随着人工智能技术的不断发展 语音识别技术的准确率和应用范围也在不断提高和扩大

• 黄婷 2024年1月12日 来源：互联网 823 50
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近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。 语音识别听写机在一些领域的应用被美国新闻界评为1997年计算机发展十件大事之一。很多

语音识别技术

近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。 语音识别听写机在一些领域的应用被美国新闻界评为1997年计算机发展十件大事之一。很多专家都认为语音识别技术是2000年至2010年间信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。 语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。

语音识别的应用领域非常广泛，常见的应用系统有：语音输入系统，相对于键盘输入方法，它更符合人的日常习惯，也更自然、更高效;语音控制系统，即用语音来控制设备的行，相对于手动控制来说更加快捷、方便，可以用在诸如工业控制、语音拨号系统、智能家电、声控智能玩具等许多领域;智能对话查询系统，根据客户的语音进行操作，为用户提供自然、友好的数据库检索服务，例如家庭服务、宾馆服务、旅行社服务系统、订票系统、医疗服务、银行服务、股票查询服务等等。

近日，腾讯云语音识别(Automatic Speech Recognition，ASR)方案基于大模型能力全新升级，依托业界领先的自研语音识别技术和海量的语音行业大数据优势，可为不同行业、不同需求的客户提供高质量的语音识别服务，精准、高效助力千行百业持续创造应用价值、繁荣产业生态。

腾讯云ASR是将语音转化成文字的PaaS产品，依托微信智聆实验室自研技术，有效提高复杂场景的识别准确性，极大地改善复杂音频和低信噪比音频识别的效果。通过业界首创的高性能引擎，能够实现23种方言的语音识别，让用户无需事先定义方言，即可让模型进行自动化适应。另外，突破现有ASR引擎的场景局限，腾讯云ASR在线下销售、下沉市场等不同场景都能够灵活、广泛地进行使用。

目前，腾讯云ASR已经在微信、王者荣耀等腾讯内部产品以及外部不同行业持续落地，覆盖录音质检、会议实时转写、语音输入法等多个场景，产品单日调用量达到百亿次，单月服务的内外部企业客户数达到数千个。

据中研产业研究院《2024-2029年中国语音识别行业市场现状分析及未来发展趋势预测报告》分析：

语音识别(ASR)是AI最早的应用场景之一，业界不少方案目前仅能针对简单场景进行精准识别，一旦音频环境复杂，或者多人交错说话、声音重叠，识别准确率就会大打折扣。为了助力解决上述语音识别应用难题，腾讯云ASR自研多模态融合算法、蒸馏和半监督算法等，强化上下文理解能力，大幅减少语音数据的标记工作，更好地提升复杂识别环境的准确率。

通过自研多模态融合算法，腾讯云在模型预训练阶段加入文本大语言模型(LLM)，增加上下文预测的准确率，对部分通过纯音频识别无法正确识别的场景有了更好的提升作用，在各行业数据集中(尤其是低信噪比数据集)取得更佳效果。同时采用无监督学习，使得模型中加入大量未经标注的低资源数据，在垂类行业音频和方言音频上取得了重大突破。

语音识别行业未来发展趋势分析

人工智能是未来科技的重点发展方向之一。而语音识别技术作为人工智能的一个核心技术之一,则会在未来的人工智能领域中扮演着举足轻重的角色。

传统语音识别技术只是把语音转换为文本或命令，而智能助手则拥有更高层次的语音交互体验。智能助手利用机器学习、自然语言处理等技术，通过与人类交互来提供智能化的服务。与传统语音识别不同，智能助手需要能够理解人类的情感、个性等因素，并能够根据用户的需求提供更加个性化和智能化的服务。

据德勤数据显示，中国智能语音市场规模2021年规模为301亿元，预计2021-2030年CAGR达19.9%。

随着人工智能技术的不断发展，语音识别技术的准确率和应用范围也在不断提高和扩大。同时，语音识别技术的成本和可靠性也是技术因素中需要考虑的因素。根据数据，全球语音识别市场规模在2020年达到了约20亿美元，预计到2027年将达到约50亿美元。

预计未来10年内，语音识别技术走进了工业、家电、通信、汽车电子、消费电子产品等各个领域。语音识别作为人工智能发展最早、且率先商业化的技术，近几年来随着深度学习技术的突破，识别准确率大幅提升，带动了一波产业热潮。

随着互联网的快速发展，以及手机等移动终端的普及应用，目前可以从多个渠道获取大量文本或语音方面的语料，这为语音识别中的语言模型和声学模型的训练提供了丰富的资源，使得构建通用大规模语言模型和声学模型成为可能。在语音识别中，训练数据的匹配和丰富性是推动系统性能提升的最重要因素之一，但是语料的标注和分析需要长期的积累和沉淀，随着大数据时代的来临，大规模语料资源的积累将提到战略高度。

本研究咨询报告由中研普华咨询公司领衔撰写，在大量周密的市场调研基础上，主要依据了国家统计局、国家商务部、国家发改委、国家经济信息中心、国务院发展研究中心、国家海关总署、全国商业信息中心、中国经济景气监测中心、中国行业研究网、全国及海外相关报刊杂志的基础信息以及语音识别行业研究单位等公布和提供的大量资料。报告对我国语音识别行业的供需状况、发展现状、子行业发展变化等进行了分析，重点分析了国内外语音识别行业的发展现状、如何面对行业的发展挑战、行业的发展建议、行业竞争力，以及行业的投资分析和趋势预测等等。报告还综合了语音识别行业的整体发展动态，对行业在产品方面提供了参考建议和具体解决办法。报告对于语音识别产品生产企业、经销商、行业管理部门以及拟进入该行业的投资者具有重要的参考价值，对于研究我国语音识别行业发展规律、提高企业的运营效率、促进企业的发展壮大有学术和实践的双重意义。

如果想要了解更多中国语音识别行业详情分析，可以点击查看中研普华研究报告《2024-2029年中国语音识别行业市场现状分析及未来发展趋势预测报告》。

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