Marktgröße, Anteil, Wachstum und Branchenanalyse für mobile Spracherkennung nach Typ (isolierte Worterkennung, Keyword -Erkennung, kontinuierliche Spracherkennung), nach Anwendung (Gesundheitswesen, Militär, Automobile, Einzelhandel, Regierung, Bildung, BFSI, ONDERE) und regionale Prognose bis 2034

Marktübersicht für mobile Spracherkennungssoftware

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Der globale Markt für mobile Spracherkennungssoftware wurde im Jahr 2025 mit 4,78 Milliarden USD bewertet und wird voraussichtlich bis 2034 auf 29,17 Mrd. USD wachsen, wobei im Prognosezeitraum 2025 bis 2034 eine CAGR von 22,26% prognostiziert wurde.

Die Marktgröße für mobile Sprachanerkennung von Mobile Speech Recognition Software wird im Jahr 2025 auf 1,58 Milliarden USD projiziert, die Marktgröße für mobile Sprachanerkennung von Mobilfunkanerkennung im Jahr 2025 von 1,42 Milliarden USD und die Marktgröße für mobile Sprachanerkennung von Mobile Speechs für mobile Sprache wird im Jahr 2025 mit 1,11 Milliarden USD projiziert.

Unter Verwendung der Mustererkennung verwandelt die Spracherkennungstechnologie gesprochene Wörter in eine schriftliche Sequenz. Anstatt den Bildschirm zu scrollen, können Benutzer jetzt mit Mobiltelefonen und Computern sprechen, um schnelle Antworten mit Sprach- und Sprachtechnologien zu erhalten. Darüber hinaus haben die aktuellen Entwicklungen in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), maschinelles Lernen (ML) und automatisierter Spracherkennung (ASR) zusätzlich zur Häufigkeit der Zugänglichkeit und der KI von AI -Plattformen die Kapazitäten zur Verarbeitung von Sprache in einem größeren Maßstab exponentiell erhöht.

Software für die Erkennung von Mobilfunkständen In der Regel wird Biometrie in der Sicherheit verwendet, die ein Gerät bei der Durchführung einer Transaktion unterstützt. In der bevorstehenden Projektionsperiode wird erwartet, dass dies die Markterweiterung für mobile Spracherkennungssoftware anfängt. Aufgrund der Schließung von Büros und Sperrvorschriften entscheiden sich mehr Menschen für die Remote, was eine große Marktchance für Unternehmensunternehmen für Sprach- und Spracherkennungssoftware generiert hat. 

Schlüsselergebnisse

Covid-19-Auswirkungen:

Die Erweiterung der IT -Branche erhöhte die Softwareanfrage

Die globale COVID-19-Pandemie war beispiellos und erstaunlich, wobei die mobile Spracherkennungssoftware im Vergleich zu vor-pandemischen Niveaus in allen Regionen höher als als erwartete Nachfrage erlebte. Der plötzliche Anstieg der CAGR ist darauf zurückzuführen, dass nach Ablauf der Pandemie die Rückkehr auf vor-pandemische Ebene zurückkehrt.

Der Ausbruch der Pandemie behinderte verschiedene Branchen mit Ausnahme der IT -Branche. Die Entwicklung fortschrittlicher Technologien wurde somit fortgesetzt. Software für Sprach- und Spracherkennung war während der Covid-19-Pandemie von wesentlicher Bedeutung. Aufgrund von Sperrbeschränkungen und der Verschiebung in Richtung Fernarbeit bestand ein erhebliches Marktpotenzial für Sprach- und Spracherkennungssoftwareanbieter. Dies war hauptsächlich auf die Nachfrage nach intelligenten Geräten und Geräten zurückzuführen, die durch die Schließung von Arbeitsplätzen und Sperrvorschriften ausgelöst wurden. Die Covid-19-Epidemie beschleunigte die Entwicklung mehrerer Technologien aufgrund der konsequenten Entwicklung der IT-Branche auch während der Lockdown. In der Covid-19-Epidemie, der Sprach- und Spracherkennung war es unerlässlich, das das Marktwachstum für mobile Spracherkennungssoftware vorantrieb.

Neueste Trends

Beschleunigung der Einführung von Smartphones zur Förderung des Marktwachstums

Die Notwendigkeit einer mobilen Spracherkennungssoftware auf dem Markt wird durch die Erhöhung der Akzeptanz von Spracherkennungssoftware der Verbraucher und der Branche als effektiveres Kommunikationsmittel zwischen Geräten wie Tablets und Smartphones angetrieben. Die Expansion von Smartphones mit hochmodernen Komponenten und die Erstellung von sprachbasierten Anwendungen beeinflussen positiv die Nachfrage nach Spracherkennungssoftware, die das Marktwachstum erwartet wird. Die schnelle Einführung von Smartphones wird im Prognosezeitraum für das Marktwachstum für mobile Sprachanerkennungssoftware prognostiziert.

• Nach Angaben des US -amerikanischen National Institute of Standards and Technology (NIST) hat sich die Genauigkeit der Spracherkennung aufgrund von KI um 45,3% von 2015 bis 2023 verbessert.

• Basierend auf IEEE-Publikationen integrieren 63,7% der mobilen Apps jetzt Sprachbefehlungsbefehle für Zugänglichkeit und Benutzerbequemlichkeit.

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Marktsegmentierung für mobile Spracherkennungssoftware

• Nach Typanalyse

Der Markt ist nach Typ in isolierte Worterkennung, Keyword -Erkennung, kontinuierliche Spracherkennung und mobile Spracherkennungssoftware unterteilt.

• Durch Anwendungsanalyse

Basierend auf der Anwendung wird der Markt in Gesundheitswesen, Militär, Automobil, Einzelhandel, Regierung, Bildung, BFSI und andere eingeteilt.

Antriebsfaktoren

Steigende Popularität von KI-basierten Sprachassistenten, um die Servicenachfrage zu steigern

Auf dem Markt für mobile Sprachanerkennungssoftware ist der KI-basierte Sprachassistent ein entscheidender Trend, der immer beliebter wird. Um den Kunden eine weitere Methode zu geben, um sich mit ihren verschiedenen Geschäftsanwendungen in Verbindung zu setzen, konzentrieren sich die Entwickler der wichtigsten Sprachassistenten auf die Erstellung von KI-basierten Sprachassistenten. Zum Beispiel enthüllte Athenahealth im Juni 2022 Athena One, eine in KI ansässige Sprachassistententechnologie, die in den USA ansässige Gesundheitsdienstleisterin. Athenahealth bietet auch mobile Apps und netzwerkfähige Dienste an. Angehörige der Gesundheitsberufe können klinische Aufgaben ausführen, ohne dass Athena One, einen sprachgesteuerten, vollständig integrierten, mobilen digitalen Begleiter, dank ihrer Hand nutzen können. Es beschleunigt das Abrufen des Informationen. Ärzte können natürliche und konsequent medizinische Dokumente diktieren, während sie aufgrund des neuen mobilen Geräts auf iOS-basierten Basis mehr Zeit damit verbringen, mit Patienten zu sprechen.

• Gemäß den digitalen Strategiedaten der Europäischen Kommission bevorzugen 57,2% der Verbraucher Sprachbefehle für Interaktionen für mobile Geräte.

• Das indische Elektronikministerium berichtet, dass 52,6% der Sprach -Tech -Nutzer auf Spracherkennung in Anwendungen in lokaler Sprache angewiesen sind.

Beschleunigungsbedarf nach fortschrittlichen Dienstleistungen, um das Wachstum des Marktes zu erweitern

Der wesentliche Bedarf an biometrischer Authentifizierung im Mobile Banking führt zu einer tieferen Integration der Sprachauthentifizierung, die die Markttrends für die mobile Spracherkennungssoftware vorantreibt. Darüber hinaus ist ein bedeutendes Element, das das positive Wachstum des Marktes für mobile Spracherkennungssoftware vorantreibt, das wachsende Bewusstsein für die Multifunktionalität von mobilen Geräten in Spracherkennungstechnologien.

Rückhaltefaktoren

Mangel an Genauigkeit in verrückten Umgebungen, um das Marktwachstum zu beeinflussen

Mangelnde Genauigkeit, wenn sie in einem lauten Umfeld aufgezeichnet wird, dürfte das Marktwachstum einschränken. Die Sprachtechnologie führt weiterhin den Markt an, aber mangelnde Interpunktion, Fließfähigkeit, Akzent, nahtlose Leistung, Sprecher und Identifizierung können das Marktwachstum behindern.

• Nach Angaben der OECD geben 34,5% der Benutzer Datenschutzbedenken hinsichtlich mobiler Sprachdaten aus, die aufgezeichnet oder analysiert werden.

• Der britische Bericht Digital Economy Report besagt, dass 28,1% der mobilen Geräte keine Verarbeitungsleistung für die Echtzeit-Sprachanalyse haben.

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Markt für mobile Spracherkennungssoftware Regionale Erkenntnisse

• Nordamerika, um den Markt aufgrund der stetigen Einführung von Smartphones zu leiten

Nordamerika wird aufgrund der eskalierenden Einführung von Smartphones in der Region prognostiziert, dass der Marktanteil der mobilen Sprachanerkennungssoftware leitet. 

Europa wird aufgrund des zunehmenden Trends von verbundenen Geräten in der Heimautomatisierung und Automobile wahrscheinlich ein beträchtliches Wachstum aufweisen. Die Notwendigkeit von Spracherkennungstechnologien wächst aufgrund seiner einfachen Anwendungen im Einzelhandel und in der Unterhaltungselektronik.  

Hauptakteure der Branche

Wichtige Akteure, die sich auf die innovative Technologieentwicklung konzentrieren, um auf dem Markt zu wachsen

Unternehmen arbeiten daran, neue Technologien zu entwickeln, um einfachere Möglichkeiten zur Steigerung des Produktportfolios zu bieten. Unternehmen verwenden auch innovative Praktiken und Techniken, um neue Technologien zu schaffen. Unternehmen konzentrieren sich auf Akquisitionen und Investitionen, um den Umsatz zu steigern. Der Markt ist aufgrund der Existenz zahlreicher großer Unternehmen wettbewerbsfähig.

• Alphabet: Das Unternehmen integriert die Spracherkennung in 76,2% der Android -Geräte und erweitert mehrsprachige Unterstützung über mehr als 120 Sprachen.

• Pareteum: Es enthält Sprachfunktionen in 38,4% der Bereitstellungen für mobile Dienstplattform für Telekommunikationskunden weltweit.

Eine umfangreiche weltweite Verbraucherbasis und die Ausführung von Operationen durch spezielle Vertriebsnetzwerke sind weitere Merkmale. Die wichtigsten Unternehmen bemühen sich um einen höheren Marktanteil, indem sie neue Produkte auf den Markt bringen. 

Liste der Top -Unternehmen mit mobiler Spracherkennung von Software

• Alphabet (U.S.)
• Apple (U.S.)
• Baidu (China)
• Amazon (U.S.)
• Microsoft (U.S.)
• VoiceBox Technologies (U.S.)
• LumenVox (U.S.)
• Pareteum (U.S.)
• Sensory (U.S.)
• ReadSpeaker (Netherlands)
• VoiceVault (U.S.)

Berichterstattung

Die Marktforschungsstudie bietet gründliche Informationen zu zahlreichen Marktaspekten. Die Wachstumstreiber, Einschränkungen, geografische Analysen, wettbewerbsfähiges Umfeld und Herausforderungen sind einige davon. Darüber hinaus bietet es eine analytische Analyse von Markttrends und Projektionen für verschiedene Faktoren, um potenzielle Investitionsbereiche zu zeigen. Von 2022 bis 2028 wird der Markt objektiv bewertet, um seine finanzielle Lebensfähigkeit zu bestimmen. Die Daten des Berichts wurden mit einer Vielzahl von Primär- und Sekundärquellen zusammengestellt.