随着人工智能行业的迅速发展,中国在智能语音这一细分市场的增长势头也将持续增强。虽然国内智能语音市场已经相当成熟,头部企业的市场集中度较高,但仍有巨大的发展潜力。
智能语音是人工智能领域的重要组成部分,涵盖语音识别、语义理解、自然语言处理和语音交互等内容。当前,人工智能的核心技术旨在实现感知智能和认知智能。语音识别、图像识别和机器人视觉等热门领域主要解决感知智能的需求,使人工智能能够感知外部世界,例如“听到”或“看到”声音或图像。
另一方面,自然语言理解、智能对话、智能决策和人机交互等技术则更侧重于认知智能,即让人工智能理解并回应人类的语言和行为,根据已有的知识作出反应。在关键技术层面,语音识别、自然语言处理(NLP)和机器学习等技术在人工智能中占据重要位置,是人机交互技术的基础。
近年来,人工智能行业呈现出快速发展的趋势,产业增长率平均约为43%。预计到2019年底,整个行业规模将达到约300亿元人民币。智能语音作为人工智能产业中一个高度成熟的细分领域,市场规模从2011年的6.3亿元增长到2017年的超过100亿元,未来几年将继续保持高速成长。
智能语音技术在人工智能产业链中扮演着重要的角色,将技术转化为实际应用,如智能家居、可穿戴设备和机器人等。谷歌、苹果等国际科技巨头通过并购等方式巩固核心技术,并开放语音生态系统,构建全面的产业生态链。在国内,百度等企业也在积极布局智能语音领域,推动AI技术的发展。
语音识别技术让机器通过分析和理解语音信号,将其转换成文本或命令。该技术主要包括特征提取、模式匹配和参考模型库等关键环节。语音识别系统通常分为训练和识别两个阶段,训练阶段通过对大量语音数据的处理,获取所需的声学模型和语言模型,识别阶段则实时处理用户的语音。
语音识别技术涉及声音信号的处理和特征提取。首先需要去除静音和噪音,然后将声音分成多个片段进行分析。通过提取MFCC特征,将声音片段转换成多维向量,进而进行模式识别。最终,通过识别每帧语音对应的音素,将语音转化为文本。
自然语言处理技术致力于让机器理解和处理人类语言。它在人工智能中扮演着大脑的角色,处理“听懂”的问题。NLP技术包括词法分析、句法分析、语义分析和语用分析等,通过大数据和算法模型构建,逐步提升处理复杂语义的能力。
自然语言处理技术利用深度学习工具提高准确性。常用的算法包括循环神经网络(RNN)、卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)。这些算法能够有效处理句子的语义,通过分析句子中的单词和短语,生成语义表示,从而实现自然语言的理解。
语音合成技术将文本信息转换成语音输出,相当于给机器装上嘴巴。这项技术融合了声学、语言学和计算机科学等多个领域的知识,是人工智能信息处理中的前沿技术。
语音合成涉及文本处理和语音合成两个阶段。文本处理包括将文本转换成音素序列,并标注音素的起止时间和频率变化。语音合成则根据音素序列生成语音,主要有拼接法、参数法和声道模拟法三种方法。
图灵机器人是一家提供个性化智能机器人平台的企业,旗下有Turing OS操作系统,可以应用于多个场景,如微博、微信、QQ机器人等。
思必驰是一家专注于智能语音技术解决方案的公司,致力于提供自然语言人机交互方案,应用于智能车载、智能家居和智能机器人等领域。
云知声成立于2012年,是一家提供智能语音识别技术的高新技术企业,已在家居、汽车、医疗和教育等领域广泛应用。
出门问问是一家拥有自主语音识别、语义分析和垂直搜索技术的人工智能公司,致力于将人工智能技术应用于消费产品。
伴随人工智能行业的快速发展,中国智能语音市场将持续增长。虽然技术已经较为成熟,但头部企业在市场中的主导地位依然稳固。未来,随着智能语音技术的不断完善,它将在教育等领域发挥更大的作用,替代部分人工工作,降低成本。
作者:阿旺,著名投资人兼连续创业者,分享有关创业和投资的研究成果。如果您对相关话题感兴趣,欢迎关注作者的公众号:awangblog。
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