、智能语音迈入快速应用阶段 (7)二、三大因素推动产业规模大幅提升 (8)第三节智能语音行业竞争格局分析 (10)一、行业壁垒高且具有马太效应 (10)二、从移动互联网向垂直行业渗透 (11)三、企业分析 (14)图表目录图表1：智能语音技术研究人机之间语音信息的处理，产业结构分三层 (4)图表2：语音合成的具体实现过程可以划分为前端文本分析（左）和后端语音合成（右） (5)图表3：语音识别的流程可以分成前端音频流处理和后端两部分 (6)图表4：智能语音产业发展历程 (8)图表5：人机交互技术的发展变革 (8)图表6：2011-2017年全球智能语音产业规模 (9)图表7：智能语音产业规模的大幅提升主要得益于三方面的原因 (9)图表8：智能语音产业具有核心技术壁垒、行业应用壁垒和语音资源壁垒 (10)图表9：人工智能领域公司类别及各类别技术成熟度分布（只选取了主要的类别） (11)图表10：2015年移动应用的使用时间（左）和使用量（右） (12)图表11：移动互联网智能语音应用 (12)图表12：全球可穿戴设备销售额预测 (13)图表13：智能语音技术在智能家居中的应用 (14)图表14：2005-2014Nuance营业收入、净利润增及同比增长 (15)图表15：语音巨头Nuance公司的核心竞争优势 (16)图表16：谷歌在智能语音领域的收购动作 (17)图表17：谷歌在搜索及相关互联网业务中居霸主地位 (17)图表18：Google Now的份额接近于Siri和Cortana两者之和 (18)图表19：Skype、Cortana和微软小冰 (20)图表20：全球范围内安卓、iOS、Windows系统的装机容量 (20)图表21：2010-2015年苹果系列产品各季度销量（百万台） (21)图表22：2015年智能手机市场各大品牌利润份额 (22)图表23：IBM广为人知的智能产品是Watson (23)第一节智能语音行业概念分析“我喜欢你”，“真的吗”，“真的”，“那太好了，有爱饮水都饱了”。
语音识别行业研究报告
语音识别行业研究报告
语音识别是指通过计算机技术来识别和转换人类语音信息的一种技术。
近年来，随着人工智能和机器学习的发展，语音识别技术在各个领域得到广泛应用，也成为人机交互的重要手段之一。
本报告将从市场规模、应用领域、技术发展等方面进行分析。
首先，语音识别市场规模庞大，呈现出快速增长的趋势。
根据市场研究公司Tractica发布的数据显示，到2025年全球语音
识别市场将达到456亿美元。
其中，医疗保健、智能家居和教育培训等领域是最主要的市场需求驱动力。
其次，语音识别技术在多个领域有广泛应用。
在医疗保健领域，语音识别技术可以用于电子病历记录、医学影像报告生成等，提高工作效率和准确性。
在智能家居领域，语音识别技术可以实现语音控制家电、智能助手等功能，提升生活便利性。
在教育培训领域，语音识别技术可以用于英语口语学习、语音评测等方面，提高学习效果。
此外，语音识别技术还应用于智能汽车、金融、客服等领域。
最后，语音识别技术的发展也面临一些挑战和机遇。
语音识别技术的准确性是一个重要因素，尤其是对于不同口音、语速的识别。
此外，数据隐私和安全问题也是一个考量。
然而，随着深度学习和神经网络的应用，语音识别的准确性和稳定性逐渐提高。
此外，大数据和云计算等技术的发展为语音识别提供了更多的机遇。
综上所述，语音识别行业具有庞大的市场潜力和广泛的应用前景。
随着技术的不断发展和突破，语音识别将在更多的领域得到应用，为人类的生活和工作带来更多的便利和效率。
同时，相关企业也应密切关注市场需求和技术发展，积极推动语音识别行业的创新和发展。
中国智能语音市场现状调研及投资前景预测报告2019-2025年
中国智能语音市场现状调研及投资前景预测报告2019-2025年报告编号(No): 379005【出版机构】: 产业经济研究院【出版日期】: 2019年4月【交付方式】: 电子版或特快专递产业经济研究院报告每个季度更新，我们的客户将免费售后服务一年，后期可以续费。
行业研究报告是开展一切咨询业务的基石，通过对特定行业的长期跟踪监测，预测行业需求、供给、经营特性、获取能力、产业链和价值链等多方面的内容，整合行业、公司、市场、用户等多层面数据和信息资源，为客户提供深度的行业市场研究报告，以专业的研究方法帮助客户深入的了解行业，发现投资价值和投资机会，规避经营风险，提高管理和营销能力。
专家提示：十三五规划期间，产业政策对本行业产业链有重新梳理，数据每个季度实时更新，关于报告的图表部分，以当时购买报告的最新数据为准，图表的个数或多或少，届时以实际提交报告为准，感谢关注和支持！第一章智能语音基本介绍1.1智能语音的内涵及要素1.1.1技术内涵1.1.2技术进程1.1.3技术要素1.1.4产品形态1.2智能语音产业链分析1.2.1产业链结构1.2.2上下游企业1.2.3产业图谱构成第二章2017-2019年智能语音行业发展动因2.1智能语音整体发展机遇分析2.1.1智能语音市场关注度上升2.1.2智能语音是AI的核心技术2.1.3智能语音成为AI 2.0入口2.1.4移动互联网实现加速发展2.2人工智能成为市场投资热点2.2.1AI与智能语音的关系2.2.2行业进入加速发展阶段2.2.3市场融资规模逐步上升2.2.4国内AI行业发展提速2.2.5政策环境进一步完善2.2.6人工智能经济效益巨大2.3技术进步奠定智能语音发展基础2.3.1深度学习研究推进2.3.2高性能计算实现2.3.3大数据技术进展2.3.4语音识别率提升第三章2017-2019年智能语音行业发展分析3.1智能语音行业发展效益分析3.1.1推动互联网繁荣发展3.1.2提升社会的治理水平3.1.3改变网民上网习惯3.1.4提升公众生活便利性3.1.5推动人工智能技术突破3.2智能语音行业发展阶段及规模3.2.1国际智能语音发展阶段3.2.2国内智能语音发展时期3.2.3智能语音市场发展规模3.2.4智能语音识别标准建设3.3智能语音市场需求分析3.3.1智能语音应用需求背景3.3.2知识付费拉动需求上升3.3.3智能语音应用需求广泛3.3.4智能语音助手使用频率3.3.5智能语音需求痛点分析3.3.6智能语音设备需求预测3.4智能语音变现模式分析3.4.1移动端实现精准营销3.4.2企业端发挥先发优势3.4.3硬件厂商的变现入口3.4.4智能语音变现规模预测3.5智能语音行业发展问题及对策3.5.1用户习惯仍需培养3.5.2语音技术发展困境3.5.3语义分析技术问题3.5.4产品发展问题分析3.5.5行业发展对策分析3.5.6品牌发展建议分析第四章2017-2019年智能语音细分市场分析4.1语音识别产业发展分析4.1.1语音识别市场发展综况4.1.2语音识别市场主体运行4.1.3语音生物识别产业分析4.1.4语音识别市场前景可期4.2语音交互产业发展分析4.2.1语音交互产业发展综况4.2.2语音交互产业链分析4.2.3语音交互核心技术链条4.2.4语音交互市场竞争主体4.2.5语音交互市场前景展望4.3智能语音芯片产业发展分析4.3.1智能语音芯片产业综况4.3.2智能语音芯片发展阶段4.3.3智能语音芯片企业布局4.3.4智能语音芯片发展趋势4.3.5语音AI芯片市场发展前景第五章2017-2019年智能语音行业竞争格局5.1智能语音行业竞争综况分析5.1.1各国竞争格局5.1.2竞争主体分布5.1.3企业竞争格局5.1.4产业链竞争格局5.2国际科技企业布局智能语音领域5.2.1总体布局发布5.2.2Nuance5.2.3谷歌Google5.2.4亚马逊Amazon5.2.5苹果Apple5.2.6微软Microsoft5.3BAT企业布局智能语音领域5.3.1总体布局分布5.3.2百度5.3.3阿里5.3.4腾讯5.4初创公司布局智能语音领域5.4.1总体布局发布5.4.2图灵机器人5.4.3出门问问5.4.4普强信息第六章智能语音核心技术的构成6.1语音识别技术6.1.1技术内涵及分类6.1.2技术发展历程6.1.3技术发展突破6.1.4语音识别系统6.1.5技术发展难点6.1.6相关产品分析6.2声纹识别技术6.2.1技术内涵分析6.2.2技术原理分析6.2.3技术使用过程6.2.4技术应用状况6.3语音合成技术6.3.1技术内涵分析6.3.2技术原理分析6.3.3专利申请状况6.3.4技术应用动态6.4语音交互技术6.4.1技术流程分析6.4.2技术层次分析6.4.3关键技术分析6.4.4技术优势分析6.4.5技术发展变革6.4.6典型行业应用6.5智能化技术6.5.1自然语言处理技术6.5.2机器翻译技术6.5.3深度学习技术6.6大数据技术6.6.1技术发展概况6.6.2技术发展特征6.6.3技术的应用支撑6.7其他支持技术6.7.1高性能计算6.7.2芯片技术应用6.7.3麦克风阵列技术第七章2017-2019年智能语音技术重点应用领域7.1智能语音+助手7.1.1应用场景分析7.1.2典型应用产品7.1.3用户特点分析7.1.4应用发展方向7.1.5应用领域分析7.1.6语音助手预测7.2智能语音+车载7.2.1应用背景分析7.2.2具体应用分析7.2.3企业布局趋势7.2.4应用规模预测7.2.5应用挑战分析7.3智能语音+家居7.3.1应用领域分析7.3.2应用需求上升7.3.3应用焦点分析7.3.4应用发展方向7.3.5应用前景分析7.4智能语音+可穿戴设备7.4.1应用优势分析7.4.2应用机遇分析7.4.3企业布局加快7.4.4智能耳机产品7.4.5应用前景分析7.5智能语音+教育7.5.1应用背景分析7.5.2应用领域分析7.5.3应用热点分析7.5.4应用前景可期7.6智能语音+医疗7.6.1应用领域分析7.6.2应用特点分析7.6.3企业竞争布局7.6.4企业发展案例7.6.5应用前景分析7.7智能语音+客服7.7.1应用优势分析7.7.2企业布局加快7.7.3应用空间分析第八章2017-2019年智能语音典型设备——智能音箱8.1智能音箱基本介绍8.1.1智能音箱的基本功能8.1.2智能音箱的工作原理8.1.3智能音箱的相关技术8.1.4智能音箱的应用优势8.1.5智能音箱的发展历程8.1.6智能音箱产业链分析8.2国内外智能音箱重点品牌分析8.2.1国际智能音箱品牌8.2.2国内智能音箱品牌8.2.3智能音箱品牌动态8.3智能音箱市场运行分析8.3.1市场评价指标分析8.3.2全球市场销售规模8.3.3国内智能音箱产业8.3.4国内市场销售走势8.3.5市场销售渠道分析8.3.6市场主要价格范围8.3.7产品主要功能分布8.3.8市场竞争格局分析8.4智能音箱企业布局动态分析8.4.1亚马逊8.4.2谷歌8.4.3苹果8.4.4小米8.4.5京东8.4.6百度8.4.7阿里巴巴8.5智能音箱行业发展前景8.5.1智能音箱市场预测8.5.2智能音箱发展方向8.5.3市场价值空间广阔8.5.4智能音箱保有量预测8.5.5行业发展机遇及挑战第九章2017-2019年智能语音典型企业分析9.1Nuance Communications,Inc9.1.1企业发展概况9.1.2企业发展地位9.1.3企业产品服务9.1.4财务状况分析9.1.5企业合作动态9.2科大讯飞股份有限公司9.2.1企业发展概况9.2.2企业发展实力9.2.3智能语音布局9.2.4开发平台布局9.2.5财务状况分析9.2.6业务收入结构9.2.7核心竞争力分析9.2.8公司发展战略9.2.9未来前景展望9.3北京云知声信息技术有限公司9.3.1企业发展概况9.3.2公司产品介绍9.3.3系统研发动态9.3.4企业发展模式9.3.5企业融资状况9.3.6产品研发动态9.4苏州思必驰信息科技有限公司9.4.1企业发展概况9.4.2语音技术平台9.4.3技术研发水平9.4.4技术发展动态9.4.5业务布局状况9.4.6企业融资动态9.5北京捷通华声科技股份有限公司9.5.1企业发展概况9.5.2企业发展历程9.5.3财务状况回顾9.5.4智能语音产品9.5.5智能平台分析9.5.6企业合作案例9.5.7客户市场覆盖第十章智能语音行业投资分析10.1国际智能语音行业投融资动态10.1.1Tact.AI公司获得C轮融资10.1.2Sound Hound完成新融资10.1.3Voicera获得美元融资10.1.4DeepBrain获新一轮融资10.2国内智能语音行业投融资动态10.2.1声智科技公司融资动态10.2.2“蛙声科技”公司融资动态10.2.3“悟空智慧”天使轮融资10.2.4“随身听”天使轮融资10.2.5“壹鸽科技”天使轮融资10.2.6“闪电配音”pre-A轮融资10.2.7“三角兽”完成B轮融资10.3智能语音行业投资兼并动态10.3.1苹果公司收购动态10.3.2谷歌公司收购动态10.3.3脸书公司收购动态10.3.4阿里巴巴收购动态10.3.5其他公司收购动态10.4智能语音市场投资机会分析10.4.1自然语言处理10.4.2智能语音芯片10.4.3车载语音交互10.5智能语音行业投资价值评估及建议10.5.1投资价值综合评估10.5.2产业生命周期判断10.5.3行业投资壁垒分析10.5.4行业投资风险提示10.5.5行业投资建议分析第十一章智能语音行业发展前景及趋势预测11.1智能语音行业发展机遇及前景分析11.1.1成为人工智能发展重点11.1.2智能语音政策机遇分析11.1.3智能语音未来发展前景11.1.4智能语音细分行业展望11.1.5智能语音助手设备预测11.2智能语音未来发展趋势分析11.2.1整体发展方向11.2.2场景化应用趋势11.2.3语音生态建设趋势11.2.4AI集成芯片应用趋势11.2.5个性化服务将成突破点11.32019-2025年中国智能语音行业预测分析11.3.12019-2025年中国智能语音行业发展驱动因素分析11.3.22019-2025年中国智能语音产业市场发展空间预测图表目录图表1智能语音算法层面支撑技术分类图表2智能语音技术的产业结构图表3智能语音产业链图表42019年中国智能语音产业图谱图表5人工智能行业分类图表6语音是人工智能重要入口图表7智能语音是人工智能三大核心基础技术之一图表8智能语音占据人工智能行业重要地位图表9中国人工智能融资规模和笔数图表10人工智能领域投融资轮次图表11国内对人工智能产业的部分政策图表12中美“人工智能”和“深度学习”专利数量图表13语音助手的语音识别准确度图表142017-2019年中国网民规模和互联网普及率图表152017-2019年中国手机网民规模及其占网民比例图表16国际智能语音产业发展历程图表17中国智能语音市场AMC模型图表18全球智能语音市场规模图表19中国智能语音市场规模图表20人机交互发展路径不断优化图表21音频行业发展历经变革图表22内容爆发催生出新的音频生态模式图表23语音识别流程：从信号收入、输出结果到语音合成图表24智能语音技术得到广泛应用图表25语音识别应用呈现不同难度图表262019年中国智能语音助手用户使用频率图表272019年中国用户在使用智能语音助手在意的方面图表28智能语音变现渠道、市场空间及变现难度图表29NLP分析技术图表30国内语音识别公司盘点图表31北京语音识别公司汇总图表32内语音识别巨头布局图表33语音识别公司融资汇总图表34语音交互核心技术链条图表35语音交互链条核心技术图表36头部智能语音初创企业首款专用芯片图表37国内芯片厂商及主要芯片应用图表38各国智能语音市场规模图表392019年中国智能语音企业分类图表402019年全球智能语音市场格局图表412019年中国智能语音市场格局图表42智能语音中下游市场主要竞争者图表43短期智能语音中下游市场波特五力模型图表44全球智能语音市场主要企业布局情况图表45Nuance四大业务部门图表46Dragon Drive智能车载自然语音语音平台六大特点图表47谷歌语音AI领域布局路径图表48谷歌TPU展示图表49Amazon Echo与Google Home对比图表50Siri约车功能图表51AirPods无线智能耳机图表52BAT企业在人工智能领域的布局图表53百度共享四项语言技术图表54腾讯人工智能四大垂直领域图表55腾讯人工智能三大应用场景图表56腾讯云智能语音-语音识别产品架构图表57腾讯云智能语音产品图表58初创厂商在人工智能领域的布局图表59图灵机器人智能语音的商业化路径图表60图灵机器人智能语音的产业布局图表61出门问问智能语音的商业化路径图表62出门问问智能语音的产业布局图表63千寻360语音分析系统图表64车载大数据应用在保险大数据分析图表65智能语音背后的三类核心技术图表66语音识别系统流程图表672016年以来语音识别获得多项突破图表68多种生物识别模式对比图表69声纹识别系统原理图图表70声纹识别常用算法图表71VPR判断阶段图表72VPR确认阶段图表73支付宝声纹支付演示图表74科大讯飞等联合推出的“声纹+人脸”支付产品图表75语音合成技术的划分图表76全球语音合成技术专利申请量年度变化图图表77语音合成技术专利布局的区域分布图表78智能语音交互系统的技术流程图表79语言交互流程示意图图表80人机交互方式不断趋向人类表达本能图表81人机交互技术的发展变革图表82对话管理流程图表83机器翻译发展历程图表84单层人工神经网络图表85多层（深度）人工神经网络图表86ASR建模三种层次的演进图表87深度学习使微软语音识别准确率上升图表88大数据的定义与特征图表89科大讯飞通过使用海量数据有效降低识别错误率图表90神经网络模拟要求高计算性能图表91三种芯片的内部架构图表92FPGA与ASIC对比图表93语音增强来解决噪声环境图表94声源定位确认移动的说话人图表95思必驰环形“6+1”远场麦克风阵列特性图表96中国智能语音助手应用场景图表97华为智能语音使用页面图表98苹果智能语音使用步骤图表992019年中国智能语音助手用户基本属性图表1002019年中国智能语音助手用户城市分布图表1012019年智能语音助手用户的使用历史图表1022019年中国用户尝试智能语音助手原因图表1032019年中国智能语音助手用户使用频率图表1042019年中国用户使用智能语音助手目的图表1052019年中国用户在使用智能语音助手在意的方面图表1062019年中国用户认为智能语音助手有待完善的地方图表107按钮、触控、手势及语音4种人车交互方式图表108驾驶场景下智能后视镜的使用图表109智能语音在智能家居中的应用图表110语音交互在智能家居市场渗透率图表111三星Gear IconX 2018蓝牙耳机与生物监测功能图表112智能语音切合可穿戴设备未来发展方向图表113我国教育信息化所处阶段图表114智能语音评测系统图表115智慧教育整体解决方案图表116语音电子病历系统的功能架构图表117辅助诊断系统功能架构图表118中国医疗语音助理企业图谱图表119中国医疗语音助理企业图谱（续）图表120Nuance在医疗领域提供语音解决方案图表121语音录入病例流程示例图表122PowerScribe360产品依赖三个子系统图表123IBM布局医疗领域图表124智能音箱的功能图表125智能音箱构成图表126智能音箱、Wifi音箱、蓝牙音箱的对比图表127智能音箱产品发展历程图表128智能音箱产业链结构图表129智能音箱产业链相关主体图表130谷歌、亚马逊和苹果公司相关智能音箱产品对比图表131国内主要智能音箱参数对比图表1322019年国内智能音箱新产品发布15款图表133智能音箱市场评价指标图表1342016-2019年全球智能音箱出货量图表135中国智能音箱市场月度销量走势图表136中国智能音箱价格战图表1372019年部分市场中智能音箱的前五大用途图表138智能音箱市场参与者图表139中国智能音箱厂商实力矩阵图图表140Echo智能音箱通过Alexa平台控制家庭环境内的其他智能产品图表141亚马逊布局智能音箱图表142谷歌与亚马逊在音质、技能、价格的竞争图表143HomePod的简洁风格图表144小米小爱同学支持百余项技能图表145小米IoT平台接入数量已超8500万台图表146京东布局智能音箱图表147百度首款智能音箱图表148阿里巴巴智能音箱产品图表149智能音箱的潜在市场价值空间广阔图表1502021年家庭场景下智能音箱保有量测算图表1512021年中国视力残疾市场的智能音箱保有量测算图表152智能音箱行业发展出路及困境图表1532016-2017财年微妙通讯公司综合收益表图表1542016-2017财年微妙通讯公司分部资料图表1552016-2017财年微妙通讯公司收入分地区资料图表1562017-2018财年微妙通讯公司综合收益表图表1572017-2018财年微妙通讯公司分部资料图表1582017-2018财年微妙通讯公司收入分地区资料图表1592018-2019财年微妙通讯公司综合收益表图表1602018-2019财年微妙通讯公司分部资料图表1612018-2019财年微妙通讯公司收入分地区资料图表162科大讯飞开放平台上丰富的语音AI产业链图表163科大讯飞麦克风阵列产品对比图表164科大讯飞AI+业务领域图表165讯飞开放平台规模快速增长图表166讯飞开放平台VS百度DuerOS开放平台图表1672017-2019年科大讯飞股份有限公司总资产及净资产规模图表1682017-2019年科大讯飞股份有限公司营业收入及增速图表1692017-2019年科大讯飞股份有限公司净利润及增速图表1702017年科大讯飞股份有限公司主营业务分行业、产品、地区图表1712017-2019年科大讯飞股份有限公司营业利润及营业利润率图表1722017-2019年科大讯飞股份有限公司净资产收益率图表1732017-2019年科大讯飞股份有限公司短期偿债能力指标图表1742017-2019年科大讯飞股份有限公司资产负债率水平图表1752017-2019年科大讯飞股份有限公司运营能力指标图表176科大讯飞各项细分业务详细情况一览表图表177云知声AIOS@Home.JPEG系统图表178云知声的合作伙伴图表179思必驰提供技术图表180八大技术升级打造更任性化的对话交互技术图表181车载对话操作升级系统图表182远场交互——麦克风阵列图表183智能机器人/故事机图表184思必驰合作伙伴图表185捷通华声的智能业务产品图表186智能语音车载系统界面图表187捷通华声服务领域及代表客户图表188DeepBrain语音识别软件应用页面图表189DeepBrain实现远场语音交互的智能音箱图表190投资价值综合评估——智能语音图表191智能语音未来发展趋势图表1922019-2025年中国智能语音产业规模预测。
2017年语音行业深度分析报告
数据来源：亚马逊，安信证券研究中心整理
为保证语音识别的效率， Echo 采用的是 6+1 麦克风阵列。 麦克风阵列是放臵在空间中不同位 臵的多个麦克风。根据声波传导理论，利用多个麦克风收集到的信号可以将某一方向传来的 声音增强或抑制。利用这种方法，麦克风阵列可以将噪声环境中特定声音信号有效的增强。 由于麦克风阵列技术具有很好的抑制噪声和语音增强的能力，又不需要麦克风时刻指向声源 方向。
图 5：家庭多媒体设备中无线音响增速领先 图 6：无线音响销售量（万台）
数据来源：Future Sorce,安信证券研究中心
数据来源：HIS，安信证券研究中心
系统开放带来更多的第三方应用。Echo 早早的开放了自己的语音系统， 使其更多的作为第一
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2017年语音行业深度分析报告
个平台搭载更多不同的功能。Echo 目标将自己打造为一个平台，而不仅仅是一个智能音响设 备。根据 CIRP 对 Echo 用户的统计显示，只有 40%的用户用它来播放音乐，有 1/3 的用户用 它来查询信息或者回答问题。同时有 10%的用户用来控制家电，并且越来越多的用户正在使 用智能音响来链接和控制家中的设备。
1.2. Echo 在北美大受欢迎，销量超过市场预期
Echo 最初只针对亚马逊 prime 用户推出，后来才逐步推向市场。随着 Echo 的市场化，Echo 的销量急速上升， 2015 年 Echo 占据了音响市场 25%的份额。 并且在整个智能家居市场， Echo 也已经成为了最火热的产品。 根据 CIRP 的报告， 自 2014 年 11 月发布到 2017 年 1 月， 亚马逊 Echo 系列（包括 Echo、EchoDot 和 Tap）用户已达到 820 万，同比增长 2 倍， 较 2016 年 11 月时的数据增长 60%。而公司 2017 年的销量目标是 1000 万。销量激增的
语音识别技术市场前景调研报告
语音识别技术市场前景调研报告1. 引言语音识别技术是一种可以将语音信号转化为文字的技术，随着科技的发展和智能化需求的增加，语音识别技术在各个领域得到了广泛应用。
本调研报告旨在分析语音识别技术市场的现状、发展趋势以及市场前景，为相关企业、机构和投资者提供参考。
2. 语音识别技术市场现状目前，语音识别技术市场呈现出快速增长的趋势。
随着人工智能技术的不断发展，语音识别技术的准确性和稳定性得到了显著提升，同时成本也逐渐降低，使得该技术更加普及。
语音识别技术已广泛应用于语音助理、智能家居、医疗健康、金融服务等领域。
3. 语音识别技术发展趋势（1）深度学习与语音识别的结合深度学习技术的兴起为语音识别技术的进一步发展提供了契机。
通过利用深度学习算法，可以改善语音识别的准确性和鲁棒性，提高系统的性能和用户的体验。
（2）多语种、多方言的支持随着全球化的进程，多语种多方言的支持成为语音识别技术的一个重要方向。
目前，一些语音识别技术已经可以支持多种语言和方言，这将进一步推动语音识别技术的应用范围扩大。
（3）语音识别与其他技术的结合语音识别技术与其他相关技术的结合，将进一步推动其应用领域的拓展。
例如，将语音识别技术与自然语言处理、机器翻译等技术相结合，可以实现更为智能化的人机交互。
4. 语音识别技术市场前景语音识别技术市场有着广阔的前景和巨大的市场潜力。
根据市场研究机构的数据显示，预计到2025年，全球语音识别技术市场规模将达到数百亿美元。
（1）智能手机市场在智能手机市场，语音助手已经成为标配功能。
用户可以通过语音指令来完成各种操作，例如发送短信、拨打电话、播放音乐等。
随着语音识别技术的进一步革新，用户体验将会得到进一步提升，同时也将给手机制造商带来更多的商机。
（2）智能家居市场语音识别技术正逐渐渗透到智能家居领域。
用户可以通过语音指令来控制家居设备，例如打开灯光、调节温度、播放音乐等。
语音识别技术的智能化和便利性将进一步推动智能家居市场的发展。
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2017年语音识别市场分析报告目录第一节语音交互需求增长迅速,大规模应用已经开始 (5)一、语音解决手机交互痛点，是人机交互发展的必经之路 (5)二、随着音频内容爆发，音频交互新生态显现 (6)三、语音识别大规模应用已经开始 (8)第二节语音识别是入口级技术，国内外竞争格局有差异 (10)一、巨头主导海外市场，专业技术公司C端变现压力大 (10)二、汉语识别复杂度高，国内语音识别公司具有优势 (11)三、三大变现模式：移动端、企业端、硬件端 (12)第三节全声控交互场景诞生，音频生态潜在市场空间巨大 (13)一、远场识别技术突破，全声控场景诞生 (13)二、家居音频生态金矿显现 (15)三、智能家居整体竞争格局：大部分产品同质化，竞争激烈 (19)第四节语音识别应用逐渐铺开，多场景涌现 (26)一、车载：车联网破局的关键 (26)二、医疗：提升服务效率，医疗大数据入口 (29)三、教育：口语测评准确性超过教师 (32)第五节投资逻辑 (33)图表目录图表1：手机端平均安装的应用数量接近30款 (5)图表2：人机交互发展路径不断优化 (6)图表3：音频行业发展历经重要变革 (7)图表4：内容爆发催生出新的音频生态模式 (8)图表5：语音识别流程：从信号收入、输出结果到语音合成 (8)图表6：语音识别技术得到广泛应用. (9)图表7：语音识别应用呈现不同难度 (9)图表8：互联网巨头纷纷进入布局语音识别领域 (11)图表9：相对于手机移动端，行业应用和智能硬件市场广阔、变现难度低 (13)图表10：全声控场景真正彻底解放了用户的双手双眼 (13)图表11：远场识别需解决四大壁垒 (14)图表12：全声控交互应用于家庭场景 (15)图表13：全声控设备构建家居音频生态 (16)图表14：北京人民广播电台广告价格表呈现三个梯次 (17)图表15：北京人民广播电台日广告收入测算最高超55万元 (17)图表16：家居音频生态广告收入可观 (18)图表17：电子及互联网巨头参与智能家居市场竞争 (19)图表18：巨头布局智能家居各环节 (19)图表19：市场对机器人运动控制和智能交互提出多样化需求 (20)图表20：PEPPER情感机器人在同类产品中智能程度最高 (21)图表21：CYNTHIA BREAZEAL及其团队开发JIBO情感机器人 (22)图表22：叮咚音箱音频服务不断进化 (23)图表23：通过叮咚音箱的家电控制，可实现家具控制智能化 (24)图表24：全时双工智能是音箱发展的可能方向 (24)图表25：科大讯飞等企业推出智能音箱产品 (25)图表26：车联网目前由车企和互联网企业联合主导. (26)图表27：大众车联网支持手机系统 (26)图表28：百度在车联网市场不断拓展 (27)图表29：车企呼叫中心有缺陷 (28)图表30：车联网和语音技术供应市场呈现竞争态势 (29)图表31：NUANCE在医疗领域提供语音解决方案 (29)图表32：语音录入病例流程示例 (30)图表33：POWER SCRIBE 360产品依赖三个子系统 (31)图表34：IBM布局医疗领域 (32)图表35：广东英语口语高考，机器（科大讯飞）与人工评分准确性对比 (32)图表36：语音识别应用智能客服、公共服务等场景 (33)图表37：科大讯飞收入主要来源于B端 (33)第一节语音交互需求增长迅速,大规模应用已经开始一、语音解决手机交互痛点，是人机交互发展的必经之路根据TalkingData 2016年1月发布的报告，全国平均每部移动设备上打开应用20款，安装应用34款。
早在2013年3月谷歌就统计过，手机平均应用数量前十名的国家平均应用数量接近30款。
图表1：手机端平均安装的应用数量接近30款资料来源：Google，北京欧立信调研中心随着应用数量增加、功能增强，每天应用的时间和频率也在迅速增长。
2013年的相关统计显示，除睡觉时间外，全球人均6.5分钟看一次手机，一天和手机互动150多次。
但是手机应对高强度的交互需求有几个明显的缺陷：视觉疲劳：长时间面对手机后，有90%的使用者会感到眼睛酸疼干涩、视物模糊，严重者头痛眩晕；本身就需要长时间面对电脑工作的人群甚至可能出现结膜组织病变及其他多种眼部疾病。
占用双眼双手，交互效率低：以典型的开车环境为例，无论驾驶员使用手机还是利用车载屏幕进行手写输入，都有很高的安全隐患；在输入输出文字的时候，手写的输入效率明显低，且有一定的错误率；需要从屏幕上的众多应用中找出目标、点击等待应用开启后才能开始交互，也是痛点之一。
手机不在身边就丧失了交互能力：我们认为，人机交互将按照键盘鼠标、触控、全语音、脑电波的路径发展；是补充和优化，而非完全替代。
键盘鼠标已经非常完善，苹果手机的诞生使触控交互也趋向成熟；人机交互目前仅需要在手势识别、力度感应等方面加强。
脑电波交互虽然有“脑电图扫描器”（EEG）等科研成果，但谈及商业应用、推向市场还为时尚早。
处在大规模商业化应用的进程中的目前只有语音交互，特别是脱离手机设备的全声控交互方式，这种方式突破了此前人机交互的瓶颈，让智能家居、智能硬件、智慧医疗等众多概念得到广泛的应用。
图表2：人机交互发展路径不断优化资料来源：搜狐，北京欧立信调研中心二、随着音频内容爆发，音频交互新生态显现国内音频文化产品在几年前还相对匮乏，音频形式的内容很少，只有广播、音乐和一些有声文学产品。
欧美国家的音频内容发展相对较早，早已取得一定规模：德国2013年购买过有声书的人数占总人口的7%；美国2014年有声书市场为20亿美元，英国2015年达9100万英镑，分别约合人民币135亿元、8.56亿元。
近年来随着移动互联网PGC、UGC 平台以及各类自媒体的爆发式增长，文化产品的丰富程度和个性化程度也大大提升，迅速吸引了大量用户，梁宏达的自媒体栏目《老梁故事汇》在优酷网上一期点击率即可破500万。
对用户而言，听音频比阅读和看视频轻松的多，同时更适合利用碎片时间；许多视频内容都同步推出了音频版本，并快速取得了成功；《罗辑思维脱口秀》在喜马拉雅FM已获18971.2万次播放，《吴晓波频道》拥有124万粉丝，收听累计18365.9万次。
同时，受欢迎的音频栏目涉及到了多个领域，如新闻快评、财经分析、教育培训、军事解密、情感生活等，呈现百花齐放之势。
垂直网站如“汽车之家”增加了音频频道，引起全民热潮的《CCTV•朗读者》也在喜马拉雅FM上线了音频栏目。
自2016年以来，以荔枝FM、喜玛拉雅FM、蜻蜓FM三大平台为代表的播客平台迅速崛起，用户总数破亿，成为资本市场上低调而后劲十足的生力军。
可以说音频市场正在发生井喷式增长，用户对音频交互的需求激增。
图表3：音频行业发展历经重要变革资料来源：网易数码，北京欧立信调研中心平台类公司中喜马拉雅在音频行业成长最快，2016年6月估值就已超8亿美元，2016年9月用户量超过3亿，活跃用户日均使用时长达111分钟。
该公司的盈利来自三个部分：一是广告盈利，二是用户直接付费如“粉丝打赏”、“付费收听”；三是智能硬件，推出了针对车主、儿童等目标人群的“随车听”、“听书宝”等硬件产品，既满足用户利用碎片化时间娱乐、学习的需求，也方便了不会操作复杂智能设备的老人。
音频内容的爆发导致手机已经不能很好的满足所有场景下人机交互的需求，这也催生了音频类智能硬件的出现。
但目前市面上绝大多数产品，仍然存在内容同步不便、缺少语音控制功能等问题。
距离达到使用过程的智能化理想还有很大距离，只有极少数真正具有高技术含量的产品才有可能成为最终入口。
图表4：内容爆发催生出新的音频生态模式资料来源：和讯网，北京欧立信调研中心三、语音识别大规模应用已经开始目前语音识别技术已经有了较为广泛的应用。
C 端应用集中在手机等移动设备中，随处可见具有语音识别功能的APP；车载、家居、可穿戴设备等智能硬件产品也集成了语音识别和应答的功能。
B 端应用在医疗、教育等领域应用较多，如中科汇通的“医语通”可以语音录入病例、快商通为企业提供人工智能营销客服服务、平安车险的反欺诈骗保等。
图表5：语音识别流程：从信号收入、输出结果到语音合成资料来源：电子产品世界，北京欧立信调研中心图表6：语音识别技术得到广泛应用.资料来源：云财经，北京欧立信调研中心图表7：语音识别应用呈现不同难度资料来源：搜狐科技，北京欧立信调研中心第二节语音识别是入口级技术，国内外竞争格局有差异一、巨头主导海外市场，专业技术公司C端变现压力大由于语音识别是人机交互入口级的技术，大公司都希望使用自己的语音识别引擎，以便在应用过程中可以收集到大量有价值的用户数据。
美国语音技术公司巨头Nuance 的产品支持超过50种语言，在全球拥有20亿用户。
苹果最早就使用了Nuance的技术，但并未减少在自己Siri上的投入，而且将Nuance和微软的部分高级人才挖了过来，组建了自己的技术团队，在Siri逐步成熟后弃用外部引擎。
谷歌早期通过收购SayNow和Phonetic Arts进入语音识别领域，后来又借助一系列其他收购逐步完善了语音识别的技术积累，2016年谷歌发布语音助手Google Home和内置的语音助手Google Assistant，可识别四种语言。
Facebook在2013年收购了语音识别公司Mobile Technologies，其产品Jibbigo支持多种语言互译，成为出国旅游的常用工具。
不久后又收购了语音识别公司Wit.ai，该公司的技术是通过语音控制移动应用程序、穿戴设备和机器人等智能硬件。
2015年Facebook还测试了旗下智能语音助手“Moneypenny”。
Facebook在智能语音行业布局的战略是通过语音交互数据支持其广告投放效率，并将语音技术用到其将来的AR/VR等智能硬件产品中。
亚马逊于11、12、13年分别收购Yap、Evi、IvonaSoftware三家语音识别技术公司，Kindle Fire、ECHO智能音箱以及个人助手Alexa就是基于这些技术。
2016年亚马逊也积极扩展智能语音助手系列产品线，推出了Tap和Dot两款新产品。
微软在skype时期就着手积累语音识别技术，目前在个人助理Cortana和微软小冰上实现了应用。
2016年底微软将词错率降低至5.9%，首次达成与专业速记员持平而优于绝大多数人的表现。
图表8：互联网巨头纷纷进入布局语音识别领域资料来源：新浪财经，北京欧立信调研中心从国外互联网巨头对语音识别的积极布局中不难看出，Nuance等专业语音技术公司受制于C端的变现能力，很难与巨头直接抗衡；它们更多地在B端，如医疗、车载、企业服务等领域开疆拓土。