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AI音频生成
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陈庆民·头豹分析师
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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。
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。
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。
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
AI访谈
行业规模
AI音频生成行业规模
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AI访谈SIZE数据
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,各家企业均在加速技术创新和市场扩张。
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。
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Prompt
AI音频生成是指利用人工智能技术生成音频内容的行业。AI音频生成的定义可以从不同的角度来解释,常见的包括: 1. 基于文本的语音合成:利用自然语言处理技术将文字转化为音频,实现电脑生成人类语音的功能。 2. 声音合成:通过对声音信号的分析和处理,实现对人声或乐器声音的合成。 3. 音乐生成:利用AI算法分析和模拟音乐创作的规律,自动生成音乐作品。 这三种定义之间的主要区别在于生成音频的方式和目的。基于文本的语音合成主要用于智能语音助手、自动语音应答等领域,其目的是为了实现更自然、更流畅的人机交互。声音合成则主要用于音频处理和音效制作,其目的是创作出更丰富、更优美的音效。音乐生成则是为了创造新的音乐作品,旨在让AI成为音乐创作的新手段。 虽然 AI音频生成行业的定义多样,但都围绕着利用AI技术生成音频内容展开,其技术应用和商业场景都广泛涉及到语音识别、语音合成、自然语言处理、人机交互等领域,是人工智能技术在音频领域的重要应用之一。
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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。
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1:弗若斯特沙利文,头豹研究院
弗若斯特沙利文,头豹研究院
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Prompt
最主流的分类标准之一是基于技术实现方式的分类。根据这个标准,AI音频生成行业可以被分为以下三类: 1. 文本转语音(Text-to-Speech,TTS)技术 TTS技术是一种通过计算机处理文本,将其转换为能够被播放的语音信号的技术。它的主要应用是为了帮助人们更方便地理解和使用文字信息,例如生成语音助手、有声书、电子书等。 TTS技术的典型内容包括语音合成器、音频后处理器、语音识别引擎等。其中,语音合成器是最重要的部分,其主要功能是将输入的文本转换为音频信号。TTS技术的特点是生成的语音质量高、流畅自然,但是需要大量的语音数据和深度学习算法的支持,因此成本较高。 2. 语音转文本(Speech-to-Text,STT)技术 STT技术是一种通过计算机处理语音,将其转换为可编辑的文本的技术。它的主要应用是为了方便人们输入和处理语音信息,例如语音识别、语音翻译等。 STT技术的典型内容包括语音识别引擎、自然语言处理引擎、文本编辑器等。其中,语音识别引擎是最核心的部分,其主要功能是将输入的语音转换为文本。STT技术的特点是具有较高的识别准确率和速度,但是需要大量的语音数据和深度学习算法的支持,成本也较高。 3. 音乐生成(Music Generation)技术 音乐生成技术是一种通过计算机处理音乐元素,生成新的音乐作品的技术。它的主要应用是为了帮助人们创作音乐、自动化音乐制作等。 音乐生成技术的典型内容包括音乐生成引擎、音乐编辑器、音乐分析器等。其中,音乐生成引擎是最核心的部分,其主要功能是根据输入的音乐元素(例如旋律、节奏、和弦等)生成新的音乐作品。音乐生成技术的特点是具有较高的创造性和自由度,但是生成的音乐作品质量不稳定,需要进行后期处理和调整。 总体来说,这三种技术的应用场景和特点都有所不同,但是它们都依赖于深度学习和人工智能算法的支持,对于技术研发和数据支持的要求较高。未来随着技术的进一步发展,这三种技术将会更加普及和成熟。
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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。
AI音频生成分类
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。
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,头豹研究院
弗若斯特沙利文,头豹研究院
AI音频生成行业特征
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Prompt
商业模式、竞争环境、用户画像是AI音频生成行业中比较重要的维度,在此选择进行分析。 一、商业模式 AI音频生成行业的商业模式主要有两种,一种是提供AI音频生成技术,另一种是基于AI音频生成技术提供音频内容服务。前者主要面向技术开发商、媒体公司等B端客户,后者则面向C端客户,包括广告、游戏、教育、文化等领域。 提供AI音频生成技术的公司主要通过技术授权、技术服务等方式获得收入,而基于AI音频生成技术提供音频内容服务的公司则主要以销售音频内容、提供广告、付费会员等方式获取收入。 据艾瑞咨询数据显示,2020年中国AI音频生成市场规模达24.4亿元,预计到2024年将达到109.5亿元。其中,技术授权和技术服务占比较大,但随着市场的逐步成熟,音频内容服务的市场占比将逐渐提高。 二、竞争环境 目前,中国AI音频生成行业的竞争主要集中在技术开发商和音频内容服务商两个维度。在技术开发商方面,主要有商汤科技、科大讯飞、百度等公司,这些公司在AI语音识别、合成等方面具有较强的技术优势和专利储备。在音频内容服务商方面,则主要有网易云音乐、蜻蜓FM、喜马拉雅等公司,这些公司在音频内容创作和用户运营等方面有比较深入的积累和经验。 此外,国外公司如Google、Amazon等也在AI音频生成领域有一定的布局和发展。 三、用户画像 AI音频生成行业的用户主要包括技术开发商、媒体公司、广告主、游戏运营商、教育机构、文化传媒公司等B端客户,以及广大的普通用户。 B端客户主要通过购买技术授权、技术服务、音频内容服务等方式将AI音频生成技术应用于自身的产品和服务中。普通用户则主要通过各类音频应用软件、在线音频平台等渠道获取AI音频生成技术提供的音频内容服务。根据艾瑞咨询数据显示,2020年中国AI音频生成用户规模达到5.5亿,预计到2024年将达到9.9亿。 综上所述,中国AI音频生成行业在商业模式、竞争环境、用户画像等方面存在一定的特点和趋势。随着市场的逐步成熟和技术的不断进步,该行业的发展前景将越来越广阔。
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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Amper Music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Project VoCo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:
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,头豹研究院,量子位
弗若斯特沙利文,头豹研究院,量子位
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行业分类
3
行业特征
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发展历程
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产业链分析
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行业规模
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政策梳理
8
竞争格局
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企业分析
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