Рынок распознавания речи и голоса в дальнем поле — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментированный по компонентам (микрофоны, DSP/процессоры, программное обеспечение), по применению (Smart TV/STB, смарт-колонки, автомобилестроение, робототехника и другие), по микрофонным решениям (сигнальный микрофон, линейные и кольцевые решетки), по регионам и конкуренции, 201

Обзор рынка

Глобальный рынок распознавания речи и голоса в дальнем поле был оценен в 3,5 млрд долларов США в 2023 году и, как ожидается, будет прогнозировать устойчивый рост в прогнозируемый период со среднегодовым темпом роста 14,25% до 2029 года.

Среднегодовой темп роста рынка распознавания речи и голоса в дальнем поле обусловлен растущим использованием глубоких нейронных двигателей и сетей для увеличения речевых и голосовых систем. Превосходное внедрение новых технологий, таких как IoT, ИИ и машинное обучение, подпитывает рост рынка распознавания речи и голоса в дальнем поле. Голосовая аутентификация в приложениях для смартфонов увеличила спрос на голосовые и речевые биометрические системы. Более того, использование глубокого обучения и нейронных сетей в приложениях, таких как аудиовизуальное распознавание речи, распознавание изолированных слов, адаптация говорящего и цифровое распознавание говорящего, стимулирует спрос на голосовые технологии. Ключевые игроки сосредотачиваются на таких новых технологических достижениях для развития своего бизнеса в долгосрочной перспективе. Например, в апреле 2022 года Google LLC выпустила технологию распознавания речи, чтобы помочь улучшить голосовой пользовательский интерфейс. API Google Speech-to-Text дополнительно использует нейронную модель последовательности к последовательности для разработки точности в 23 диалектах и 61 поддерживаемой местности.

Ключевые драйверы рынка

Распространение интеллектуальных устройств и интеграция IoT

Глобальный рынок распознавания речи и голоса в дальней зоне в значительной степени обусловлен распространением интеллектуальных устройств и интеграцией возможностей распознавания голоса в экосистемы IoT (Интернет вещей). С ростом популярности интеллектуальных колонок, интеллектуальных телевизоров и других подключенных устройств потребители используют голосовые команды для управления без помощи рук и бесперебойного взаимодействия со своими устройствами. Эта тенденция подпитывает спрос на технологию распознавания речи в дальнем поле, которая может точно улавливать голосовые команды на расстоянии, повышая удобство для пользователя и функциональность устройства.

Достижения в обработке естественного языка (NLP) и ИИ

Достижения в обработке естественного языка (NLP) и искусственном интеллекте (ИИ) являются ключевыми драйверами на рынке распознавания речи и голоса в дальнем поле. Алгоритмы машинного обучения и голосовые помощники на базе ИИ постоянно совершенствуются в своей способности понимать и отвечать на команды и запросы на естественном языке. Эти достижения обеспечивают более точное распознавание голоса, контекстно-зависимые ответы и персонализированный пользовательский опыт, стимулируя внедрение в потребительской электронике, автомобилестроении, здравоохранении и приложениях для умного дома.

Рост спроса на виртуальных помощников и голосовые сервисы

Растущее предпочтение потребителей виртуальным помощникам и голосовым сервисам является еще одним ключевым фактором. Виртуальные помощники, такие как Amazon Alexa, Google Assistant и Apple Siri, стали неотъемлемой частью повседневной жизни, предлагая функции, варьирующиеся от управления расписаниями и контроля систем домашней автоматизации до проведения веб-поиска и совершения онлайн-покупок. Поскольку компании и потребители все больше полагаются на голосовые интерфейсы для эффективности и доступности, спрос на надежные решения для распознавания речи в дальнем поле продолжает расти.

Расширение приложений распознавания голоса в автомобилях

Технология распознавания голоса быстро распространяется в автомобильном секторе, что обусловлено спросом на управление без помощи рук и повышением безопасности водителя. Усовершенствованные системы помощи водителю (ADAS) и информационно-развлекательные системы в автомобиле интегрируют возможности распознавания речи в дальнем поле, чтобы позволить водителям управлять навигацией, развлечениями и системами связи с помощью голосовых команд. Ожидается, что эта тенденция к голосовым автомобильным интерфейсам приведет к значительному росту рынка, поскольку автопроизводители отдают приоритет более безопасным и интуитивно понятным человеко-машинным интерфейсам (HMI).

Внедрение в приложениях для здравоохранения и обеспечения доступности

Технологии распознавания речи и голоса в дальнем поле все чаще применяются в приложениях для здравоохранения и обеспечения доступности. Медицинские устройства с поддержкой голоса, платформы телемедицины и вспомогательные технологии позволяют пользователям с ограниченными возможностями более независимо взаимодействовать с цифровыми интерфейсами. Точность, надежность и безопасность систем распознавания голоса играют решающую роль в улучшении ухода за пациентами, повышении эффективности работы и обеспечении инклюзивного доступа к медицинским услугам по всему миру.

Загрузить бесплатный пример отчета

Помехи от окружающего шума

Системы распознавания речи и голоса в дальнем поле сталкиваются с трудностями при точном захвате и интерпретации голосовых команд в шумной обстановке. Фоновый шум, например от бытовой техники, дорожного движения или других разговоров, может ухудшить точность распознавания речи, что приведет к ошибкам в интерпретации команд. Решение этой проблемы требует усовершенствований в алгоритмах шумоподавления и технологии микрофонных решеток для эффективного различения и приоритета речевых сигналов по сравнению с окружающим шумом.

Эффекты расстояния и реверберации

Поддержание высокой точности распознавания голоса на разных расстояниях и в средах со значительной реверберацией представляет собой техническую проблему. Микрофоны дальнего поля должны улавливать четкие голосовые сигналы от пользователей, находящихся на разных расстояниях, без ущерба для точности распознавания. Эта проблема требует разработки методов формирования луча, акустического моделирования и алгоритмов обработки сигналов, которые могут адаптироваться к различным акустическим условиям и расстояниям, обеспечивая надежную работу в различных сценариях развертывания.

Проблемы конфиденциальности и безопасности

Интеграция систем распознавания голоса в интеллектуальные устройства поднимает проблемы конфиденциальности и безопасности. Пользователи все больше обеспокоены потенциальным неправомерным использованием или несанкционированным доступом к их голосовым данным, которые могут включать конфиденциальную информацию или личные идентификаторы. Решение этих проблем требует надежных протоколов шифрования, безопасных методов хранения данных и прозрачных механизмов согласия пользователей для защиты голосовых данных от несанкционированного доступа и обеспечения соответствия правилам защиты данных.

Распознавание многоязычной и акцентированной речи

Достижение точного распознавания многоязычных носителей и различных акцентов остается серьезной проблемой для систем распознавания речи в дальнем поле. Различия в произношении, интонации и диалектах могут повлиять на производительность системы, что приведет к ошибкам в интерпретации команд или ограниченной функциональности для неносителей языка. Достижения в области акустического и лингвистического моделирования, а также обучающие наборы данных, охватывающие различные языковые фоны, имеют важное значение для повышения точности распознавания и пользовательского опыта на мировых рынках.

Сложность и стоимость интеграции

Развертывание систем распознавания речи в дальнем поле в различных приложениях, от интеллектуальных динамиков до автомобильных информационно-развлекательных систем, влечет за собой сложности интеграции и соображения стоимости. Производители и разработчики должны решать вопросы совместимости оборудования, интеграции программного обеспечения и расходов на лицензирование, связанных с развертыванием передовых технологий распознавания голоса. Упрощение процессов интеграции, оптимизация производительности системы и управление общими расходами на развертывание имеют решающее значение для широкого внедрения и конкурентоспособности на рынке.

Основные тенденции рынка

Рост числа устройств для умного дома и интеграции IoT

Распространение устройств для умного дома, включая умные колонки, телевизоры и бытовую технику, подстегнуло спрос на технологию распознавания речи и голоса в дальнем радиусе действия. Эти устройства используют передовые микрофонные массивы и алгоритмы обработки сигналов для точного захвата и интерпретации голосовых команд на расстоянии, обеспечивая бесшовную интеграцию с экосистемами IoT. Эта тенденция обусловлена предпочтениями потребителей в отношении управления без помощи рук и персонализированного пользовательского опыта в подключенных домах.

Расширение в автомобильных приложениях

Распознавание речи в дальнем радиусе действия все чаще интегрируется в автомобильные информационно-развлекательные системы, элементы управления навигацией и голосовых помощников. По мере того, как транспортные средства превращаются в подключенные и автономные платформы, возможности голосовых команд повышают безопасность и удобство водителя. Технология позволяет водителям и пассажирам управлять различными функциями, такими как настройки климата, навигация и развлечения, не отвлекаясь от дороги, тем самым улучшая общий пользовательский опыт и безопасность.

Достижения в обработке естественного языка (NLP)

Инновации в алгоритмах обработки естественного языка повысили точность и универсальность систем распознавания речи в дальнем поле. Эти достижения позволяют системам понимать и отвечать на сложные команды и запросы на нескольких языках и диалектах. Улучшенные возможности NLP имеют решающее значение для расширения рыночного охвата технологии распознавания голоса на различных мировых рынках и в различных приложениях, от бытовой электроники до корпоративных решений.

Интеграция в решения в области здравоохранения и доступности

Технология распознавания речи в дальнем поле интегрируется в приложения в области здравоохранения, включая удаленный мониторинг пациентов, управляемые голосом медицинские устройства и вспомогательные технологии для людей с ограниченными возможностями. Эти решения позволяют работать без помощи рук и облегчают доступ к информации и услугам здравоохранения, тем самым улучшая уход за пациентами, доступность и общее качество жизни пользователей.

Спрос на улучшенные меры конфиденциальности и безопасности

Сегментные данные

Сегмент микрофонов доминировал на мировом рынке распознавания речи и голоса в дальнем поле в 2023 году. Микрофоны, используемые в системах распознавания речи в дальнем поле, оснащены передовыми возможностями обработки сигнала, такими как алгоритмы формирования луча и подавления шума. Эти технологии повышают чувствительность микрофона для точного определения голосовых команд, сводя к минимуму помехи фонового шума, тем самым повышая общую производительность системы. Распространение интеллектуальных колонок, телевизоров и других устройств Интернета вещей обусловило спрос на микрофоны, способные четко и надежно улавливать голос. Производители этих устройств отдают приоритет высококачественным микрофонам, которые поддерживают бесшовную интеграцию с голосовыми помощниками, такими как Alexa, Google Assistant и Siri, улучшая взаимодействие с пользователем и функциональность устройства.

В автомобильном секторе микрофоны играют важнейшую роль в обеспечении громкой связи, голосового управления и функций помощи водителю. Поскольку автомобили все чаще используют технологию распознавания голоса для навигации, развлечений и функций безопасности, резко возрос спрос на надежные микрофоны, способные улавливать четкие голосовые команды в сложных акустических условиях.

Постоянные инновации в конструкции микрофонов, включая микрофоны MEMS (микроэлектромеханические системы) и конфигурации массивов, привели к уменьшению форм-факторов, снижению энергопотребления и улучшению акустических характеристик. Эти достижения сделали возможной интеграцию нескольких микрофонов в компактные устройства без ущерба для качества звука, расширяя рынок приложений для распознавания речи и голоса в дальнем поле.

Потребители ожидают от своих смарт-устройств бесшовной и надежной производительности распознавания голоса, которая в значительной степени зависит от качества микрофона. Производители и разработчики отдают приоритет инвестициям в высокопроизводительные микрофоны, чтобы соответствовать этим ожиданиям и дифференцировать свою продукцию в конкурентной рыночной среде.

Региональные данные

Северная Америка доминировала на мировом рынке распознавания речи и голоса в дальнем поле в 2023 году. В Северной Америке находятся некоторые из крупнейших в мире технологических компаний, специализирующихся на распознавании голоса, включая Amazon, Google, Apple и Microsoft. Эти компании возглавили инновации в технологиях распознавания речи и голоса в дальнем поле, способствуя их внедрению в потребительской электронике, устройствах для умного дома, автомобильных приложениях и корпоративных решениях.

В регионе наблюдалось раннее внедрение интеллектуальных колонок, виртуальных помощников и устройств Интернета вещей, интегрированных с возможностями распознавания голоса. Потребители в Северной Америке привыкли использовать голосовые команды для таких задач, как воспроизведение музыки, управление устройствами умного дома и доступ к информации, что создает устойчивый рыночный спрос на передовые технологии распознавания голоса.

Североамериканские компании вкладывают значительные средства в исследования и разработки для продвижения технологий распознавания голоса, повышения точности и улучшения пользовательского опыта. Академические учреждения, исследовательские лаборатории и технологические центры в регионе способствуют инновациям и сотрудничеству, обеспечивая непрерывный прогресс в алгоритмах распознавания речи, обработке естественного языка (NLP) и технологиях микрофонов.

Автомобильная промышленность в Северной Америке интегрирует системы распознавания голоса в транспортные средства для функций громкой связи, навигации, развлечений и помощи водителю. Сильная автомобильная производственная база региона и предпочтение потребителями передовых технологических решений способствуют широкому внедрению распознавания речи и голоса в дальнем поле в транспортных средствах.

Северная Америка поддерживает строгие нормативные стандарты в отношении технологий и конфиденциальности данных, которые влияют на разработку и развертывание систем распознавания голоса. Компании соблюдают нормативные требования, обеспечивая безопасность данных, защиту конфиденциальности и соответствие отраслевым стандартам, тем самым способствуя доверию потребителей и росту рынка.

Последние разработки

• В мае 2023 года MG Motor India объявила о сотрудничестве с Jio Platforms, направленном на улучшение автомобильных технологий для пассажиров. Партнерство направлено на улучшение возможностей распознавания голоса в автомобилях MG, в частности, на интеграцию функций распознавания голоса на хинглише в недавно выпущенный Comet EV. Цифровые активы Jio будут играть решающую роль в достижении бесшовной интеграции и улучшении общего опыта пребывания в автомобиле для клиентов MG.
• В мае 2024 года OpenAI готовится запустить ориентированный на поиск продукт, призванный конкурировать с Google и Bing. Тем временем Perplexity, известная своим ИИ-ориентированным движком знаний, активизирует усилия по расширению за счет стратегического отраслевого сотрудничества. Недавно под руководством Аравинда Шриниваса стартап объявил о планах глобального роста в партнерстве с крупными телекоммуникационными компаниями. Теперь Perplexity продвигается дальше, объединившись с SoundHound, выдающимся лидером голосового ИИ. В недавнем объявлении возможности Perplexity, основанные на его онлайн-модели большого языка (LLM), значительно улучшат голосовой помощник SoundHound Chat AI. Ожидается, что это партнерство улучшит пользовательский опыт для клиентов SoundHound, одновременно позволяя Perplexity получить доступ к более широкой рыночной базе.

Ключевые игроки рынка

• Andrea Electronics Corporation
• Sensory Inc.
• Cirrus Logic, Inc.
• Microchip Technology Inc.
• STMicroelectronics NV
• Qualcomm Technologies, Inc
• Synaptics Incorporated
• Texas Instruments Incorporated
• Harman International Industries Inc
• VOCAL Technologies, Ltd