原创人工智能技术分支：语音识别，人工智能掌握技术核心。
原标题：人工智能技术分支：语音识别，人工智能掌握技术核心。
作为人工智能重要的分支，目前语音交互技术已发展较为成熟，它以语音识别、自然语言处理、语音合成为主要技术构成模块。
其中，语音是人与人之间最自然的交流方式，也是人与人之间最重要的交流入口。语音交互是目前最重要的一种人机交互方式。
语音识别作为人类信息输出的主要方式，是人工智能理解世界的关键环节。它将语音作为主要的信息载体，使机器拥有像人一样的能听会说、自然交互、有问必答能力。它最大的优点是使用门槛低、信息传递效率高，且可以解放双手双眼。AI
语音识别技术在工业、家用电器、通讯、汽车电子、医疗和消费类电子产品等领域的应用，为用户提供了更加智能、便捷和高效的交互方式，改善了人们的生活和工作体验。随着技术的不断发展和创新，语音识别技术在更多领域中的应用也将不断拓展
根据德勤咨询公司的数据，2021年中国智能电话市场规模达到301亿元人民币，预计2021-2030年的 CAGR将达到19.9%。
行行查|行业研究数据库中的数据显示，语音识别技术是一种让机器通过识别和理解过程，把语音信号转化为相应的文本或命令的高科技。
语音识别主要是对句子、句法（名词、动词、形容词、副词等）以及结构进行分析，也就是语法（主语动词、宾语），以便于进行转录或翻译。
回顾语音识别技术，贝尔实验室于1952年研制出一种叫做奥德雷的机器，它能识别0到9的数字，准确率高达90%。
有趣的是，这种精确性只有当这台机器的发明者发表演说的时候才能达到。只是在最近几年里，语音识别技术才进入了公众视野。各大科技巨头都在举办着盛大的发布会，比如 Siri，比如 Cortana，比如 Alexa。
伴随着深度学习、机器学习芯片与算法的突破，自然语言处理、自然语言处理与语料翻译等技术也得到了飞速的发展。
语音识别中，由于采用了更有效的声学模型，如深度神经网络（DNN）取代了以往被广泛采用的高斯混合模型（GMM)，使得语音识别的词错率大大降低。
Nuance研究主管尼尔斯·兰克展示了一组数据，这些数据表明，自从深度学习神经网络算法被成功地应用到语音识别系统之后，词错率就开始大幅下降，大约每年下降了18%。
从使用场景的角度来看，其中一种是直接语音（或文字）对话场景，比如智能音箱、家电语音助手、车机助手等。要实现这些场景，首先要实现语音识别。
现有的云识别方法主要有局部识别和局部识别两种，尽管云识别具有较高的性能，但也存在较大的时延和不稳定性。
未来，该技术将与本地识别技术有机结合，提升端侧 AI算力。目前，一些主流的智能蜂窝模块/WiFi模块等将 AP与网络合二为一，具有显著的性价比。
然后模块直接调用云平台的 SDK来实现对话式的人工智能内容输出，现在的智能模块已经具备了实现这一功能的能力，修改起来并不困难。
另一个就是用人工智能来控制高级的智能。
人工智能助手在智能家居和工业互联网等领域的应用，为用户提供了更加便捷和智能化的体验，提高了生活和生产的效率。随着人工智能技术的不断发展和应用的广泛推广，人工智能助手将在未来发挥更加重要的作用，为人们创造更加智能、便利和可持续的生活和工作环境。
在这种情况下，语言模型需要对用户的声音进行理解，然后输出设备的控制代码，但出于安全考虑，也有可能产生几种控制策略，这些策略都是预先设定的数值，需要输入本地人工智能进行分析。
但不管是哪一种，都需要模块和云端的复杂调试，难度很大。
最近几年，有很多玩家都在布局语音识别市场，比如智能音箱、手机搭载语音交互、智能翻译工具、智能客服等语音类产品层出不穷。
目前，国内语音人工智能市场正迎来新一轮的竞争对手，在中国市场中占据主导地位的有以下四类：
第一种是在深度学习算法大规模应用之前便已经进入这一领域的专业语音企业，如科大讯飞、小 i机器人等，专注于对行业内知识要求较高的垂直领域，并不需要太多的技术积累。
第二种是人工智能领域的创业企业，比如思必驰，比如云知声，比如出门在外。这些企业主要聚焦于多功能云计算平台以及智能汽车、智能家庭等特定垂直领域。
第三种就是像百度，阿里，腾讯这样的互联网企业，他们主要生产的是手机用户的话音产品。BAT的多功能云计算平台来自于腾讯的微信等核心产品。
第四类是国外的网络公司，如亚马逊，苹果和新力。
在全球市场上， Nuance，谷歌，苹果，微软以及科大讯飞的前五大厂商加在一起占到了80%的市场份额。
目前，国内智能话音市场呈现出龙头企业集中竞争的局面。
根据 IDC的数据，科大讯飞是国内最大的语音语义网。近几年来，百度，京东，小米，以及各种新的独角兽都进入了语音领域。阿里，百度等互联网企业在算法与研发方面具有明显的优势，合计占有市场份额约为20%；另外还有拓尔思公司，小 i机器人公司，捷通公司华声公司，智臻公司，思必驰公司。
随着人工智能模型的复杂性和计算能力的提高，对大规模、多样化和高质量训练样本的需求加快。这对数据采集、标注和管理提出了挑战，同时也需要在数据隐私和安全方面加强保护措施。这些问题需要综合考虑，并与技术、法律和伦理等方面相结合，以推动人工智能技术的可持续发展。
根据 Congnilytica的预测，到2027年，全球人工智能训练数据市场的需求将会达到220亿美元。而观研天下数据中心则预测，到2029年，我国数据标注行业的市场规模将会达到204.3亿元。
根据 IDC的数据显示，海天瑞声2021年以12.9%的市场份额位居国内人工智能基础数据服务行业的第一位；与之相比， Appen在覆盖范围和语言/方言的覆盖能力上具有明显的优势；慧听公司和标贝公司在音乐业务上都有一定的差异性。
近几年来，人工智能被列为国家科技战略重点，相关政策不断优化产业发展。
在《关于积极推进互联网+行动的指导意见》中，互联网+人工智能被确定为互联网+人工智能行动的11项重点工作之一，为在人工智能发展的新阶段把握国际竞争战略主动，推动人工智能产业健康发展，国家出台了一系列重大政策。
相关产业政策涉及到了产业目标、技术创新、行业应用、标准体系、人才培养等诸多方面，为人工智能行业的技术研发、市场开拓、人才引进等经营发展的各个环节提供了重要的政策支持。
在新一轮的人工智能革命中，语音识别技术将扮演着重要的角色。随着智能家居、智能汽车、智能助理等智能化设备和服务的兴起，语音识别技术将成为实现人机交互的核心技术之一。人们可以通过语音与设备进行交流，实现智能控制、信息查询和任务执行等功能，提升生活和工作效率。
语音识别技术在新一轮的人工智能革命中具有巨大的发展机会。随着技术的不断突破和应用场景的不断扩展，它将进一步改变我们与计算机和设备交互的方式，为人们带来更加智能化和便捷的生活体验。
