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語音理解利用知識表達和組織等人工智能技術進行語句自動識別和語意理解。同語音識別的主要不同點是對語法和語義知識的充分利用程度。

語音理解分類

資料來源：共研產業咨詢（共研網）

語音理解技術已進入規模商業化落地階段，深度神經網絡（DNN）開始占據主導地位，提高了語音識別和理解的準確性，近年來端到端語音合成技術逐步成為主流，促使準確率進一步提升。目前，許多消費級和專業級語音理解產品已在市場上廣泛應用，例如智能音箱和語音助手等。

語音理解發展歷程

資料來源：共研產業咨詢（共研網）

隨著數據、算力和算法等基礎設施的不斷完善與發展，語音理解模型的智能化水平隨之提高，語音識別準確率及其產品與服務性能不斷上升，從而推動市場規模增長。2022年中國語音理解技術所帶動的市場規模保持高速增長，增長至6957.72億元，CAGR為40.8%。

2017-2023年中國語音理解市場規模預測及增速

資料來源：共研產業咨詢（共研網）

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