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【独墅一智】语音识别技术产业和专利浅析
发布人: 永乐国际官网平台 来源: 永乐国际官网平台登录 发布时间: 2020-06-24 07:11

  近年来,伴随深度学习等机器学习算法的快速发展以及移动互联网兴起积累的大量的语音语料数据库,使得语音识别技术的识别率快速上升,其在移动互联网的应用也快速升温,语音对话机器人、语音助手、互动工具等层出不穷,国外微软小娜、苹果Siri、亚马逊Alexa已经拥有了相当数量的粉丝,国内BAT、科大讯飞、思必驰、云知声等也纷纷将自家最先进的语音识别技术投入到产品中。据拓墣产业研究院报告指出2016 年全球语音识别产值达 26.13 亿美元,2021年将达159.79亿美元。

  Nuance这家公司曾经在语音领域一统江湖,世界上有超过80%的语音识别都用过Nuance识别引擎技术。就算现在,Nuance依旧是全球最大的语音技术公司,掌握着全球最多的语音技术专利。

  然而Nuance语音技术即便冠绝全球,但是在具体应用上,差距与其他初创公司并没有那么大。实际上一款用户体验较好的语音识别系统,很大程度上依靠数据和经验,专利和算法并没有那么重要。

  因此很多从高校走出来的专业人士纷纷成立初创公司,自主研发出不逊于Nuance的语音识别技术,这些公司很受资本青睐,同时也受巨头们的追捧,毕竟收购这些公司的代价比收购Nuance要小的多。

  科大讯飞目前毫无疑问是国内语音识别领域的龙头,其占据了超60%的市场份额,但其实其技术也并没有超过其他企业很多。科大讯飞最大的收入来源于教育产业,目前几乎所有省份口语评测用的都是科大讯飞的引擎,由于考试的因素,家长们也愿意为其买单。思必驰早期也是立足于教育,但无法撼动讯飞的霸主地位,如今已经转型,专注智能硬件和语音交互,云知声则瞄准智能家居市场,而出门问问则定位于语音搜索。而BAT则更多是从自家产品生态的角度布局语音识别技术,纷纷自建语音识别引擎。

  目前语音识别行业似乎维持着一个平衡,因为国内外各家的引擎识别率都基本在同一个水平线上,差不多达到了当前语音识别技术的极限,彼此之间差距不是那么明显。未来语音识别产业要进一步发展,将会更多聚焦在语音交互上,解决包括语音降噪、远场识别等前端技术和乱序理解、持续预测与识别等语音理解技术以及前端和后端更好的联合优化等。

  计算机进行语音识别时首先要根据输入的语言特点建立语音模型,对输入的语音信号进行分析,并抽取所需要的特征,在此基础上建立语音所需要的模板。而计算机在识别过程中要根据语音识别的模型将计算机中存放的语音模板与输入的语音信号的特征进行比较,根据一定的搜索与匹配策略,找出系列最优的与输入的语音匹配的模板。然后根据此模板的定义,通过查表就可以给出识别的结果。

  由图2可知,自2011年来,中国语音识别技术发明专利申请量飞速增长,近两年更是大幅增加。从图3-图4可知,国外巨头如微软、IBM、松下、飞利浦等很早就在国内布局。国内巨头如华为、中兴则在2005年前后开始进入语音识别领域,而腾讯、百度、联想则是2012年前后才开始布局,但势头很猛,百度的专利申请总量已经位列第一。

  从申请专利的技术领域来看,前5的企业在语音识别具体技术(G10L)的专利申请数量都在100件左右,同时在数据处理(G06F)领域也有布局。而三星、联想、华为、中兴等手机厂商在语音识别技术专利的布局则更侧重其在移动通信的应用(H04M、H04L、H04N)。

  对申请量前十的发明专利状态进行分析,结合历年申请趋势,则可以发现飞利浦、松下已经退出语音识别技术领域,自2006年以后已经不再申请新专利,同时已有专利逐渐开始失效。微软、IBM掌握着大量的有效专利,但失效的专利数量也不少。百度、联想、腾讯由于进入该领域时间较短,大部分专利尚处于审中状态。

  对微软、百度、科大讯飞以及园区的思必驰在语音识别领域的授权发明专利进行聚类分析,可以发现微软的语音识别专利主要集中在实现技术上,如语言模型、识别系统等方面,而百度的语音识别专利多聚焦于应用场景,如搜索服务、智能客服等。

  至于科大讯飞,其在语音识别技术上的布局较为完善,不管是技术实现还是应用场景都有涉及。而思必驰在语音识别引擎上有比较完善的布局,但其专利申请总量较少。

  值得注意的是,由于语音识别基础技术的很多专利属于“隐性”专利,即使发生侵权也很难,同时申请和专利需要耗费企业大量的资源,这也是许多语音识别初创企业不愿投入精力申请专利的原因。

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