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1、中國AI語音市場需求爆發(fā)，數據服務等技術提供強力支撐

在過去五年間，中國AI語音的需求逐漸爆發(fā)，產品及服務主要包括智能音箱、智能車載和智能硬件及消費及互聯網增值服務。從市場規(guī)模來看，2020年，中國AI語音行業(yè)市場規(guī)模突破100億元，達到114億元左右，2015-2020年年均復合增長率約為49%。

從產業(yè)鏈來看，中國AI語音識別市場上游主要為數據服務提供商(包含數據標注企業(yè))與云服務的企業(yè)。語音識別解碼過程中包含了聲學模型和語言模型的識別建模和模型訓練兩個部分，在運行過程中訓練數據量和計算量需求極大。

在此過程中，數據標注企業(yè)通過分類、畫框、標注、注釋等，對語音數據進行處理，并標記特征供機器學習，最終實現計算機能夠自主識別。

2、中國數據標注行業(yè)高速增長，語音類數據需求量大

從數據標注產業(yè)來看，到2019年，數據標注行業(yè)市場規(guī)模為30.9億元，到2020年行業(yè)市場規(guī)模突破36億元，預計2025年市場規(guī)模將突破100億元，說明我國數據標注行業(yè)處于高速發(fā)展階段。

按數據類型劃分，中國人工智能數據標注市場以語音、圖像、NLP領域的標注服務為主。其中，2018年語音類數據標注服務市場規(guī)模為6.6億元，語音類數據采集與標注服務市場規(guī)模為2.8億元。

2019年，語音類數據整體需求規(guī)模占比較2018年略有下滑，但仍在40%左右的水平，說明語音類數據在數據標注服務市場中的地位較為重要，市場需求量大。

3、數據底層技術升級，語音識別準確率逐步提升

在過去5-10年，Al語音識別技術的快速商業(yè)化的主要原因在于技術端的快速發(fā)展，如計算能力的提升、算法框架的優(yōu)化和大數據的升級等。其中，高質量、精細化的標注數據直接影響算法的準確性。

從底層數據來看，更加貼近真實使用場景的語料庫也為語音識別技術提供了更加有效的訓練素材，從而大幅提升了Al語音識別產品及服務的使用體驗。

由此可見，在數據底層技術升級的影響下，語音識別技術準確率得到提升，為Al語音識別的商用滲透提供了強大的市場驅動力。