語音晶片市場現狀

　　作為語音晶片市場最大的玩家聯發科以占據了70%的市場份額，2017年語音晶片出貨量預計達到2000萬片以上。2018年會有更多語音晶片的誕生，在未來1~2年，語音AI晶片也將進一步發展迎來爆發期。以下對語音晶片市場現狀分析。

　　語音晶片市場現狀分析，2017年語音晶片銷量將達2000萬片以上。2017年全球智能音箱市場總量達到3300萬台，市場規模達到200億美元，隨著國內智能音箱市場的井噴，加之越來越多巨頭的入局，預計2018年將破5600萬台，未來三年內的年複合增長率也將保持在50%左右。

　　智能音箱的迅速發展正成為語音晶片崛起的重要動力。結合產業鏈各方消息，預測智能音箱市場規模在今年年底有望達到3000萬台。這意味著僅僅是智能音箱的發展，就推動語音晶片市場達到3000萬量級，儘管與以億為計算單位的手機晶片無法相提並論，但作為一個新興品類，仍處於快速發展期。現從四大趨勢來分析語音晶片市場現狀。

　　(1) 識別系統的強健性方面，有待進一步增強。現在，環境噪音和雜音對語音識別的效果影響最大。在嘈雜環境中必須有特殊的抗噪技術處理才能正常的使用語音識別，否則識別率很低，效果很差。語音晶片市場現狀分析，目前針對中文的語音識別方面還存在著明顯的不足，語言模型方面需要進一步完善。由於聲學模型和語言模型在語音識別技術中起到基礎性作用，所以必須在這方面有所突破，否則其它的都不可能實現。現在所使用的語言模型都是機率模型，文法模型沒能得到運用，只有這一方面取得突破，計算機才能真正理解人類語言，這是一個難度非常大的工作。另外，隨著硬體技術的不斷發展，搜索算法、特徵提取和自適應算法等這些核心算法將會得到不斷改進。我們相信，半導體和軟體技術的共同進步必將給語音識別技術打下堅實的基礎。

　　(2) 多語言混合識別方面和無限詞彙識別方面需改善。現在使用的語音模型和聲學模型有很多的局限性，如果突然從英語轉為法語、俄語或者漢語，計算機就不會處理了，得到的東西完全不是我們想要的結果;如果人們偶爾使用了某些不太常見的專業術語，如"信息熵"等，計算機可能也會得到奇怪的結果。語音晶片市場現狀分析，這不僅僅是因為模型具有局限性，同時也有硬體跟不上的原因。將來伴隨這兩方面技術的進步，聲學模型和語音模型可能會理解各語言之間自然的切換。另外，因為聲學模型的逐步改善，以及以語義學為基礎的語言模型的改進，或許將能夠幫助人們儘量少或完全不受詞彙的影響，從而可實現無限詞彙識別。

　　(3) 在自適應方面需要更大的改進，達到不受口音、方言和特定人影響的要求。語音晶片市場現狀分析，現實中的語音類型是各種各樣的，從聲音特徵來說可以分為男音、女音和童音，另外，很多人的發音同標準發音有很大的差距，這就需要進行口音和方言的處理。即使同一個人，如果處在不同的環境中，或者在不一樣的語境中，意思也可能不同。這些同樣需要改進語音模型，讓語音識別能適應大多數人的聲音特徵。

　　(4) 語音識別系統在從實驗室轉化為商品的過程中，同樣需要解決很多具體問題。比如，系統的識別速度、識別效率以及連續語音識別中剔除無意義語氣詞等問題。語音晶片市場現狀分析，語音是人們工作生活中最自然的交流媒介，所以語音識別技術在人機互動中成為非常重要的方式。伴隨計算機技術和語音識別技術的進步，語音識別系統的智能性和實用性將得到大幅提高。這將表明語音識別技術具有非常廣泛的應用領域和非常廣闊的市場前景。

　　語音晶片市場現狀分析，隨著語音交互設備的誕生髮展，晶片也經歷著從通用組合晶片到語音晶片再到語音AI晶片的演進。隨著語音交互的爆發，語音真正成為人機互動的界面，語音晶片也將成爆發之態。但與此同時，語音與視覺也將會走向融合，畢竟多元的交互方式才更符合人性的體驗。在語音晶片崛起後，「語音+螢幕」相結合的交互方式也是業界更加認可的一種趨勢。