세계의 원거리 음성인식 시장
Far-Field Speech and Voice Recognition
상품코드 : 1768952
리서치사 : Market Glass, Inc. (Formerly Global Industry Analysts, Inc.)
발행일 : 2025년 07월
페이지 정보 : 영문 137 Pages
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한글목차

세계의 원거리 음성인식 시장은 2030년까지 204억 달러에 달할 전망

2024년에 62억 달러로 추정되는 세계의 원거리 음성인식 시장은 분석 기간인 2024-2030년에 CAGR 21.8%로 성장하며, 2030년에는 204억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 이 리포트에서 분석한 부문의 하나인 마이크로폰은 CAGR 20.1%를 기록하며, 분석 기간 종료시에는 71억 달러에 달할 것으로 예측됩니다. 디지털 시그널 프로세서 분야의 성장률은 분석 기간 중 CAGR 22.2%로 추정됩니다.

미국 시장은 18억 달러, 중국은 CAGR 21.2%로 성장 예측

미국의 원거리 음성인식 시장은 2024년에 18억 달러로 추정됩니다. 세계 2위의 경제대국인 중국은 2030년까지 32억 달러의 시장 규모에 달할 것으로 예측되며, 분석 기간인 2024-2030년의 CAGR은 21.2%입니다. 기타 주목할 만한 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간 중 CAGR은 각각 19.0%와 18.3%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 약 15.2%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계 원거리 음성 인식 시장 - 주요 동향 및 촉진요인 정리

원거리 음성 인식이 탄력을 받는 이유는 무엇인가?

원거리 음성 인식 기술은 핸즈프리 기기 및 음성 지원 기기에 대한 수요가 지속적으로 증가함에 따라 큰 성장을 달성하고 있습니다. 이 기술은 배경 소음이나 화자의 편차 등의 장애물을 극복하고 기기가 원거리의 음성을 정확하게 포착하고 처리할 수 있게 해줍니다. 원거리 음성 인식의 채택은 편리성, 접근성 및 사용자 경험 향상에 대한 소비자 수요에 힘입어 스마트홈 장비, 자동차 인터페이스, 공공 정보 시스템 등의 용도에서 급증하고 있습니다. 스마트홈 분야에서는 스마트 스피커, TV, 홈자동화 시스템 등의 디바이스는 사용자가 물리적인 접촉 없이도 방의 반대편에서 디바이스를 조작하고 통신할 수 있는 퍼필드 기능의 이점을 누리고 있습니다. 마찬가지로 자동차 및 차량용 시스템도 원거리 음성 인식을 활용하여 원활한 핸즈프리 상호 작용을 가능하게 하여 운전자의 편의성과 안전성을 모두 향상시키고 있습니다.

특히 딥러닝과 자연 언어 처리(NLP)의 기술 발전은 원거리 음성 인식 시스템의 효율성과 정확성을 높이고 있습니다. 이러한 발전으로 디바이스는 까다로운 환경에서도 복잡한 음성 명령을 정확하게 인식하고 처리할 수 있게 되었습니다. 또한 다중 마이크 어레이, 빔포밍, 노이즈 캔슬링 기술의 통합을 통해 원거리 음성 인식 시스템은 주변 소음을 필터링하면서 화자의 음성을 분리하고 집중시킬 수 있습니다. 이러한 기술의 발전으로 원거리 음성 인식 시스템은 상호 작용의 용이성과 터치 포인트의 감소가 우선시되는 스마트 환경에서 중요한 구성 요소로 자리매김하고 있습니다. 원거리 음성 인식 기능이 탑재된 기기가 보급됨에 따라 이 기술은 개인용 전자기기부터 상업용 및 산업 용도에 이르기까지 다양한 기기와 사용자가 상호 작용하는 방식을 재정의할 것으로 보입니다.

AI와 NLP의 발전은 시장을 어떻게 변화시킬 것인가?

인공지능과 자연 언어 처리는 원거리 음성 인식 기술의 발전에 있으며, 혁신적인 역할을 하고 있으며, AI 기반 알고리즘, 특히 딥러닝 기반의 알고리즘은 다양한 억양, 언어 및 음성 뉘앙스를 이해하는 시스템의 능력을 향상시키고, NLP의 발전은 자연스런 대화 흐름을 처리하는 시스템의 능력을 더욱 향상시켜 보다 직관적이고 복잡한 사용자 명령에 대응할 수 있도록 합니다. 자연스러운 대화 흐름을 처리하는 시스템의 능력을 더욱 향상시키고, 보다 직관적이고 복잡한 사용자 명령에도 대응할 수 있도록 합니다. 이러한 능력은 헬스케어, 소매, 고객 서비스 등 기기가 미묘한 지시를 해석해야 하거나 사용자 상호 작용이 문맥적으로 복잡한 환경에서 필수적이며, AI 및 NLP 기반 강화된 기능을 통해 원거리 시스템은 더 먼 거리에서 음성 명령을 식별하고, 시간이 지남에 따라 사용자 명령을 더 잘 이해할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 사용자의 선호도를 학습하고 개별 사용자의 요구에 적응할 수 있습니다.

또한 머신러닝을 통한 개인화된 적응형 음성 인식 모델의 개발로 이러한 시스템은 시간이 지남에 따라 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어 스마트홈의 원거리 음성 시스템은 사용자의 선호 설정을 점진적으로 '학습'하고 반복되는 명령을 인식하여 사용자 만족도를 높이는 맞춤형 수준을 추가할 수 있으며, AI와 머신러닝을 통해 이러한 지속적인 개선이 이루어질 수 있습니다. 원거리 음성 인식을 차세대 음성 작동 시스템의 기반 기술로 자리매김하여 다양한 영역에서 인간과 기계가 원활하게 상호 작용할 수 있는 길을 열어줍니다. 이러한 AI 기반 기능이 고도화됨에 따라 복잡한 환경에서의 사용성을 확대함으로써 원거리 음성 기술에 대한 수요가 증가하고 시장 성장성이 강화될 것입니다.

원거리 음성 인식의 성장에서 산업 애플리케이션은 어떤 역할을하는가?

원거리 음성 인식 기술은 다양한 산업 분야에 광범위하게 적용되고 있으며, 각 산업은 그 기능을 활용하여 업무 효율성과 사용자 참여를 높이고 있습니다. 예를 들어 소매업에서는 원거리 통신 기술을 활용한 음성 키오스크와 매장내 어시스턴트를 통해 고객이 최소한의 물리적 접촉으로 상품 정보 획득, 주문, 고객 서비스에 접근할 수 있으며, 편의성을 높이고 비접촉식 서비스 동향을 지원하고 있습니다. 의료 분야에서는 원거리 음성 인식을 통해 핸즈프리로 기기를 조작할 수 있으므로 의료진이 위생 프로토콜을 훼손하지 않고도 정보에 접근하고, 사례를 문서화하고, 시스템과 상호 작용할 수 있습니다. 자동차 산업도 큰 촉진요인으로, 자동차 제조업체들은 운전자에게 보다 안전하고 직관적인 음성 조작을 위해 원거리 음성 인식 시스템을 통합하고 있습니다.

공공장소에서는 공항, 기차역 및 기타 넓은 공간에서 원거리 음성 기술을 사용하여 여행자에게 정보 및 지원을 제공하고 대면 대화의 필요성을 줄입니다. 교육 기관에서는 스마트 교실에서의 사용을 고려하고 있으며, 학생들이 교실의 어느 위치에서든 음성으로 작동하는 학습 툴에 참여할 수 있으며, 포괄성과 접근성을 향상시킬 수 있습니다. 각 산업 분야에서의 다양한 용도는 원거리 통신 기술의 적응성을 강조하고 있습니다. 이러한 이용 사례의 다양성은 원거리 음성 시스템에 대한 수요를 강화하고, 소비자 및 상업용 용도의 확대에 따라 원거리 음성 시스템의 입지를 확고히 하고 있습니다.

원거리 음성 인식 시장 성장의 원동력은 무엇인가?

원거리 음성 인식 시장의 성장은 기술 발전, 소비자 선호도, 진화하는 산업 요구 사항의 조합으로 인해 AI, 머신러닝 및 NLP의 급속한 개선으로 원거리 통신 시스템의 정확성과 사용 편의성이 향상되어 개인 및 상업적 용도로 매력적으로 변모하고 있습니다. 스마트홈 기기의 인기 상승은 터치 없는 원활한 상호 작용에 대한 소비자의 기대와 함께 이 기술을 지원하는 주요 원동력 중 하나입니다. 또한 자동차, 소매, 헬스케어 등의 업계는 사용자 경험 향상과 업무 최적화를 위해 음성 작동 기술에 많은 투자를 하고 있습니다. 다양한 산업에서 음성 인식 스마트 환경과 IoT 디바이스가 확대됨에 따라 퍼필드 기술의 대응 가능한 시장이 크게 확대되었습니다.

프라이버시 및 데이터 보안을 중시하는 규제 동향도 기업이 강력한 데이터 보호 조치를 취하도록 요구하면서 원거리 음성 인식 도입에 영향을 미치고 있습니다. 또한 팬데믹 이후 비접촉식 및 음성 기반 상호 작용으로의 전환은 특히 공공장소 및 의료 환경에서 터치 포인트 감소가 우선시되는 상황에서 원거리 시스템 채택을 가속화하고 있습니다. 또한 마이크 어레이와 노이즈 캔슬링 기술의 발전으로 소음이 많고 역동적인 환경에서도 원거리 시스템을 사용할 수 있게 되면서 교통 허브, 교육 기관, 대규모 상업 공간에서 기회가 확대되고 있습니다. 이러한 기술, 규제, 소비자 주도적 요인의 결합은 원거리 음성 인식 시장의 성장을 가속하고 있으며, 현대의 휴먼 머신 인터페이스에 필수적인 구성 요소로 자리매김하고 있습니다.

부문

컴포넌트(마이크로폰, 디지털 시그널 프로세서, 소프트웨어); 애플리케이션(스마트 스피커, 스마트 TV/STB, 자동차, 로봇, 기타 애플리케이션)

조사 대상 기업의 예

AI 통합

Global Industry Analysts는 유효한 전문가 컨텐츠와 AI 툴에 의해 시장과 경쟁 정보를 변혁하고 있습니다.

Global Industry Analysts는 LLM나 업계 고유 SLM를 조회하는 일반적인 규범에 따르는 대신에, 비디오 기록, 블로그, 검색 엔진 조사, 방대한 양 기업, 제품/서비스, 시장 데이터 등, 전 세계 전문가로부터 수집한 컨텐츠 리포지토리를 구축했습니다.

관세 영향 계수

Global Industry Analysts는 본사의 국가, 제조거점, 수출입(완제품 및 OEM)을 기반으로 기업의 경쟁력 변화를 예측했습니다. 이러한 복잡하고 다면적인 시장 역학은 수입원가(COGS) 증가, 수익성 감소, 공급망 재편 등 미시적 및 거시적 시장 역학 중에서도 특히 경쟁사들에게 영향을 미칠 것으로 예측됩니다.

목차

제1장 조사 방법

제2장 개요

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

KSA
영문 목차

영문목차

Global Far-Field Speech and Voice Recognition Market to Reach US$20.4 Billion by 2030

The global market for Far-Field Speech and Voice Recognition estimated at US$6.2 Billion in the year 2024, is expected to reach US$20.4 Billion by 2030, growing at a CAGR of 21.8% over the analysis period 2024-2030. Microphones, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 20.1% CAGR and reach US$7.1 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Digital Signal Processors segment is estimated at 22.2% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$1.8 Billion While China is Forecast to Grow at 21.2% CAGR

The Far-Field Speech and Voice Recognition market in the U.S. is estimated at US$1.8 Billion in the year 2024. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$3.2 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 21.2% over the analysis period 2024-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 19.0% and 18.3% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 15.2% CAGR.

Global Far-Field Speech and Voice Recognition Market - Key Trends & Drivers Summarized

Why Is Far-Field Speech and Voice Recognition Gaining Momentum?

Far-field speech and voice recognition technology is experiencing significant growth as the demand for hands-free and voice-enabled devices continues to rise. This technology enables devices to accurately capture and process speech from a distance, overcoming obstacles like background noise and speaker variability. The adoption of far-field voice recognition has surged in applications across smart home devices, automotive interfaces, and public information systems, driven by consumer demand for convenience, accessibility, and enhanced user experiences. In the smart home sector, devices like smart speakers, TVs, and home automation systems benefit from far-field capabilities, allowing users to control and communicate with their devices from across the room without physical contact. Similarly, automotive and in-car systems are leveraging far-field voice recognition to enable seamless, hands-free interactions, improving both driver convenience and safety.

Technological advancements, particularly in deep learning and natural language processing (NLP), are enhancing the effectiveness and accuracy of far-field voice recognition systems. These advancements allow devices to recognize and process complex voice commands with high precision, even in challenging environments. Furthermore, the integration of multiple microphone arrays, beamforming, and noise-canceling technologies enables far-field recognition systems to isolate and focus on the speaker’s voice, filtering out ambient noise. This evolution in technology has positioned far-field voice recognition as a key component in smart environments, where ease of interaction and reduced touchpoints are prioritized. As devices with far-field voice capabilities become more prevalent, this technology is set to redefine how users interact with a wide range of devices, from personal electronics to commercial and industrial applications.

How Are Advancements in AI and NLP Transforming the Market?

Artificial intelligence and natural language processing play a transformative role in the evolution of far-field speech and voice recognition technology. AI-driven algorithms, especially those based on deep learning, improve the ability of these systems to understand various accents, languages, and vocal nuances. NLP advancements further refine the systems' ability to process natural conversation flows, making them more intuitive and responsive to complex user commands. These capabilities are critical in environments where devices need to interpret nuanced instructions or where user interactions are contextually complex, such as healthcare, retail, and customer service. With AI and NLP-driven enhancements, far-field systems can identify voice commands from greater distances and even learn user preferences over time, making them adaptable to individual user needs.

Additionally, the development of personalized and adaptive voice recognition models powered by machine learning enables these systems to improve their accuracy over time. For example, far-field voice systems in smart homes can gradually “learn” users' preferred settings or recognize recurring commands, adding a level of customization that enhances user satisfaction. This continuous improvement, driven by AI and machine learning, positions far-field voice recognition as a foundational technology for the next generation of voice-activated systems, paving the way for seamless human-machine interaction across various domains. As these AI-driven capabilities become more sophisticated, they drive demand for far-field speech technology by expanding its usability in complex environments, reinforcing the market's growth potential.

What Role Do Industry Applications Play in the Growth of Far-Field Speech and Voice Recognition?

Far-field speech and voice recognition technology has wide-ranging applications across diverse industries, each leveraging its capabilities to enhance operational efficiency and user engagement. In retail, for instance, voice-activated kiosks and in-store assistants powered by far-field technology allow customers to get product information, place orders, and access customer service with minimal physical contact, promoting convenience and supporting contactless service trends. In healthcare, far-field voice recognition enables hands-free operation of devices, allowing medical professionals to access information, document cases, and interact with systems without compromising hygiene protocols. The automotive industry is a significant growth driver as well, with car manufacturers integrating far-field systems to facilitate safer and more intuitive voice-activated controls for drivers.

In public settings, far-field voice technology is also being used in airports, train stations, and other large spaces to provide information and assistance to travelers, reducing the need for face-to-face interaction. Educational institutions are exploring its use in smart classrooms, where students can engage with voice-activated learning tools from any position in the room, enhancing inclusivity and accessibility. The diversity of applications across industries underscores the adaptability of far-field technology, which can be customized to meet unique requirements in each sector. This versatility in use cases bolsters demand for far-field voice systems, solidifying its presence across an expanding range of consumer and commercial applications.

What Factors Are Driving Growth in the Far-Field Speech and Voice Recognition Market?

The growth in the far-field speech and voice recognition market is driven by a combination of technological advancements, consumer preferences, and evolving industry requirements. Rapid improvements in AI, machine learning, and NLP are increasing the accuracy and usability of far-field systems, making them more appealing for both personal and professional use. The rising popularity of smart home devices, coupled with consumer expectations for seamless, touch-free interaction, is one of the primary drivers behind this technology. Moreover, industries like automotive, retail, and healthcare are investing heavily in voice-activated technologies, aiming to improve user experiences and optimize operations. The expansion of voice-enabled smart environments and IoT devices across various industries has significantly broadened the addressable market for far-field technology.

Regulatory trends emphasizing privacy and data security also influence the adoption of far-field voice recognition, as companies are required to implement robust data protection measures. In addition, post-pandemic shifts towards contactless and voice-based interactions have accelerated the adoption of far-field systems, particularly in public spaces and healthcare environments where reducing touchpoints is a priority. Furthermore, advancements in microphone arrays and noise-canceling technologies are making far-field systems more viable for noisy and dynamic environments, opening up opportunities in transportation hubs, educational institutions, and large commercial spaces. This convergence of technological, regulatory, and consumer-driven factors is propelling the growth of the far-field speech and voice recognition market, establishing it as an essential component of modern human-machine interfaces.

SCOPE OF STUDY:

The report analyzes the Far-Field Speech and Voice Recognition market in terms of units by the following Segments, and Geographic Regions/Countries:

Segments:

Component (Microphones, Digital Signal Processors, Software); Application (Smart Speakers, Smart TV / STB, Automotive, Robotics, Other Applications)

Geographic Regions/Countries:

World; United States; Canada; Japan; China; Europe (France; Germany; Italy; United Kingdom; and Rest of Europe); Asia-Pacific; Rest of World.

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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