【正文】 精選資料人工智能與語音識(shí)別行業(yè)分析報(bào)告序言 人工智能的發(fā)展近50年來得到了明顯的提高，其交融了諸多學(xué)科。人工智能的研究在歷史上分為結(jié)構(gòu)派和功能派。結(jié)構(gòu)派也成為仿生學(xué)派或者生理學(xué)派，他們認(rèn)為人工智能既然是使機(jī)器具有人的智能，就應(yīng)基于人的大腦模型的研究，至今仍處于研究階段。功能派也稱計(jì)算機(jī)派或者心理學(xué)派，他們認(rèn)為計(jì)算機(jī)本身就具有數(shù)學(xué)邏輯演繹功能，表明了可以應(yīng)用計(jì)算機(jī)研究人的思維活動(dòng)，模擬人類智能活動(dòng)。功能派的研究分析將作為本文對人工智能分析的重點(diǎn)。人工智能所涉獵的應(yīng)用領(lǐng)域是非常廣泛的，主要有以下幾個(gè)方面：問題求解；邏輯推理與定理證明；自然語言理解；自動(dòng)程序設(shè)計(jì)；專家系統(tǒng)；機(jī)器人學(xué)。除上述這些研究領(lǐng)域之外，人工智能還有許多方面的應(yīng)用研究，如機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別、智能控制及檢索、機(jī)器學(xué)習(xí)及視覺、智能調(diào)度與指揮等等。語音識(shí)別的研究工作主要開始于二十世紀(jì)五十年代，從智能語音技術(shù)的發(fā)展歷程來看，應(yīng)用的技術(shù)推動(dòng)力主要是語音技術(shù)核心算法和計(jì)算機(jī)芯片技術(shù)。語音合成技術(shù)在2000年時(shí)已達(dá)到用戶基本可接受的準(zhǔn)實(shí)用水平，2005年開始獲得了較為廣泛的應(yīng)用。未來語音合成技術(shù)將從清晰度和自然度的要求上升至對個(gè)性化合成的要求，如對語音、語調(diào)、情緒的豐富性要求等。語音識(shí)別技術(shù)主要包括語意識(shí)別和聲紋識(shí)別。語音識(shí)別在技術(shù)原理上主要采取匹配識(shí)別和檢測識(shí)別兩種識(shí)別方式，關(guān)鍵技術(shù)包括選擇識(shí)別單元、特征參數(shù)提取、聲學(xué)模型及語言模型的建立等。語音識(shí)別技術(shù)目前在桌面系統(tǒng)、移動(dòng)設(shè)備和嵌入式領(lǐng)域均有一定程度的應(yīng)用，未來的發(fā)展方向應(yīng)是無限詞匯量連續(xù)語句非特定人語音識(shí)別系統(tǒng)。綜合考慮目前的人工智能和語音識(shí)別與語音合成技術(shù)的能力和客戶接受度，目前企業(yè)級市場、車載語音市場、移動(dòng)終端市場及教育娛樂市場有望在未來率先實(shí)現(xiàn)突破。我國目前呼叫中心語音市場剛剛啟動(dòng)，市場規(guī)模在其后有快速增長；車載語音識(shí)別系統(tǒng)市場出現(xiàn)快速增長，%；而移動(dòng)終端語音市場和教育娛樂語音市場也同樣有較大發(fā)展?jié)摿ΑＤ壳?，高技術(shù)壁壘形成寡頭壟斷競爭格局。智能語音技術(shù)是人工智能的研究領(lǐng)域之一，其技術(shù)原理涉及聲學(xué)、語言學(xué)、數(shù)字信號(hào)處理、計(jì)算機(jī)科學(xué)等多個(gè)學(xué)科，同時(shí)智能語音技術(shù)的研究周期長、投入大，使得智能語音行業(yè)具有較高的進(jìn)入壁壘。在全球范圍內(nèi)，目前已形成寡頭壟斷競爭格局，僅有Nuance、IBM、微軟、Google、科大訊飛等少數(shù)廠商具備較強(qiáng)競爭力。目錄第一章 人工智能的概述 3 人工智能發(fā)展史 3 人工智能的分類 5 人工智能應(yīng)用與發(fā)展 6 第二章 人工智能的應(yīng)用 7 人工智能技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)電腦中的應(yīng)用 7 因特網(wǎng)上的人工智能教育資源 9 人工智能在虛擬克隆人方面的發(fā)展 12 第三章 語音識(shí)別行業(yè)概述 14 語音識(shí)別技術(shù)的發(fā)展史 14 語音識(shí)別技術(shù)的概述 15 語音識(shí)別面臨的問題與未來發(fā)展 16 第四章 智能語音技術(shù)概述 18 智能語音技術(shù)簡介 18 語音合成技術(shù)簡介 19 第五章 智能語音市場分析 23 企業(yè)級語音市場加速發(fā)展 24 車載語音市場規(guī)模大幅提升 25 26 27 第六章 智能語音行業(yè)競爭分析 30 市場競爭格局分析 30 競爭產(chǎn)品舉例SIRI（IPHONE 4S） 31 第一章 人工智能的概述 人工智能發(fā)展史人工智能（Artificial Intelligence）, 英文縮寫為 AI, 是一門綜合了計(jì)算機(jī)科學(xué)、生理學(xué)、哲學(xué)的交叉學(xué)科。人類之所以能夠有智慧是由于數(shù)十億個(gè)腦細(xì)胞不同的組織在一起工作，它們每一個(gè)都有不同的分工，這是天生的，而對于人工智能來說，我們需要讓組成機(jī)器的電線像我們的腦細(xì)胞一樣學(xué)會(huì)自己分工。1950年，英國科學(xué)家圖靈曾在一篇名為《計(jì)算機(jī)器與智能》的論文中提出一個(gè)簡單的判斷標(biāo)準(zhǔn)，這就是著名的圖靈測試：讓人和機(jī)器分別位于兩個(gè)房間，他們只可通話，不能相互看見。通過對話，如果人無法判斷另一方是人還是機(jī)器，那么這臺(tái)機(jī)器就可認(rèn)為是有智能的。 世界各地對人工智能的研究很早就開始了，但對人工智能的真正實(shí)現(xiàn)要從計(jì)算機(jī)的誕生開始算起，這時(shí)人類才有可能以機(jī)器的實(shí)現(xiàn)人類的智能。AI這個(gè)英文單詞最早是在1956年的一次會(huì)議上提出的。經(jīng)過這幾十年的發(fā)展，人工智能正在以它巨大的力量影響著人們的生活。1941年由美國和德國兩國共同研制的第一臺(tái)計(jì)算機(jī)誕生了，從此以后人類存儲(chǔ)和處理信息的方法開始發(fā)生革命性的變化，計(jì)算機(jī)編程變得十分簡單，計(jì)算機(jī)理論的發(fā)展終于導(dǎo)致了人工智能理論的產(chǎn)生，解決了存儲(chǔ)信息和自動(dòng)處理信息的方法。在1955的時(shí)候，香農(nóng)與人一起開發(fā)了The Logic Theorist程序，它是一種采用樹形結(jié)構(gòu)的程序，在程序運(yùn)行時(shí)，尋找與可能答案最接近的樹的分枝進(jìn)行探索，以得到正確的答案。這個(gè)程序在人工智能的歷史上可以說是有重要地位的，它在學(xué)術(shù)上和社會(huì)上帶來的巨大的影響，以至于現(xiàn)在所采用的方法思想方法有許多還是來自于這個(gè)50年代的程序。1956年，作為人工智能領(lǐng)域另一位著名科學(xué)家的麥卡希召集了一次會(huì)議來討論人工智能未來的發(fā)展方向，從此人工智能的名字才正式確立，這次會(huì)議在人工智能歷史上不是巨大的成功，但是這次會(huì)議給人工智能奠基人相互交流的機(jī)會(huì)，并為未來人工智能的發(fā)展起了鋪墊的作用。在此以后，人工智能的重點(diǎn)開始變?yōu)榻?shí)用的能夠自行解決問題的系統(tǒng)，并要求系統(tǒng)有自學(xué)習(xí)能力。在1957年，香農(nóng)和另一些人又開發(fā)了一個(gè)程序稱為General Problem Solver(GPS)，它對Wiener的反饋理論有一個(gè)擴(kuò)展，并能夠解決一些比較普遍的問題。別的科學(xué)家在努力開發(fā)系統(tǒng)時(shí)，某位(我記不清楚名字了,畢竟是外國人)科學(xué)家作出了一項(xiàng)重大的貢獻(xiàn)，他創(chuàng)建了表處理語言LISP，直到現(xiàn)在許多人工智能程序還在使用這種語言，它幾乎成了人工智能的代名詞，到了今天，LISP仍然在發(fā)展。 在1963年，麻省理工學(xué)院受到了美國政府和國防部的支持進(jìn)行人工智能的研究，其后發(fā)展出的許多程序十分引人注目，麻省理工大學(xué)開發(fā)出了SHRDLU。在這個(gè)大發(fā)展的60年代，STUDENT系統(tǒng)可以解決代數(shù)問題，而SIR系統(tǒng)則開始理解簡單的英文句子了，SIR的出現(xiàn)導(dǎo)致了新學(xué)科的出現(xiàn)：自然語言處理。在70年代出現(xiàn)的專家系統(tǒng)成了一個(gè)巨大的進(jìn)步，他頭一次讓人知道計(jì)算機(jī)可以代替人類專家進(jìn)行一些工作了，由于計(jì)算機(jī)硬件性能的提高，人工智能得以進(jìn)行一系列重要的活動(dòng)，如統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)，參與醫(yī)療診斷等等，它作為生活的重要方面開始改變?nèi)祟惿盍?。在理論方面?0年代也是大發(fā)展的一個(gè)時(shí)期，計(jì)算機(jī)開始有了簡單的思維和視覺，同時(shí)在70年代，另一個(gè)人工智能語言Prolog語言誕生了，它和LISP一起幾乎成了人工智能工作者不可缺少的工具。一直到70年代末形成的各種理論和相應(yīng)的技術(shù)奠定了人工智能的基礎(chǔ)。 人工智能的分類人工智能的研究在歷史上大致分為兩大派別：結(jié)構(gòu)派和功能派。結(jié)構(gòu)派也稱仿生學(xué)派或者生理學(xué)派，他們認(rèn)為人工智能既然是使機(jī)器具有人的智能，就應(yīng)基于人的大腦模型的研究。他們依據(jù)1943年由生理專家 McCulloch和數(shù)理邏輯學(xué)家Pitts創(chuàng)立的腦模型，即MP模型，開創(chuàng)了用電子裝置模仿人腦結(jié)構(gòu)和功能的新途徑。這一研究方法也叫做“白箱”，即從對結(jié)構(gòu)的了解出發(fā)，從大腦的神經(jīng)元開始，進(jìn)而研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和腦模型，提出用計(jì)算機(jī)硬件模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并提出多層網(wǎng)絡(luò)中的反向傳播算法，由此，從模型到算法，從理論分析到工程實(shí)現(xiàn)，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)（第六代計(jì)算機(jī)）的研制打下了基礎(chǔ)，開辟了人工智能的又一發(fā)展道路。這一派別的研究工作面臨的問題在于如何制作具有人腦模型的計(jì)算機(jī)，而人腦結(jié)構(gòu)本身就非常復(fù)雜，至今生理學(xué)界、醫(yī)學(xué)界還無法徹底搞清，建立腦模型是一項(xiàng)非常復(fù)雜而艱巨的工作，至今仍處于研究階段。但是，這一派別的指導(dǎo)思想是從問題的本質(zhì)出發(fā)，因此它決定了今后人工智能的研究和發(fā)展方向。功能派也稱計(jì)算機(jī)派或者心理學(xué)派，他們認(rèn)為計(jì)算機(jī)本身就具有數(shù)學(xué)邏輯演繹功能，表明了可以應(yīng)用計(jì)算機(jī)研究人的思維活動(dòng)，模擬人類智能活動(dòng)。他們不像結(jié)構(gòu)派那樣絞盡腦汁去研究腦模型，而是利用目前的計(jì)算機(jī)，從解決具體問題出發(fā)，只要能夠獲得問題的正確求解。這一研究方法也叫做“黑箱”，即只基于考查外部的輸入和輸出，只關(guān)心最后得出的結(jié)論正確與否。他們研究人工智能的領(lǐng)域是非常廣泛而且是行之有效的，從啟發(fā)式算法到專家系統(tǒng)再到知識(shí)工程理論與技術(shù)等等，并在80年代取得很大發(fā)展。 人工智能應(yīng)用與發(fā)展人工智能所涉獵的應(yīng)用領(lǐng)域是非常廣泛的，主要有以下幾個(gè)方面： 問題求解。 如不斷開發(fā)了能夠求解難題的下棋程序，如國際象棋。在下棋程序中應(yīng)用的某些技術(shù)，如向前看幾步，把復(fù)雜的問題分解成一些比較容易的子問題等等，均發(fā)展演變?yōu)樗阉骱蛦栴}歸納這樣的人工智能基本技術(shù)。目前，該項(xiàng)目技術(shù)發(fā)展很快并且驚人，美國IBM公司的一臺(tái)名為“深藍(lán)”的計(jì)算機(jī)與國際象棋大師卡斯帕羅夫?qū)墨@得了勝利。這一事件，使世人驚呼“機(jī)器智能是否已達(dá)到或超過了人類智能。 邏輯推理與定理證明。 邏輯推理與定理證明是指不斷開發(fā)能夠?qū)δ承﹩栴}或事物進(jìn)行推理證明的程序，就如同證明或推導(dǎo)數(shù)學(xué)公式一樣，這些程序能夠借助于對事實(shí)數(shù)據(jù)庫的操作來證明和作推理判斷。 自然語言理解。 目前已經(jīng)開發(fā)出能夠從內(nèi)部數(shù)據(jù)庫回答語音提出的問題的程序，這些程序通過閱讀文本材料，還能夠把其中的句子從一種語言翻譯為另一種語言，執(zhí)行用語音給出的指令和獲取知識(shí)等等。 自動(dòng)程序設(shè)計(jì)。 自動(dòng)程序設(shè)計(jì)這項(xiàng)研究的目的在于，使計(jì)算機(jī)自身，能夠根據(jù)各種不同目的和要求來自動(dòng)編寫計(jì)算機(jī)程序，即可用高級語言編程，還可用英語描述算法。目前已經(jīng)可以自動(dòng)編寫出一些簡單的程序。 五、專家系統(tǒng)。 一般來說，專家系統(tǒng)是一個(gè)智能計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)，其內(nèi)部具有大量專家水平的某個(gè)領(lǐng)域知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)，能夠利用人類專家的知識(shí)和解決問題的方法來解決該領(lǐng)域的問題。換而言之，專家系統(tǒng)是一個(gè)具有大量專門知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng)，它應(yīng)用人工智能技術(shù)，根據(jù)某個(gè)領(lǐng)域一個(gè)或多個(gè)人類專家提供的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以解決那些需要專家決定的復(fù)雜問題。目前，這一領(lǐng)域的應(yīng)用是相當(dāng)廣泛的，如醫(yī)療診斷，建筑工程設(shè)計(jì)，化學(xué)和地質(zhì)數(shù)據(jù)分析等等，其質(zhì)量已達(dá)到很高水平。 機(jī)器人學(xué)。機(jī)器人學(xué)是人工智能研究的一重要領(lǐng)域，其中包括對操作機(jī)器人裝置程序的研究。這個(gè)領(lǐng)域所研究的問題，包括從機(jī)器人手臂的最佳移動(dòng)到實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的目標(biāo)動(dòng)作序列的規(guī)劃方法等等。目前，已經(jīng)制造出成千上萬個(gè)機(jī)器人，主要用于工業(yè)生產(chǎn)和軍事用途上。在工業(yè)生產(chǎn)方面，其