中国智能语音行业的研究报告

简介：
本报告深入分析了中国智能语音行业的发展现状、市场趋势及竞争格局，旨在为业界提供战略参考和决策支持。 2011年，微软研究院提出了一种基于上下文相关深度神经网络和隐马尔可夫模型的声学模型，在大词汇量连续语音识别任务中取得了显著性能提升，这促使大量研究人员转向智能语音领域的深度学习研究。到了2016年，机器语音识别准确率首次达到人类水平，标志着智能语音技术进入实际应用阶段。近年来的研究重点主要集中在端到端神经网络及针对实际应用场景的算法优化上。 随着智能语音算法基础性能的不断提升，识别准确率和时延问题已不再是交互体验的核心痛点。人们现在希望让智能设备具备更多基本能力，比如能够感知环境，并在同一个房间内或不同房间分布有多个智能交互设备的情况下实现精准唤醒。以前通过蓝牙通信来解决哪台设备被唤醒的问题已经不再适用。