2025年中国语音交互技术行业市场研究报告必威体育精装版完整版本.pdfVIP

2025年

中国语音交互技术行

业市场研究报告

主编：雷静兰编辑：柯文慧

1/33

1行业概述

1.1语音交互技术定义与发展历程

1.1.1语音交互技术的基本概念

语音交互技术是指通过语音作为输入和输出的媒介，实现人与机器之间自然语

言交流的一种技术体系。它不仅仅是简单的声音传输，而是涵盖了多项先进的

人工智能技术，旨在让机器能够像人类一样听懂、理解并回应自然语言，从而

实现更加智能化和人性化的交互方式。语音交互技术的核心组成部分包括语音

识别、语音合成、自然语言理解（NLU）、自然语言生成（NLG）等多个关键

技术环节。

图表：基于人机交互的语音处理

资料来源：aspec

语音识别技术负责将人类的语音信号转换成文字信息，这是实现语音交互的基

础；语音合成则是将机器生成的文字信息转化为自然流畅的语音输出，使得机

器能够“开口说话”；自然语言理解技术则进一步分析用户的意图和语义，帮

2/33

助机器理解复杂的语言表达；而自然语言生成技术则负责根据理解的内容生成

符合语境的语言回复，实现智能化的反馈。随着深度学习和大数据技术的发展，

语音交互技术的准确率和响应速度得到了显著提升，使得机器能够更精准地识

别各种口音、方言以及复杂的语义表达。

图表：语音交互的实现原理

资料来源：公开资料查询

此外，情感计算的融入使得语音交互不仅局限于信息传递，更能够感知用户的

情绪变化，进行更加人性化的交流。这一技术突破了传统的图形界面操作方式，

为用户提供了更加便捷、自然的交互体验，尤其在无需手动操作的场景中表现

出巨大优势。语音交互技术的应用领域极为广泛，涵盖了智能家居、车载系统、

智能客服、医疗健康、教育辅助、智能穿戴设备等多个方面。

总之，语音交互技术作为人工智能的重要分支，正在深刻改变人们与计算机、

智能设备之间的互动方式。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，

语音交互将更加智能化、个性化和情感化，成为人机交互的主流趋势，推动智

慧生活和智能社会的全面发展。

1.1.2语音识别与自然语言处理技术演进

语音识别技术经历了一个漫长而复杂的发展过程，其核心方法也经历了从最初

的基于模板匹配，到统计模型，再到近年来深度学习技术的跨越式演进。早期

3/33

的语音识别系统主要采用基于模板匹配的方法，这种方法通过预先录制和存储

一系列标准语音样本，当用户输入语音时，系统通过计算输入信号与这些模板

之间的相似度来进行识别。

随着计算能力的提升和统计学方法的发展，语音识别技术逐渐引入了基于统计

模型的方法。特别是隐马尔可夫模型（HMM）成为该阶段的主流技术。HMM

能够有效地对语音信号的时间序列特征进行建模，大幅度提升了识别的准确性

和鲁棒性。与此同时，基于高斯混合模型（GMM）的声学模型与语言模型的结

合，推动了语音识别技术在实际应用中的普及。

进入21世纪后，深度学习技术的兴起为语音识别带来了革命性的突破。深度

神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及长短

时记忆网络（LSTM）等多种深度学习架构被引入语音识别系统中。

此外，随着计算硬件的进步和大规模语音数据集的积累，深度学习语音识别系

统在噪声环境下的表现也得到了显著改善。总体来看，语音识别技术的发展历

程体现了从经验驱动到数据驱动的转变，每一次技术革新都推动着语音识别系

统向更高的准确率、更强的鲁棒性以及更广泛的应用场景迈进。

1.1.3中国语音交互技术的发展阶段

知识产权的语音识别、语义理解和语音合成技术。深度学习等人工智能技术的

引入显著提升了语音识别的准确率和系统的鲁棒性，语音助手、智能客服和语

音有哪些信誉好的足球投注网站等应用逐渐走入大众生活。自2020年至今，在这一阶段中国的语音交

互技术发展历程可以大致划分为三个重要阶段：初创期、快速发展期以及成熟

应用期。这三个阶段不仅反映了技术本身的进步，也见证了产业环境、市场需

求和政策支持的不断演变。

首先，初创期大致从2000年前后开始，这一时期的语音交互技术研发主要集

中在基础语音识