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研究生: 徐筱婷
Hsiao-Ting Hsu
論文名稱: 美國語音辨識專利布局與技術發展之研究
The study of Patent Portfolio and Technology Development on Speech Recognition in United States of America
指導教授: 耿筠
Yun Ken
口試委員: 蔡鴻文
Hung-Wen Tsai
陳志遠
Zhi-Yuan Chen
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 應用科技學院 - 專利研究所
Graduate Institute of Patent
論文出版年: 2019
畢業學年度: 107
語文別: 中文
論文頁數: 103
中文關鍵詞: 人工智慧語音辨識人工神經網路分布式語音辨識語言模型
外文關鍵詞: Artificial Intelligence, Speech Recognition, Artificial Neural Network, Distributed Speech Recognition, Language Model
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  • 隨著人工智慧的蓬勃發展,語音辨識技術在人工神經網路的演進下大幅改善原有辨識的缺點且被應用在不同的市場中,根據不同研究機構的報告中指出語音辨識的技術、市場成長率、產值都將在近年內大幅成長,在2021年預期可達159.79億美元的產值。因此,本研究將針對美國語音辨識專利進行分析,並藉由分析結果提供我國廠商在美國申請專利的參考資訊。
    本研究以美國為受理局的專利公開案、公告案作為分析標的,並且將分析結果整理成相關圖表,該些分析項目包括:整體趨勢分析、主要專利權人技術分析、專利家族分析等。
    本研究之分析結果如下:(1).美國語音辨識的專利申請量自2011年起開始大幅成長。(2).美國為語音辨識技術的領先國家且目前美國的語音辨識市場中的專利權人較分散。(3).過去,語音辨識的主要專利權人以Nuance為首,然而已被Google等公司超越,重點技術集中在分布式語音辨識、語言模型的訓練、口頭命令的執行程序等,主要功效為辨識的準確性和速度。(4).大部分的主要專利權人的重點布局地區為美洲且較少在台灣布局專利。


    With the rapid development of artificial intelligence, speech recognition technology has greatly improved the shortcomings of the original identification under the evolution of artificial neural networks and has been applied in different markets. According to the reports of different research institutions, the technology and market growth of speech recognition are pointed out. Both the rate and the output value will grow substantially in recent years, and in 2021 it is expected to reach an output value of 15.979 billion US dollars. Therefore, this study will analyze the US speech recognition patents and provide reference information for Taiwanese manufacturers to apply for patents in the United States.

    In this study, the patents of speech recognition are from USPTO. The analysis results will be shown in charts, the analyzes include the overall trend, technical analysis of major patentees, and analysis of patent families.

    The analysis results of this study are as follows: (1). The number of patent applications for US speech recognition has grown significantly since 2011. (2). The United States is a leading country in speech recognition technology and the patentee in the US speech recognition market is more dispersed. (3) In the past, the main patentee of speech recognition was led by Nuance, but it has been surpassed by companies such as Google. The main technologies are distributed speech recognition, speech model training, and verbal command execution procedures. The main efficacies are accuracy and speed. (4). Most of the major patentees focus on apply for patents in America and are less likely to apply for patents in Taiwan.

    目錄 摘要 ABSTRACT 致謝 圖目錄 表目錄 第一章、緒論 1.1研究背景 1.2研究動機 1.3研究目的 1.4章節概要 第二章、文獻回顧 2.1語音辨識相關文獻 2.1.1語音辨識技術架構 2.1.2語音辨識的主要應用市場 2.2專利分析相關文獻 2.2.1專利分析方法的類別 2.2.2專利分析之功能 第三章、資料分析流程 3.1資料分析流程、架構 3.2流程細部界定 3.2.1範疇界定 3.2.2專利資料庫選擇 3.2.3關鍵字 3.2.4檢索分類號CPC 3.2.5檢索時間限制 3.2.6檢索式 3.2.7檢準率及檢全率評估 第四章、語音辨識專利分析 4.1前言 4.2整體趨勢分析 4.2.1歷年申請件數分析 4.2.2主要專利權人分析 4.2.3申請人國別分析 4.2.4主要合作分類號分析 4.3主要專利權人技術分析 4.3.1主要專利權人產業占比和公司占比分析 第五章、結論與未來研究方向建議 5.1專利分析結論 5.1.1語音辨識整體趨勢 5.1.2主要專利權人布局 5.1.3研究限制 5.2未來研究建議 參考文獻

    中文文獻
    1. 王宗梅、黃郁惠、謝瑞竹、黃帝綸(1996)。語音辨識專利地圖專題研究。工業技術研究院電腦與通訊工業研究所。
    2. 王小川(2007)。語音訊號處理。全華圖書股份有限公司。
    3. 王文俊、陳保清、黃英峰(2014)。車載系統應用之強健性語音辨識研究。理工研究國際期刊201403 (4:1期)p.115。
    4. 俞棟、鄧力(2018)。解析深度學習語音辨識實踐。電子工業出版社。
    5. 馬天旗(2018)。專利分析:方法、圖表解讀與情報挖掘。北京知識產權出版社。
    6. 張信常、洪健詠、梁綺靜(2011)。以安全及便利為導向之車載語音互動人機介面設計研究。電腦與通訊第142期p.121-126。
    7. 莊郁強、洪于翔、楊智合、楊仲捷(2018)。AI人機互動技術應用於電信客服系統。電工通訊季刊2018第4季p.10-18。
    8. 許歆沛、林奐彣、林纹正、許弘駿(2014)。語音辨識應用於護理相關紀錄。2014年。醫療資訊雜誌第二十三卷第五期p.1-10。
    9. 陳子昂(1994)。智慧型中文輸入、漢字辨識、語音辨識。工業技術研究院電腦與通訊工業研究所。
    10. 陳達仁、黃慕萱(2018)。專利資訊檢索分析與策略。華泰文化事業股份有限公司。
    11. 陳右怡(2019)。迎接人機介面新商機,掌握全球AI語音助理下一步。新通訊元件雜誌。
    12. 黃泰惠(2003)。可改善含汽車雜訊語音辨識率的語音能量波形求取技術。電腦與通訊第104期p.47-52。
    13. 黃品甄、盧小玨、張博論(2011)。護理紀錄語料及辭典建置之研究與應用於語音辨識之可行性評估。醫療資訊雜誌第二十卷第二期p.25-35。
    14. 葉希達、徐峰、尹湘源(2011)。基于ZigBee網路的語音辨識家電遙控研究。浙江萬里學院學報2011年 06期p.84-87。
    15. 楊佳蓉(2015)。支援未來智慧生活之語音辨識應用的客製化開發整合環境設計。國立中央大學資訊工程學系碩士論文。
    16. 蔡依庭(2017)。人力驅動輪椅專利布局與技術發展之研究。國立台灣科技大學專利研究所碩士學位論文。
    17. 蔡舜宏、廖亦珉、陳亮嘉(2015)。基於語音辨識之智慧型輪椅控制。International Journal of Science and Engineering Vol.5 No.1(2015):17-22。
    18. 劉國讚(2018)。國際專利分析與布局。元照出版公司。
    19. 橫琴國際知識產權交易中心有限公司(2018)。中國專利運營狀況研究報告。
    20. 魏嘉延、柏小松、李銘薰(2013)。應用無線傳輸系統於聲控家電。修平學報第二十七期p.165-186。
    21. 鐘進足(2011)。結合聲調辨認之中文關鍵詞辨認系統。國立交通大學電機學院電信學程碩士學位論文。
    22. 林貞妤(2018)。人工智慧應用大放異彩。TRENDFORCE。https://press.trendforce.com.tw/press/20170119-3523.html (最後瀏覽日:2019/5/25)
    23. 阿里云,语音唤醒技术:small-footprint keyword spotting:https://yq.aliyun.com/articles/232231(最後瀏覽日期:2019/5/25)
    24. 數位時代,未来,語音識別可應用於哪些場景:https://www.bnext.com.tw/ext_rss/view/id/670797(最後瀏覽日期:2019/5/25)
    25. 3S MARKET「全球智慧科技應用」市場資訊網:
    http://3smarket-info.blogspot.com/2017/09/blog-post_34.html(最後瀏覽日期:2019/5/25)
    26. 3S MARKET「全球智慧科技應用」市場資訊網,語音辨識技術及廠商解析,智慧家局的另一大入口:
    https://3smarket-info.blogspot.com/2016/08/blog-post_835.html(最後瀏覽日期:2019/5/25)
    27. STPI科技發展觀測平台。2018年人工智慧技術成熟曲線:https://outlook.stpi.narl.org.tw/index/focusnews/detail/521(最後瀏覽日:2019/04/27)

    英文文獻
    1. Alex Graves, Abdel-rahman Mohamed & Geoffrey Hinton(2013), Speech recognition with deep recurrent neural networks. 2013 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing.
    2. Garther(2018),2018 Hype Cycle for Artificial Intelligence. Retrieved from:
    http://k1.caict.ac.cn/yjts/qqzkgz/zksl/201808/P020180814355000666438.pdf(最後瀏覽日:2019/04/27)
    3. Navin Viswanathan & Kostas Kokkinakis(2019), Listening benefits in speech-in-speech recognition are altered under reverberant conditions. The Journal of the Acoustical Society of America.
    4. Prof. Nelson Morgan(1995), Automatic Speech Recognition (ASR) History. Audio Signal Processing in Humans and Machines.
    5. SMART SPEAKER CONSUMER ADOPTION REPORT, MARCH 2018, Retrieved from:
    https://voicebot.ai/wp-content/uploads/2018/10/voicebot-smart-speaker-consumer-adoption-report.pdf(最後瀏覽日期:2019/5/25)
    6. TechTarget. Retrieved from:
    https://searchcustomerexperience.techtarget.com/definition/speech-recognition(最後瀏覽日期:2019/5/25)
    7. Voice and Speech Recognition Market Size, Share & Trends Analysis Report, By Function, By Technology (AI, Non-AI), By Vertical (Healthcare, BFSI, Automotive), And Segment Forecasts, 2018–2025. Grand View Rearch.
    8. Voicebot.ai. Retrieved from:
    https://voicebot.ai/voice-assistant-market-data-news/(最後瀏覽日期:2019/5/25)
    9. Wei Jeng, Jiepu Jiang, Daqing He,Users’ Perceived Difficulties and Corresponding Reformulation Strategies in Google Voice Search. Journal of Library and Information Studies 14:1(June 2016) p.25-39.

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