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人工智能語音語言行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r
編制：諸葛御 責(zé)任編輯：趙皋 來源： 思瀚產(chǎn)業(yè)研究院 思必馳    2023-05-04

（1）人工智能語音語言行業(yè)基本概述

1）定義 人工智能語音語言技術(shù)即實(shí)現(xiàn)人與機(jī)器以語

言為紐帶的信息處理技術(shù)，人機(jī)對(duì)話通過對(duì)聲音信號(hào)的音頻采集與信號(hào)處理將語音轉(zhuǎn)化為文字供機(jī)器處理，在機(jī)器進(jìn)行語音識(shí)別與語義理解后、再進(jìn)行對(duì)話管理、自然語言生成并通過語音合成技術(shù)將文本語言轉(zhuǎn)化為聲音進(jìn)行輸出，最終形成完整的人機(jī)語音語言交互。

2）發(fā)展歷程

1952 年，AT&T 貝爾實(shí)驗(yàn)室成功研究出世界上第一個(gè)語音識(shí)別系統(tǒng) Audry，標(biāo)志著智能語音語言技術(shù)發(fā)展的開始。至今智能語音語言技術(shù)已經(jīng)歷經(jīng)了近 70年的發(fā)展，經(jīng)歷了技術(shù)萌芽期、起步期、變革式發(fā)展期、落地可用期共四個(gè)發(fā)展階段。

技術(shù)萌芽期（1950s-1970s）：Audry 作為第一個(gè)語音識(shí)別系統(tǒng)，可以識(shí)別10個(gè)英文數(shù)字發(fā)音，該系統(tǒng)基于簡單的模板匹配方法識(shí)別個(gè)體說出的孤立數(shù)字，在此之后，連續(xù)語音識(shí)別系統(tǒng)開始出現(xiàn)。語音合成的參數(shù)合成法能生成比較自然的語音。同一時(shí)代，以有限自動(dòng)機(jī)和正則匹配理論為基礎(chǔ)的文字處理技術(shù)出現(xiàn)。以喬姆斯基的文法和句法結(jié)構(gòu)為代表的理性主義方法，和以香農(nóng)信息論為代表的經(jīng)驗(yàn)主義方法都發(fā)展起來。出現(xiàn)了一些極為簡單的翻譯、問答和聊天系統(tǒng)，但都無法實(shí)用。

起步期（1980s-2011）：在此階段初期，隨著算法模型以及微電子技術(shù)的發(fā)展，語音識(shí)別領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展。隱馬爾科夫模型（HMM）逐漸成熟和不斷完善，開始成為語音識(shí)別的主流方法，語音識(shí)別轉(zhuǎn)向基于概率統(tǒng)計(jì)建模的方法，同時(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在語音識(shí)別中的應(yīng)用研究興起。此后語音識(shí)別技術(shù)逐漸走向?qū)嵱没S多具有代表性的產(chǎn)品問世，例如 IBM 研發(fā)的 ViaVoice 系統(tǒng)，Dragon 公司研發(fā)的 DragonDictate 系統(tǒng)，都具有更好的自適應(yīng)性，能夠在使用過程中不斷提高識(shí)別準(zhǔn)確率。

2009 年，Hinton 將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）應(yīng)用于語音的聲學(xué)建模，取得了在語音識(shí)別方面的重大突破，使語音識(shí)別的準(zhǔn)確性得到顯著改善。與語音技術(shù)基本同步，這一時(shí)期的自然語言處理技術(shù)的發(fā)展，也出現(xiàn)了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的統(tǒng)計(jì)模型逐漸占據(jù)主流地位的趨勢。從概率模型到支持向量機(jī)，從線性分類器到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，大量數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的技術(shù)被應(yīng)用到自然語言處理領(lǐng)域，產(chǎn)生了一系列重大成果。這一階段中，理解、翻譯、問答、對(duì)話系統(tǒng)等都在限定的范圍內(nèi)逐步實(shí)用化。

變革式發(fā)展期（2011-2016）：2011 年，微軟研究院又將 DNN 技術(shù)應(yīng)用在大詞匯量連續(xù)語音識(shí)別任務(wù)上，極大地降低了語音識(shí)別錯(cuò)誤率。2016 年，微軟AI 團(tuán)隊(duì)在產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn) Switchboard 語音識(shí)別任務(wù)上，取得了當(dāng)時(shí)產(chǎn)業(yè)中最低的 5.9%的詞錯(cuò)率（WER），5.9%的詞錯(cuò)率等同于專業(yè)速錄員速記同樣一段對(duì)話的水平，這代表著機(jī)器的語音識(shí)別準(zhǔn)確率第一次達(dá)到人類水平，智能語音語言技術(shù)開始逐步落地。這一時(shí)期中，以連續(xù)詞向量、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型為代表的一系列深度學(xué)習(xí)技術(shù)，進(jìn)一步大幅推動(dòng)了自然語言處理技術(shù)的發(fā)展，復(fù)雜場景下的自然語言處理的性能顯著改善。

落地可用期（2016-至今）：端到端的語音識(shí)別開始廣泛應(yīng)用，準(zhǔn)確率進(jìn)一步提升，且針對(duì)遠(yuǎn)場的語音識(shí)別和喚醒得到進(jìn)一步發(fā)展，全雙工語音交互開始出現(xiàn)。此階段語音識(shí)別的準(zhǔn)確率可達(dá) 98%以上，且能根據(jù)實(shí)際應(yīng)用痛點(diǎn)針對(duì)性優(yōu)化。大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的預(yù)訓(xùn)練語言模型的出現(xiàn)，使得自然語言處理技術(shù)在這一階段又上了一個(gè)臺(tái)階，眾多小數(shù)據(jù)、跨領(lǐng)域的遷移學(xué)習(xí)技術(shù)也應(yīng)運(yùn)而生，自然語言處理的技術(shù)覆蓋范圍進(jìn)一步加強(qiáng)，在產(chǎn)業(yè)中得到廣泛深入使用。

數(shù)據(jù)來源：《2020 年中國智能語音行業(yè)研究報(bào)告》（艾瑞咨詢）

（2）人工智能語音語言市場的產(chǎn)業(yè)鏈情況

人工智能語音語言市場的產(chǎn)業(yè)鏈可依據(jù)關(guān)鍵技術(shù)拆分為六大環(huán)節(jié)，各個(gè)環(huán)節(jié)又可以進(jìn)一步歸集為聲學(xué)、語音感知、語言認(rèn)知三大模塊。音頻采集與信號(hào)處理環(huán)節(jié)是智能語音語言交互的起點(diǎn)，當(dāng)前的核心在于回聲消除、噪聲消除、聲源分離、提升遠(yuǎn)場和復(fù)雜聲學(xué)環(huán)境下語音喚醒和識(shí)別的準(zhǔn)確率等關(guān)鍵技術(shù)；語音識(shí)別是把語音信號(hào)轉(zhuǎn)變?yōu)橄鄳?yīng)的文本或音頻類別的過程，當(dāng)前的核心在于聲紋技術(shù)、口音適應(yīng)能力、情緒識(shí)別能力、端到端識(shí)別、低功耗識(shí)別等；

語義理解是通過自然語言處理等方式使機(jī)器理解語言的過程，當(dāng)前的核心在于口語語義理解問題、對(duì)話關(guān)鍵信息抽取、知識(shí)提取及結(jié)構(gòu)化等；而對(duì)話管理是以多輪交互為核心的一系列自然語言認(rèn)知技術(shù)的綜合，是人機(jī)對(duì)話系統(tǒng)中的理解、決策和知識(shí)中樞，當(dāng)前的核心在于實(shí)現(xiàn)多模態(tài)、全雙工交互，增強(qiáng)機(jī)器在多任務(wù)、全場景、全領(lǐng)域的靈活對(duì)話能力；知識(shí)圖譜是現(xiàn)實(shí)世界知識(shí)的一種表達(dá)方式，當(dāng)前的核心在于知識(shí)圖譜構(gòu)建、問答推理等；語音合成即從文本到語音，讓機(jī)器具備“說話”的能力，當(dāng)前的核心在于使機(jī)器能夠?qū)崿F(xiàn)自然聲音、高表現(xiàn)力、小數(shù)據(jù)復(fù)刻轉(zhuǎn)換，以及方言及多語種的語音表達(dá)。

人工智能語音語言行業(yè)內(nèi)的大部分公司只專注于產(chǎn)業(yè)鏈的單個(gè)或部分環(huán)節(jié)，少有公司能擁有覆蓋產(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)的技術(shù)、產(chǎn)品與服務(wù)，當(dāng)前國內(nèi)人工智能語音語言行業(yè)的公司大約有 400 余家，僅有極少數(shù)可以實(shí)現(xiàn)全產(chǎn)業(yè)鏈覆蓋。

（3）人工智能語音語言行業(yè)行業(yè)結(jié)構(gòu)與市場規(guī)模

1）行業(yè)結(jié)構(gòu)

圖：中國智能語音市場細(xì)分應(yīng)用領(lǐng)域（2030）

數(shù)據(jù)來源：《2021 年中國智能語音市場分析》（iResearch&德勤）

據(jù)德勤 2021 年的研究，在大環(huán)境需求的催化下，各行業(yè)智能化應(yīng)用迎來需求拐點(diǎn)，進(jìn)入需求爆發(fā)期。預(yù)計(jì) 2030 年消費(fèi)級(jí)應(yīng)用場景總的發(fā)展空間將超過 700億元。智能家居、智慧駕駛、智能辦公等企業(yè)級(jí)場景加速發(fā)展，市場需求不斷擴(kuò)大，發(fā)展空間預(yù)計(jì)即將達(dá)到千億規(guī)模。

2）市場規(guī)模

智能語音語言技術(shù)使得人類的生產(chǎn)及生活方式逐步改變，基于智能語音語言技術(shù)的人機(jī)交互產(chǎn)品在接收用戶的聲音等信息后，能將用戶意圖轉(zhuǎn)換為機(jī)器可以理解和進(jìn)一步處理的內(nèi)容，從而幫助用戶解決問題或完成特定任務(wù)。其中，對(duì)話式機(jī)器人可以降低人力成本，減輕人工工作量，提高工作效率，解決用戶客服、營銷、質(zhì)檢、呼入、呼出等需求；搭載人機(jī)對(duì)話交互功能的消費(fèi)級(jí)智能硬件，例如智能家電、智能車載、智能可穿戴設(shè)備等，能夠通過語音語言交互的方式，提供更豐富的設(shè)備交互功能，提升設(shè)備操控便捷性。根據(jù)德勤 2021 年末發(fā)布的《中國智能語音市場分析》，2021 年中國智能語音市場規(guī)模將達(dá)到 285 億元，較 2020年的 217 億元增長 31.34%，預(yù)計(jì)在 2030 年市場規(guī)模將達(dá)到 1,452 億元。

智能家居是智能語音應(yīng)用的主要領(lǐng)域之一，隨著物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)的快速發(fā)展，智能語音在家居領(lǐng)域的應(yīng)用將進(jìn)一步提速。根據(jù)前瞻經(jīng)濟(jì)學(xué)人《2022年中國智能語音行業(yè)市場規(guī)模與發(fā)展前景分析-智能語音進(jìn)入加速應(yīng)用階段》，2017-2021 年中國智能家居市場規(guī)模不斷增長，2021 年預(yù)估突破 5,800 億元，2022年將超過 6,500 億元，將帶動(dòng)智能語音市場的持續(xù)提升。

根據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院《2020 年中國智能語音行業(yè)市場競爭格局及發(fā)展前景分析-未來將市場規(guī)模保持穩(wěn)步增長》，2020 年我國智能語音在消費(fèi)電子領(lǐng)域的應(yīng)用市場規(guī)模達(dá)到 43.6 億元，占比近 1/3。未來消費(fèi)電子仍然是智能語音占比最高的行業(yè)領(lǐng)域，2021 年智能語音在消費(fèi)電子行業(yè)的市場規(guī)模達(dá)到約 56.5 億元，增長率約為 30%。

根據(jù)艾瑞咨詢研究院的《2021 年人工智能產(chǎn)業(yè)報(bào)告》，2021 年我國智能硬件的 AI 語音助手算法的產(chǎn)值已達(dá)到 34 億元，預(yù)計(jì) 2026 年相關(guān)產(chǎn)值規(guī)模將達(dá)到155 億元，2021 年至 2026 年的 CAGR 為 35.4%。

2020年中國智能網(wǎng)聯(lián)車市場滲透率已經(jīng)達(dá)到49%，根據(jù)IHS Markit的預(yù)測，2025 年中國智能網(wǎng)聯(lián)車滲透率將超過 75%，進(jìn)一步推動(dòng)智能語音在汽車領(lǐng)域的應(yīng)用。

根據(jù)沙利文的報(bào)告，2020 年中國智能客服行業(yè)市場規(guī)模約為 30.1 億元，伴隨智能化價(jià)值深化，2025 年中國智能客服市場規(guī)模預(yù)計(jì)將突破 100 億元，5 年CAGR 達(dá) 35.8%，行業(yè)呈現(xiàn)快速增長態(tài)勢。