完整的对话交互是由“理解-理解-回答”三个步骤完成的闭环。其中，“了解”是指需要自动语音识别（ASR）技术； “了解”需要自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）技术； ＆quot; answer＆quot;需要语音合成（TextToSpeech，TTS）技术。这三个步骤是相互联系和互补的。语音识别技术是对话交互的开始，是确保对话交互有效，准确进行的基础。自1950年代以来，语音识别技术已进入萌芽阶段。自发展以来，主流算法模型经历了四个阶段：模板匹配阶段，模式和特征分析阶段，概率统计建模阶段以及当前主流的深度神经网络阶段。目前，主流语音识别厂商主要使用端到端算法，在理想的实验环境下，语音识别的精度可以达到98％以上。中国的AI语音识别市场有很多参与者，主要分为上游，中游和下游。上游：基础技术提供了强大的支持，云计算促进了AI语音应用程序的普及。中游：语音技术不断升级，生态系统打造了一个有利的行业。下游分析：行业应用多样化，一站式服务需求广泛。在过去的五年中，消费类市场首次出现了对中国AI语音的需求，这主要是由于互联网和智能硬件设备制造商对语音识别的投资增加了。并且制造商的智能扬声器硬件补贴可以提前占领市场。当前，消费级产品和服务主要包括智能扬声器，智能车辆，智能硬件和消费级互联网增值服务。但是，目前，包括直接面向消费者的产品和服务，与语音识别相关的应用程序和使用场景仍然存在局限性。将来，在由消费者级别的产品供应商和开发商共同构建工业生态系统的过程中，语音识别技术将更好地与其他语音交互技术和软件功能集成，从而为消费者提供更好的体验。未来，人工智能语音识别市场将迎来广阔的发展空间。对于专业市场，主要产品形式包括智能语音开放平台和行业解决方案。当前的下游应用领域主要包括智能医疗，智能教育，企业客户服务，司法和政府事务以及数字化水平相对较高的金融领域。 AI语音识别是人机交互的重要入口之一。除了在语音识别领域的出色表现外，它还应该能够更好地与其他智能语音技术进行交互（包括语义理解，远场语音识别，唤醒目标检测，全双工工业交互，个性化识别技术等），以全面改善真实场景中的用户体验。近年来，人工智能语音识别专业市场快速增长的主要原因是深度神经网络算法大大提高了语音识别的准确性，更重要的是，其他智能语音和人工智能技术的发展已经带来了更广泛的应用场景。 ，预计将来专业市场的商业化需求将进一步释放。以下是“中国AI语音识别市场研究报告”的一部分：