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分析歐洲各國智能語音技術的發展態勢

bzSh_drc_iite ? 來源:YXQ ? 2019-06-20 09:18 ? 次閱讀
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近二十年來,歐洲各國高度重視人工智能相關產業的發展,20世紀80年代,西歐國家制定“尤里卡計劃”,在人工智能等領域開展研究與發展合作。本文則從專利申請分析歐洲各國智能語音技術的發展態勢。

1. 數據的來源與處理

智能語音技術涉及語言學、語音學、聲學、數字信息處理、模式識別與人工智能等眾多相關基礎學科,主要包括語音識別、自然語言理解和語音合成三個環節。通過查閱相關書籍和文獻,借鑒智能語音領域專家的觀點,制定了智能語音自標引技術分支表(詳見表1)。

表1. 智能語音自標引技術分支表

IncoPat專利數據庫收錄了全球112個國家、組織、地區的專利信息,數據覆蓋全面,更新速度快,本研究選取該數據庫進行專利檢索,檢索時間為2016年5月。依據自標引技術分支表,采取分總式檢索策略,經過人工篩選和逐條去噪,按照自標引技術分支表進行四級技術標引,最終得到全球申請專利12895件,其中智能語音關鍵技術歐洲申請專利1865件。鑒于1990年之前智能語音關鍵技術歐洲申請專利信息較少,因此本文選取1990-2015年期間的1647件專利申請信息進行分析,其中語音識別專利申請量1246件,語音合成專利申請量350件,自然語言理解專利申請量51件。根據得到的數據結果,下面從專利申請趨勢、關鍵技術、主要競爭者、重點專利四個維度,對歐洲智能語音技術發展進行深入分析和初步判斷。

2. 專利的申請量與技術領域

從歐洲智能語音領域專利申請趨勢得知,歐洲智能語音領域專利大致經歷了發展、快速增長、迅速下降、緩慢上升和緩慢下降5個階段,反映出歐洲智能語音技術的生命周期,語音識別技術和語音合成技術發展趨勢在近年來都有不同程度的下降,自然語言理解申請量變化較為平穩。通過對歐洲智能語音領域10個細分技術的專利申請量分析發現,語音識別專利申請總量較多,總體上均呈現先上升后下降的態勢,其中聲學模型作為語音識別系統中最關鍵的部分,申請量最多,增長較快,波動最為明顯;語音合成領域中基于共振峰、LPC和LMA技術的專利申請量較大,趨勢波動較為劇烈;自然語言理解的專利申請總量雖然較少,但技術發展趨勢較為平穩。

3. IPC小類專利與自標引技術

從歐洲智能語音領域IPC小類專利申請情況統計結果來看,排名前10名的專利申請總數占了總申請量近半數。排在首位的“創建基準模板;訓練語音識別系統,例如對說話者聲音特征的適應”(G10L15/06)的專利申請量(281)占專利申請總量的17.1%,其次是“利用自然語言模型”(G10L15/18),再次是“語音識別”(G10L15/00),可見,歐洲智能語音技術重點在于發展語音識別、信息檢索、語音合成、語音增強等技術領域,其中語言識別技術具有明顯的競爭優勢。從歐洲智能語音的三大技術領域來看,語音識別專利申請量占總申請量的七成以上,歐洲比較注重于建立聲學模型和語言模型;語音合成占兩成以上,其中基于共振峰、LPC和LMA技術專利應用廣泛;自然語言理解僅占不到一成,但發展潛力巨大。

4. 專利申請公司排名及其技術活動

從歐洲智能語音領域專利申請人申請情況分析得知,居于前10位的公司申請專利總數占專利總數的34.7%,其中美國企業專利申請量占七成,日本企業占兩成,歐洲企業占一成。排名前5名的申請人分別為微軟、AT&T、IBM、飛利浦和高通,競爭優勢較為明顯,尤其是美國微軟公司,其申請量為107件,在排名前10位的機構中占近兩成。作為歐洲本土企業的飛利浦公司在智能語音技術研發中也具有較強的競爭力。從飛利浦公司的歐洲專利布局分析,其申請專利的技術領域集中在IPC的G部(物理),從排名靠前的IPC小類和IPC小組數據分析得知,飛利浦公司智能語音技術主要集中在語音分析、合成、識別和數據處理等方面,技術創新較多,非常注重在歐洲本土進行專利布局,市場競爭力較強。

5. 重點專利與主要申請公司

被引次數是判定專利質量的重要指標,通常情況下,專利越重要,被引證的次數就越多。從歐洲智能語音領域重點專利被引情況分析得出,技術研發主要集中在語音識別的聲學模型和語音合成上,其中涉及語音識別的達238次,約占專利總被引次數的近六成;AT&T和IBM公司高被引專利量達233次和172次,排在前兩位,遠遠領先于其他專利申請人。無論從重點專利被引情況還是專利被引次數都可以看出,美國非常注重在歐洲進行專利布局,處于絕對的壟斷地位,擁有絕對的競爭優勢,在歐洲智能語音領域具有較強的影響力。

6. 結論

本文從專利申請量、關鍵技術、主要競爭者、重點專利等方面,剖析了歐洲智能語音技術的發展,結果表明:

(1)20世紀90年以來,歐洲智能語音技術專利申請量起伏較大,總體上呈現先上升后下降的趨勢,大致經歷了發展、快速增長、迅速下降、緩慢上升和緩慢下降這5個階段,語音合成技術和語音識別技術發展較為成熟,應用較為廣泛,自然語言理解作為熱點技術,雖然成熟度不高,但發展潛力巨大;

(2)歐洲本土企業的飛利浦公司競爭實力較強,其技術研發主要集中在語音分析、合成、識別和數據處理等領域,但是,美國和日本企業非常注重在歐洲進行專利布局,AT&T和IBM公司在歐洲智能語音領域具有較強的影響力;

(3)近年來,歐洲智能語音產業已經從產業應用發展到深入推廣階段,掌握了相當一部分產業核心技術,憑借新興產業的支配地位,以新技術研發和新產品營銷為發展重點,獲得在技術創新方面的競爭優勢,在智能家居、智慧教育、智能醫療、汽車智能化、智能機器人等社會發展領域都有著非常重要的應用價值與開發前景。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
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原文標題:從專利申請分析歐洲智能語音技術的發展

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