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Global Audio AI Recognition Market 매출은 2024 년에 미화 52 억 달러를 넘어 2033 년까지 약 1,633 억 달러를 달성 할 것으로 예상되며, 2025 년에서 2033 년까지 예측 기간 동안 15.83%의 CAGR로 증가 할 것으로 예상됩니다.
오디오 AI 인정 시장은 금융, 의료 및 엔터테인먼트를 포함한 다양한 부문에서 채택을 크게 향상시키는 빠른 기술 발전을 경험하고 있습니다. 이 업계의 주요 플레이어는 보안, 사용자 중심 디자인 및 이러한 기술의 광범위한 구현을 보장하기 위해 보안, 사용자 중심 설계 및 교차 정확도와 같은 중요한 영역에 중점을두고 있습니다. 이러한 혁신에 대한 초점은 사용자와 산업의 다양한 요구를 충족시키는 데 필수적입니다.
2024 년에 오디오 AI 환경은 시장에 230 개의 새로운 AI 지원 마이크 배열을 인상적으로 소개하여 정교한 오디오 인식 기능에 대한 수요가 증가하고 있음을 반영했습니다. 이러한 혁신 중에는 음성 기반 보안 솔루션 전용 67 개의 출시가있어 안전 인증 방법의 중요성이 높아졌습니다. 또한, 12 개의 제품은 웨이블릿 기반 기능 추출 방법을 통합하여 노이즈 환경에서 제기 한 문제를 효과적으로 싸우고 실제 응용 분야에서 오디오 인식 시스템의 성능과 신뢰성을 향상시킵니다.
오디오 AI 인식 시장 키 테이크 아웃
북미는 광범위한 소비자 기반으로 시장을 이끌고 있습니다
북미는 오디오 AI 인정을위한 최대 규모의 시장이되며, 미국은 고급 기술 생태계와 방대한 소비자 기반으로 인해 주도권을 잡고 있습니다. 미국은 약 3 억 3,300 만 명의 인구를 보유한 음성 지원 제품 및 서비스에 대한 상당한 잠재 고객을 선보이기 때문에 오디오 AI 기술의 성장에 이상적인 환경이됩니다.
시애틀에 본사를 둔 아마존은이 공간에서 놀라운 진전을 이루었으며 전국에 1 억 5 천만 개가 넘는 Alexa 지원 장치를 배포했습니다. 이 그림은 미국 가정에서 음성 조수의 강력한 채택을 보여줍니다. 마찬가지로 미국에서 개발 된 Google 어시스턴트는 전 세계 10 억 개가 넘는 장치에 통합되어 북미에 상당수가 있습니다.
또한, AI 신생 기업을위한 벤처 캐피탈 펀딩은 여전히 강력하고 수십억 달러의 음성 기술 및 관련 혁신에 투자했습니다. 이 재무 지원은 다중 계산 인식 및 라이브 다국어 번역과 같은 고급 기능의 개발을 촉진하여 오디오 AI가 계속 발전하고 다양한 사용자 요구를 충족시킬 수 있도록합니다.
시장개요
특히 음성 인식 영역에서 오디오 AI 인식은 인기가 급격히 급증하는 것을 목격하고 있습니다. 이러한 성장은 크게 Siri, Alexa 및 Google Assistant와 같은 음성 조수의 광범위한 채택으로 인해 주도됩니다. 이러한 기술은 소비자 및 비즈니스 애플리케이션에 필수적이되어 인간-기계 상호 작용을 크게 향상시킵니다.
이 급성장하는 시장에서 요금을 부과하는 것은 Alexa와의 Amazon, Google 보조원, Apple과 Siri와의 Apple 및 Azure Speech와의 Microsoft와 같은 주요 회사가 텍스트입니다. 이 업계 거대 기업들은 지속적으로 음성 보조 기술을 혁신하고 정제하여 경쟁력을 유지하고 진화하는 환경에서 경쟁력을 유지하고 있습니다.
이러한 추세가 계속됨에 따라 다양한 산업에서 오디오 AI 인식의 통합이 더욱 높아져 기술과 상호 작용하는 방식을 변화시키고 전반적인 생산성과 접근성을 향상시킬 수 있습니다.
오디오 AI 인식 시장 성장 요인
운전사
신경 네트워크 아키텍처의 빠른 발전 : 신경망 아키텍처의 빠른 발전은 가상 어시스턴트에서 자동 전사 서비스에 이르기까지 다양한 응용 분야의 음성 정확도를 크게 향상시키고 있습니다. 이러한 발전은 주로 딥 러닝 기술의 혁신과 교육을위한 대규모 데이터 세트의 가용성 증가에 의해 주도됩니다.
재무 인증 프로세스에서 고급 음성 생체 인식의 사전 통합 : 재무 인증 프로세스 내에서 고급 음성 생체 인식의 사전 통합은 기관이 고객의 신원을 확인하는 방식을 변화시키고 있습니다. 음성 생체 인식은 피치, 톤, 케이던스 및 발음과 같은 독특한 보컬 특성을 사용하여 사용자를 인증하여 암호 또는 핀과 같은 전통적인 방법에 대한 안전하고 편리한 대안을 제공합니다.
제지
음향 데이터 수집에서 주변 노이즈 간섭 완화 : 음향 데이터 수집의 정확성을 보장하는 데 주변 노이즈 간섭을 완화하는 것이 중요합니다. 주변 노이즈는 기록 된 오디오의 품질을 크게 방해하여 음성 인식, 환경 모니터링 및 오디오 처리와 같은 다양한 응용 프로그램에서 부정확 한 분석과 결과를 초래할 수 있습니다. 이 도전을 해결하기 위해 몇 가지 전략과 기술이 개발되었습니다.
독점 머신 러닝 알고리즘의 투명성 보장 :
언어 결과에 영향을 미치는 독점 머신 러닝 알고리즘의 맥락에서 투명성을 보장하는 것은 기술 부문 내에서 점점 더 많은 관심사입니다. 이러한 알고리즘은 언어가 처리되고 해석되는 방법을 결정하는 데 중추적 인 역할을함에 따라 이해 관계자는 기능 및 의사 결정 프로세스에 대한 명확한 이해를 점점 옹호하고 있습니다.
주요 트렌드
음성 클로닝 기술의 확장 : 음성 클로닝 기술의 확장은 개인화 된 사용자 생성 오디오 컨텐츠의 환경에 혁명을 일으키고 있습니다. 이러한 고급 기술을 통해 사용자는 다양한 응용 프로그램을 위해 자신의 목소리 또는 다른 사람들의 현실적인 오디오 표현을 만들 수 있습니다. 컨텐츠 제작자는 놀라운 정확도로 음성을 복제 할 수 있으므로 개인적인 접촉을 유지하면서 맞춤형 오디오 메시지, 팟 캐스트, 오디오 북 등을 만들 수 있습니다.
정신 건강 모니터링에서 감정적 언어 분석의 채택 : 감정적 언어 분석의 채택은 정신 건강 모니터링 솔루션의 중요한 요소로 등장하고 있습니다. 인공 지능 및 기계 학습을 활용하여 이러한 기술은 언어 패턴, 톤 및 정서적 신호를 분석하여 개인의 정신 상태를 평가합니다. 이 접근법은 정서적 복지에 대한 귀중한 통찰력을 제공하여시기 적절한 개입과 지원을 가능하게합니다.
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