AI音频生成 头豹词条报告系列

Leadleo.com 客服电话：400-072-5588 AI音频生成头豹词条报告系列 陈庆民 2023-03-31未经平台授权，禁止转载版权有问题？点此投诉 信息传输、软件和信息技术服务业/软件和信息技术服务业/软件开发/电脑软件开发 行业： 信息传输、软件和信息技术服务业/软件和信息技术服务业/信息系统集成和物联网技术服务/软件集成 信息传输、软件和信息技术服务业/软件和信息技术服务业/信息系统集成和物联网技术服务/技术管理集成 服务 行业定义 AI音频生成行业是AIGC技术主要渗透的领域之一。AI音… AI访谈 行业分类 根据应用领域的不同，根据应用场景的不同，可以将AI音… AI访谈 行业特征 中国人工智能音频生成行业在近几年取得了快速发展，市… AI访谈 发展历程 AI音频生成行业 目前已达到3个阶段 AI访谈 产业链分析 上游分析中游分析下游分析 AI访谈 行业规模 在AIGC技术对中国AI音频生成行业渗透率不足1%的假… AI访谈数据图表 政策梳理 AI音频生成行业相关政策5篇 AI访谈 竞争格局 中国的AI音频行业处于高度竞争的状态，各家企业均在加… AI访谈数据图表 摘要AI音频生成行业是AIGC技术主要渗透的领域之一。AI音频生成行业是指利用人工智能技术和算法来生成音频内容的领域。该行业包括多个子领域，如语音合成、音乐生成、声音合成等。根据应用领域的不同，根据应用场景的不同，可以将AI音频生成分为语音合成、音乐生成、语音识别三个领域。从市场规模来看，中国人工智能音频生成行业在近几年取得了快速发展，市场规模不断扩大。数据显示，2021年中国AI音频生成市场规模约为0.1亿元人民币，但随着AIGC技术的快速发展和对AI音频行业的快速渗透，在未来五年AI音频生成行业将成为百亿级别市 场。AIGC行业的市场规模将从2021年的10亿元人民币增长至2026年的700亿元人民币，CAGR为134%，并且预计在未来5年，AIGC在AI音频行业的渗透率将达到15%。因此，2026年中国AI音频行业市场规模将达到约105亿元人民币。从竞争格局来看，中国AI音频生成行业竞争格局可分为三大梯队。第一梯队由百度、腾讯、阿里、科大讯飞科技组成，他们已经在AI音频生成技术的研究和商业化应用上占据了领先地位。第二梯队是由一些新兴科技企业组成，如商汤科技和云知声等，他们在技术研发和商业落地上也有一定的优势。第三梯队是众多创业公司和初创企业，他们在技术积累和商业实践上还存在一定的差距。 AI音频生成行业定义 AI音频生成行业是AIGC技术主要渗透的领域之一。AI音频生成行业是指利用人工智能技术和算法来生成音频内容的领域。该行业包括多个子领域，如语音合成、音乐生成、声音合成等。通过使用机器学习和深度学习算法，这些技术可以模拟人类的声音、音乐和声音效果，并以自然的方式生成音频内容。在这个领域，人们可以使用AI音频生成技术来制作数字音频，如自动生成声音效果、自动制作音乐、自动语音识别等。AI音频生成技术的应用非常广泛，可以应用于多个领域，如娱乐、广告、教育等。[1] [1]1：弗若斯特沙利文，头豹… AI音频生成行业分类 根据应用领域的不同，根据应用场景的不同，可以将AI音频生成分为语音合成、音乐生成、语音识别三个领域。具体来说，语音合成技术主要应用于语音助手、语音广告、残障人士辅助工具等；音乐生成技术主要应用于音乐创作、游戏音效、电影配乐等领域；语音识别主要应用于语音搜索、智能客服、语音翻译等领域。其中，语音合成是该行业的主要应用领域，占据了近70%的市场份额。[2] 语音合成 语音合成是一种将文字转换为语音的技术，能够通过计算机自动生成逼真的语音。它通常基于深度学习算法，能够模拟人类语音的音色、音调和语调等特征。语音合成技术可以应用于很多领域，例如语音助手、语音广告、残障人士辅助工具等。语音合成的技术原理通常基于深度学习模型，如循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）等。数据来源主要包括语音库、人工录制和文本转语音等方式。生成的音频类型包括纯语音和文本加语音等。 AI音频生成分类 音乐生成 音乐生成是一种使用人工智能技术来自动生成音乐的技术。音乐生成技术通常基于机器学习和深度学习算法，可以模拟人类创作音乐的过程，从而创作出各种类型的音乐作品，但创作出的音乐品质不高，目前市场接受度较小。音乐生成技术可以应用于音乐创作、游戏音效、电影配乐等领域。音乐生成的技术原理通常基于生成对抗网络（GAN）、自编码器（AE）等深度学习模型。数据来源主要包括音乐库、音乐样本、音乐理论等方式。生成的音频类型包括各种风格的音乐片段和完整的音乐作品。 语音识别 语音识别是指使用计算机程序将人类的语音信号转换为计算机可处理的数字信号，并将其转化为文字输出的过程。语音识别通常应用于语音搜索、智能客服、语音翻译等领域。典型的语音识别应用包括智能音箱、语音助手等。语音识别的技术原理通常基于深度学习模型，如循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）等。数据来源主要包括语音库、人工录制和自动录制等方式。生成的输出类型为文本。 [2]1：中国信通院 [3]1：弗若斯特沙利文，头豹… AI音频生成行业特征 中国人工智能音频生成行业在近几年取得了快速发展，市场规模不断扩大，技术水平不断提高。数据显示，2021年中国AI音频生成市场规模约为0.1亿元人民币。其中，语音合成是该行业的主要应用领域。此外，人工智能音频生成技术在语音识别、智能客服等领域也得到了广泛应用。随着5G、云计算等技术的不断普及和发展，中国AI音频生成行业也将迎来更大的发展空间。 从AI音频生成的技术特征维度来看，AI音频生成技术主要有5大技术特征。 （1）数据驱动特征：AI音频生成技术的主要特点之一是其数据驱动的方法。这项技术依靠大量的数据来训练机器学习算法以生成音频内容。这些数据可以来自各种来源，包括音乐录音、语音样本和声音效果。可用的数据越多，生成的音频就越准确和多样化。例如，OpenAI的Jukebox人工智能系统在超过120万首歌曲上进行了训练，这些歌曲来自各种流派，包括古典、爵士和摇滚。 （2）逼真的音频质量：AI音频生成技术的另一个关键特征是它能够产生听起来自然和真实的高质量音频。这是通过使用神经网络和其他先进算法来实现的，这些算法旨在复制真实世界音频的模式和结构。例如，谷歌的WaveNet算法使用一个神经网络来生成听起来很真实的语音。它的工作原理是将语音分解成其他组成部分，如音素和音调，然后使用神经网络将这些部分重新组合成一个连贯的、听起来自然的句子。 （3）适应性和灵活性：AI音频生成技术也具有高度的适应性和灵活性，这意味着它可以用来生成广泛的音频内容，从音乐到声音效果到配音。这种灵活性是通过使用不同的算法和训练数据集来实现的，这些算法和数据集可以为特定的音频生成任务量身定做。例如，人工智能音频公司AmperMusic已经开发了一个平台，允许用 户使用人工智能算法创建定制的音乐曲目。 （4）创意合作：人工智能音频生成技术也有可能实现人类和机器之间新形式的创造性合作。例如，人工智能音频公司AIVA已经开发了一个人工智能系统，可以与人类作曲家合作，创造新的音乐作品。人类作曲家可以向人工智能系统提供指导和反馈，然后它可以利用这些信息产生新的音乐创意。 （5）伦理方面的担忧：AI音频生成技术引起了一些伦理问题，特别是围绕着该技术被用来创造虚假音频内容的可能性。人们担心该技术可能被用来创建政治家或其他公众人物的虚假音频记录，然后可能被用来传播错误信息或操纵公众舆论。为了解决这些问题，研究人员和政策制定者正在探索如何检测和验证人工智能算法产生的音频内容的真实性。例如，Adobe公司开发了一个名为ProjectVoCo的工具，它可以检测和删除表明音频录音 被篡改的音频伪影。 从这5大技术特点可看出，AI音频生成技术有可能彻底改变人们创造和消费音频内容的方式，并能为各行业提供一系列的好处和机会。 中国AI音频生成行业近年来发展迅速。商业模式、竞争环境、用户画像是分析AI音频生成行业的三个重要维度。下面将分别进行分析：[4] 1商业模式 目前，中国AI音频生成行业的商业模式主要分为两种：基于平台的商业模式和基于软件的商业模式。 基于平台的商业模式是指平台型商业模式主要是指企业在自己的平台上提供AI音频生成服务，收取服务费用。平台型商业模式主要的盈利方式是收取平台使用费和提成。对于内容提供者，平台将提供专业的技术和场地支持，帮助其完成音频制作和剪辑等工作，并收取一定的提成。对于用户，平台将提供各种音频服 [5 务，如广告语音、电视、广播等，用户可以根据自身需求选择不同的服务，并支付一定的费用。对于AI技术供应商，平台将提供智能音频生成技术支持，并收取一定的技术服务费用。典型案例有：科大讯飞的讯飞开放平台，据不完全统计，截至2021年底，讯飞开放平台已经吸引了超过30万注册开发者，提供超过60个API接口；百度的智能语音+平台，据不完全统计，2021年底智能语音+平台已经覆盖了超过300个行业应用场景，拥有超过10万家合作伙伴；声蕴科技的声蕴云平台，根据数据，截至2022年3月，声蕴科技的年收入已经超过了5,000万元。基于软件的商业模式则是将人工智能音频生成技术嵌入到其他软件产品中，收取授权费用。具体代表公司有：科大讯飞，截至2021年，科大讯飞语音合成引擎的注册用户已经超过1.5亿，其中日活跃用户数超过700万；云知声，截至2021年，云知声在全球拥有超过1亿的语音交互设备用户，其中包括智能音箱、智能电视、智能手机等多种设备。 2竞争环境 当前中国AI音频生成行业的竞争环境激烈，主要的竞争对手包括科大讯飞、百度、腾讯等大型科技公司，以及一些创业公司。 目前科大讯飞在行业中有着较大的市场份额，其拥有完整的技术生态链和强大的技术实力。百度语音则在技术创新方面领先，例如百度的AI开发平台“百度智能云”可以为企业提供更加个性化的解决方案；百度的DeepEar技术是一种基于深度学习的环境音频识别技术。它可以通过分析环境音频，自动判断出当前的环境，从而自动调整音频的输出和声音的大小。该技术可以应用在智能音箱、智能家居和虚拟现实等领 域，可以大大提高用户体验。腾讯语音则通过多场景、多维度的技术创新和产品升级，不断提高用户体 验。例如腾讯QQ音乐是中国领先的在线音乐平台之一，为用户提供了多种音乐播放和音乐推荐服务。它使用AI技术对用户的听歌历史、喜好等进行分析，并根据这些信息为用户推荐个性化的音乐，大大提升了用户体验。同时，一些创业公司也在AI音频生成领域发力，挑战着行业龙头企业的地位。例如星声音乐，该公司利用深度学习算法和音乐理论知识，为客户提供自动生成音乐的服务。用户可以选择不同的风格、速度、情感等参数，让系统自动生成符合需求的音乐作品；欣量科技利用人工智能技术，对音频文件进行自动化分析和识别，为用户提供相关的音频数据分析和应用服务。该公司的音频分析技术已经被广泛应用于广告评估、版权监管、语音识别等领域。 3用户画像 中国AI音频生成行业的用户主要包括企业客户和个人用户，根据数据，企业用户占55.9%，个人用户占44.1%。 企业客户主要涉及语音合成、智能客服、语音识别等领域，例如银行、保险、电商、物流等行业。个人用户则更多地关注语音助手、在线教育、智能家居等领域。根据数据，2020年中国AI音频生成行业的企业客户占比为55.9%，个人用户占比为44.1%。同时，随着新型智能硬件的不断普及和应用，如智能音箱等，个人用户对于AI音频生成技术的需求也在不断增加。 [4]1：中国信通院，量子位 [5]1：弗若斯特沙利文，头豹… AI音频生成发展历程 AI音频行业是近年来迅速发展的新兴行业，随着人工智能技术的不断发展和普及，AI音频技术也得到了广泛应用和推广。整个行业的发展历程可以分为初期阶段、智能化阶