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세계의 모바일 음성인식 소프트웨어 시장
Mobile Speech Recognition Software
상품코드 : 1662237
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2025년 02월
페이지 정보 : 영문 279 Pages
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한글목차

세계 모바일 음성인식 소프트웨어 시장은 2030년까지 9억 4,080만 달러에 이를 전망

2024년에 4억 9,600만 달러로 추정되는 모바일 음성인식 소프트웨어 시장은 2030년에는 9억 4,080만 달러에 이르고, 분석 기간인 2024-2030년간 CAGR 11.3%로 성장할 것으로 예측됩니다.

미국 시장은 1억 2,760만 달러로 추정, 중국은 CAGR 14.8%로 성장 예측

미국의 모바일 음성인식 소프트웨어 시장은 2024년에 1억 2,760만 달러에 이른 것으로 추정됩니다. 세계 2위 경제대국인 중국은 분석 기간인 2024-2030년간 CAGR 14.8%로 2030년까지 2억 1,930만 달러 규모에 이를 것으로 예측됩니다. 기타 주목해야 할 지역별 시장으로서는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간중 CAGR은 각각 7.5%와 9.0%를 나타낼 것으로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 8.4%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계의 모바일 음성인식 소프트웨어 시장 - 주요 동향과 촉진요인 정리

지난 10년간 음성인식 기술의 필요성과 인기는 눈에 띄게 급증했습니다. 음성언어를 문자로 변환하여 인간의 음성을 이해하고 처리할 수 있는 이 기술은 다양한 용도에 필수적인 요소로 자리 잡았으며, 안전 관련 법규와 스마트홈 기술의 보급으로 핸즈프리 조작이 보편화되고 있는 오늘날, 사용자와의 상호작용을 강화합니다. 사용자와의 상호작용을 강화하고 있습니다. 음성 인식은 구글 어시스턴트, 시리, 알렉사와 같은 디지털 어시스턴트 작동의 기본이며, 기기의 핸즈프리 작동과 효과적인 커뮤니케이션 접근성 도구를 가능하게 합니다. 음성 인식은 음성 이해에 중점을 두는 음성 인식과 보안을 위해 사용자의 음성 특징을 식별하는 음성 인식을 구분하는 것이 중요합니다. 이 프로세스는 먼저 기기의 마이크를 통해 음성 입력을 캡처하고, 이를 구글의 Speech-to-Text API와 같은 음성 인식 서비스 내에서 미리 정의된 단어 및 구문 목록과 비교합니다. 이 기술에는 음성을 필터링하고 해당 텍스트 표현과 일치시키는 복잡한 알고리즘이 포함되어 있으며, 전사 정확도를 높이기 위해 노이즈 제거 및 음성 세분화 메커니즘이 내장되어 있습니다.

음성 인식 소프트웨어의 유효성은 종종 단어 오류율(WER)로 측정되며, WER이 낮을수록 더 정확한 시스템임을 나타내며, 개발자가 다양한 음성 인식 기술을 평가할 때 매우 중요합니다. 음성 텍스트 기술은 홈 오토메이션 기기에서 스마트 어시스턴트 구현부터 고객 서비스에서 대화형 AI 지원까지 폭넓게 활용되고 있습니다. 기타에도 실시간 필사 및 분석을 통한 판매 및 통화 지원 촉진, 장애인의 접근성 향상, 음성 분석을 통한 통찰력 제공 등 다양한 용도로 활용되고 있습니다. 각 용도는 음성 텍스트 API에 특정 기능을 요구하며, 정확도, 속도, 통합 기능에 따라 기술 선택에 영향을 미칩니다. Amazon Transcribe, Google Speech-to-Text, Microsoft Azure, Rev.ai, Deepgram 와 같은 저명한 API는 통합, 확장성, 복잡한 음성 데이터 처리 측면에서 고유한 이점을 제공하여 이러한 다양한 요구에 대응하고 있습니다.

모바일 음성인식 소프트웨어 시장의 성장은 몇 가지 중요한 요인에 의해 주도되고 있습니다. 스마트폰과 웨어러블 기술의 보급과 인공지능 및 머신러닝의 발전은 음성 인식 서비스에 대한 수요를 증가시키고 있습니다. 스마트홈 시스템, 자동차 기술, IoT 기기의 확장은 음성인식 통합의 새로운 기회를 제공합니다. 디지털 환경에서 접근성과 포용성에 대한 관심이 높아지면서 장애인이 기술을 더 잘 활용하고, 자립성과 생산성을 향상시킬 수 있는 솔루션에 대한 수요도 증가하고 있습니다. 원격 근무로의 전환과 가상 협업의 필요성이 시장을 더욱 자극하고 있습니다. 용도 유형, 플랫폼 호환성, 도입 모델, 지역별 시장 세분화는 다양한 이용 사례와 커스터마이징 옵션의 존재를 강조하고 있습니다. 기술 및 제품 품질 향상을 위한 연구개발에 대한 지속적인 투자는 필수적이며, 음성 검색 기술의 혁신은 큰 시장 성장 기회를 제공합니다. 음성 인식을 모바일 애플리케이션에 통합하면 검색 프로세스가 빨라질 뿐만 아니라 다국어 기능도 지원되므로 더 많은 사람들이 기술에 쉽게 접근할 수 있고, 대화형 및 반응형 사용자 경험의 새로운 길을 열 수 있습니다.

부문

부문(모바일 음성인식 소프트웨어)

조사 대상 기업 예(총 53개사)

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

LSH
영문 목차

영문목차

Global Mobile Speech Recognition Software Market to Reach US$940.8 Million by 2030

The global market for Mobile Speech Recognition Software estimated at US$496.0 Million in the year 2024, is expected to reach US$940.8 Million by 2030, growing at a CAGR of 11.3% over the analysis period 2024-2030.

The U.S. Market is Estimated at US$127.6 Million While China is Forecast to Grow at 14.8% CAGR

The Mobile Speech Recognition Software market in the U.S. is estimated at US$127.6 Million in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$219.3 Million by the year 2030 trailing a CAGR of 14.8% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 7.5% and 9.0% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 8.4% CAGR.

Global Mobile Speech Recognition Software Market - Key Trends and Drivers Summarized

Over the past decade, speech recognition technology has seen a remarkable surge in both necessity and popularity. This technology, which allows applications to understand and process human speech by transforming spoken words into written text, has become integral to various applications, enhancing user interactions in an age where hands-free operation is becoming the norm due to safety laws and the widespread adoption of smart home technologies. Speech recognition is fundamental in operating digital assistants like Google Assistant, Siri, and Alexa, enabling hands-free control of devices and effective communication accessibility tools. It's essential to note the distinction between speech recognition, which focuses on understanding the words spoken, and voice recognition, which identifies the unique characteristics of the user's voice for security purposes. The process begins with capturing speech input via a device's microphone, which then compares the input to a predefined list of words and phrases within a speech recognition service, such as Google's Speech-to-Text API. This technology involves complex algorithms that filter and match sounds to their corresponding textual representations, incorporating mechanisms for noise reduction and audio segmentation to enhance transcription accuracy.

The effectiveness of speech recognition software is often measured by the Word Error Rate (WER), which calculates the number of errors in transcription relative to the number of words spoken. A lower WER indicates a more accurate system, which is crucial for developers when evaluating different speech recognition technologies. Speech-to-text technology has broad applications, from enabling smart assistants in home automation devices to supporting conversational AI for customer service. Other key uses include facilitating sales and call support through real-time transcription and analysis, enhancing accessibility for individuals with disabilities, and providing insights through speech analytics. Each application demands specific features from the speech-to-text API, influencing the choice of technology based on accuracy, speed, and integration capabilities. Prominent APIs like Amazon Transcribe, Google Speech-to-Text, Microsoft Azure, Rev.ai, and Deepgram cater to these varied needs, each offering unique advantages in terms of integration, scalability, and processing complex audio data.

The growth of the mobile speech recognition software market is driven by several key factors. The widespread adoption of smartphones and wearable technology, combined with advances in artificial intelligence and machine learning, has fueled the demand for voice-enabled services. The expansion of smart home systems, automotive technologies, and IoT devices presents new opportunities for speech recognition integration. An increasing focus on accessibility and inclusivity in digital environments also propels the demand for solutions that allow individuals with disabilities to engage more fully with technology, enhancing their independence and productivity. The shift towards remote work and the necessity for virtual collaboration further stimulate the market as professionals seek efficient hands-free methods to communicate and manage tasks remotely. The market segmentation based on application type, platform compatibility, deployment models, and geographic regions highlights the diverse use cases and customization options available. Continuous investment in research and development to refine technology and product quality is vital, with innovations in voice search technology offering significant market growth opportunities. Integrating speech recognition into mobile applications not only speeds up the search process but also supports multilingual capabilities, making technology more accessible to a broader audience and opening new avenues for interactive and responsive user experiences.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Mobile Speech Recognition Software market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Segment (Mobile Speech Recognition Software)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; Spain; Russia; and Rest of Europe); Asia-Pacific (Australia; India; South Korea; and Rest of Asia-Pacific); Latin America (Argentina; Brazil; Mexico; and Rest of Latin America); Middle East (Iran; Israel; Saudi Arabia; United Arab Emirates; and Rest of Middle East); and Africa.

Select Competitors (Total 53 Featured) -

TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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