語(yǔ)音識別應用決定智能語(yǔ)音行業(yè)未來(lái)成長(cháng)
2011/01/04
從智能語(yǔ)音技術(shù)的發(fā)展歷程來(lái)看,應用的技術(shù)推動(dòng)力主要是語(yǔ)音技術(shù)核心算法和計算機芯片技術(shù)。二十世紀末,建立在統計建模和機器學(xué)習理念基礎上的語(yǔ)音技術(shù)核心算法逐步成熟,基于HMM(隱馬爾可夫模型)的語(yǔ)音合成及識別技術(shù)在實(shí)用中占據了主導地位。計算機芯片技術(shù)則遵照摩爾定律,每18個(gè)月性能提升1倍,芯片運算能力的持續增長(cháng)使得更為復雜的語(yǔ)音技術(shù)算法不斷得以實(shí)現。嵌入式芯片技術(shù)特別是SOC技術(shù)的發(fā)展及芯片成本的下降,有力推動(dòng)了智能語(yǔ)音技術(shù)在移動(dòng)設備中的應用。
語(yǔ)音合成技術(shù):成熟度較高,應用廣泛。語(yǔ)音合成技術(shù)的研究起步于上世紀三十年代,到二十世紀末統計建模方法開(kāi)始引入到語(yǔ)音合成技術(shù)中,從而提出了可訓練的語(yǔ)音合成方法。基于HMM模型的合成技術(shù)和大語(yǔ)料庫波形拼接技術(shù)是目前主流的語(yǔ)音合成方法。語(yǔ)音合成技術(shù)在2000年時(shí)已達到用戶(hù)基本可接受的準實(shí)用水平,2005年開(kāi)始獲得了較為廣泛的應用。未來(lái)語(yǔ)音合成技術(shù)將從清晰度和自然度的要求上升至對個(gè)性化合成的要求,如對語(yǔ)音、語(yǔ)調、情緒的豐富性要求等。
語(yǔ)音識別技術(shù):技術(shù)難度高,潛在需求較大。語(yǔ)音識別技術(shù)主要包括語(yǔ)意識別和聲紋識別,對語(yǔ)音識別的研究起步于二十世紀五十年代,從二十世紀末開(kāi)始進(jìn)入實(shí)際應用。語(yǔ)音識別在技術(shù)原理上主要采取匹配識別和檢測識別兩種識別方式,關(guān)鍵技術(shù)包括選擇識別單元、特征參數提取、聲學(xué)模型及語(yǔ)言模型的建立等。語(yǔ)音識別技術(shù)目前在桌面系統、移動(dòng)設備和嵌入式領(lǐng)域均有一定程度的應用,未來(lái)的發(fā)展方向應是無(wú)限詞匯量連續語(yǔ)句非特定人語(yǔ)音識別系統。
四大細分市場(chǎng)面臨突破。綜合考慮目前的技術(shù)能力和客戶(hù)接受度,我們認為企業(yè)級市場(chǎng)、車(chē)載語(yǔ)音市場(chǎng)、移動(dòng)終端市場(chǎng)及教育娛樂(lè )市場(chǎng)有望在未來(lái)率先實(shí)現突破。我們預計國內呼叫中心語(yǔ)音市場(chǎng)有望于未來(lái)兩年內啟動(dòng),市場(chǎng)規模在其后有快速增長(cháng)至億元量級的可能;車(chē)載語(yǔ)音識別系統市場(chǎng)出現快速增長(cháng),市場(chǎng)規模有望從2009年的6430萬(wàn)美元提升至2014年的2.1億美元,年均復合增長(cháng)率約為26.7%;而移動(dòng)終端語(yǔ)音市場(chǎng)和教育娛樂(lè )語(yǔ)音市場(chǎng)均有較大發(fā)展潛力。
高技術(shù)壁壘形成寡頭壟斷競爭格局。智能語(yǔ)音技術(shù)是人工智能的研究領(lǐng)域之一,其技術(shù)原理涉及聲學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、數字信號處理、計算機科學(xué)等多個(gè)學(xué)科,同時(shí)智能語(yǔ)音技術(shù)的研究周期長(cháng)、投入大,使得智能語(yǔ)音行業(yè)具有較高的進(jìn)入壁壘。在全球范圍內,目前已形成寡頭壟斷競爭格局,僅有Nuance、IBM、微軟、Googe、科大訊飛等少數廠(chǎng)商具備較強競爭力。
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