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语音识别行业分析

发布时间 : 2016年08月07日

       作为语音识别的前提与基础,语音信号的预处理过程至关重要。在最终进行模板匹配的时候,是将输入语音信号的特征参数同模板库中的特征参数进行对比,因此,只有在预处理阶段得到能够表征语音信号本质特征的特征参数,才能够将这些特征参数进行匹配进行识别率高的语音识别。

  通过对语音识别行业分析,在区域分布上,国内语音识别的公司大都集中在北京,22家中有12家总部位于北京,占比54.5%。如此高的集中度,跟北京浓厚的科研氛围分不开。其中,中科院对于国内语音识别技术的影响最为深远,作为国内语音识别行业领头羊的科大讯飞,虽然总部在合肥,但也是与中科院声学所、中国科大共同创立的一家企业。

  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。由此可推测,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。

  通过对语音识别行业分析,语音识别产业的增长主要靠渗透率的提升和应用的突破:语音助手、语音输入、语音搜索是语音识别的主要应用方式,目前渗透率正快速上升。美国目前的手机语音助手使用比例已经从2013年的30%左右快速攀升至2015年的60%以上,渗透率快速提升一倍以上。

  谷歌的语音搜索量较2008年增加35倍以上,较2010年增加7倍以上。随着语音识别近年来的突破性进展,相关商业应用已经展开。2014年,全球智能语音市场规模整体达到45.6亿美元,与2013年的33.7亿美元同比增长35.3%。2015年,全球智能语音市场规模预计将达到61.9亿美元,较2014年增长35.7%。

  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。以上便是语音识别行业分析的所有内容了。