分析欧洲各国智能语音技术的发展态势

　　近二十年来，欧洲各国高度重视人工智能相关产业的发展，20世纪80年代，西欧国家制定“尤里卡计划”，在人工智能等领域开展研究与发展合作。本文则从专利申请分析欧洲各国智能语音技术的发展态势。

　　1. 数据的来源与处理

　　智能语音技术涉及语言学、语音学、声学、数字信息处理、模式识别与人工智能等众多相关基础学科，主要包括语音识别、自然语言理解和语音合成三个环节。通过查阅相关书籍和文献，借鉴智能语音领域专家的观点，制定了智能语音自标引技术分支表（详见表1）。

　　

　　表1. 智能语音自标引技术分支表

　　IncoPat专利数据库收录了全球112个国家、组织、地区的专利信息，数据覆盖全面，更新速度快，本研究选取该数据库进行专利检索，检索时间为2016年5月。依据自标引技术分支表，采取分总式检索策略，经过人工筛选和逐条去噪，按照自标引技术分支表进行四级技术标引，最终得到全球申请专利12895件，其中智能语音关键技术欧洲申请专利1865件。鉴于1990年之前智能语音关键技术欧洲申请专利信息较少，因此本文选取1990-2015年期间的1647件专利申请信息进行分析，其中语音识别专利申请量1246件，语音合成专利申请量350件，自然语言理解专利申请量51件。根据得到的数据结果，下面从专利申请趋势、关键技术、主要竞争者、重点专利四个维度，对欧洲智能语音技术发展进行深入分析和初步判断。

　　2. 专利的申请量与技术领域

　　从欧洲智能语音领域专利申请趋势得知，欧洲智能语音领域专利大致经历了发展、快速增长、迅速下降、缓慢上升和缓慢下降5个阶段，反映出欧洲智能语音技术的生命周期，语音识别技术和语音合成技术发展趋势在近年来都有不同程度的下降，自然语言理解申请量变化较为平稳。通过对欧洲智能语音领域10个细分技术的专利申请量分析发现，语音识别专利申请总量较多，总体上均呈现先上升后下降的态势，其中声学模型作为语音识别系统中最关键的部分，申请量最多，增长较快，波动最为明显；语音合成领域中基于共振峰、LPC和LMA技术的专利申请量较大，趋势波动较为剧烈；自然语言理解的专利申请总量虽然较少，但技术发展趋势较为平稳。

　　3. IPC小类专利与自标引技术

　　从欧洲智能语音领域IPC小类专利申请情况统计结果来看，排名前10名的专利申请总数占了总申请量近半数。排在首位的“创建基准模板；训练语音识别系统，例如对说话者声音特征的适应”（G10L15/06）的专利申请量（281）占专利申请总量的17.1%，其次是“利用自然语言模型”（G10L15/18），再次是“语音识别”（G10L15/00），可见，欧洲智能语音技术重点在于发展语音识别、信息检索、语音合成、语音增强等技术领域，其中语言识别技术具有明显的竞争优势。从欧洲智能语音的三大技术领域来看，语音识别专利申请量占总申请量的七成以上，欧洲比较注重于建立声学模型和语言模型；语音合成占两成以上，其中基于共振峰、LPC和LMA技术专利应用广泛；自然语言理解仅占不到一成，但发展潜力巨大。

　　4. 专利申请公司排名及其技术活动

　　从欧洲智能语音领域专利申请人申请情况分析得知，居于前10位的公司申请专利总数占专利总数的34.7%，其中美国企业专利申请量占七成，日本企业占两成，欧洲企业占一成。排名前5名的申请人分别为微软、AT&T、IBM、飞利浦和高通，竞争优势较为明显，尤其是美国微软公司，其申请量为107件，在排名前10位的机构中占近两成。作为欧洲本土企业的飞利浦公司在智能语音技术研发中也具有较强的竞争力。从飞利浦公司的欧洲专利布局分析，其申请专利的技术领域集中在IPC的G部（物理），从排名靠前的IPC小类和IPC小组数据分析得知，飞利浦公司智能语音技术主要集中在语音分析、合成、识别和数据处理等方面，技术创新较多，非常注重在欧洲本土进行专利布局，市场竞争力较强。

　　5. 重点专利与主要申请公司

　　被引次数是判定专利质量的重要指标，通常情况下，专利越重要，被引证的次数就越多。从欧洲智能语音领域重点专利被引情况分析得出，技术研发主要集中在语音识别的声学模型和语音合成上，其中涉及语音识别的达238次，约占专利总被引次数的近六成；AT&T和IBM公司高被引专利量达233次和172次，排在前两位，远远领先于其他专利申请人。无论从重点专利被引情况还是专利被引次数都可以看出，美国非常注重在欧洲进行专利布局，处于绝对的垄断地位，拥有绝对的竞争优势，在欧洲智能语音领域具有较强的影响力。

　　6. 结论

　　本文从专利申请量、关键技术、主要竞争者、重点专利等方面，剖析了欧洲智能语音技术的发展，结果表明：

　　（1）20世纪90年以来，欧洲智能语音技术专利申请量起伏较大，总体上呈现先上升后下降的趋势，大致经历了发展、快速增长、迅速下降、缓慢上升和缓慢下降这5个阶段，语音合成技术和语音识别技术发展较为成熟，应用较为广泛，自然语言理解作为热点技术，虽然成熟度不高，但发展潜力巨大；

　　（2）欧洲本土企业的飞利浦公司竞争实力较强，其技术研发主要集中在语音分析、合成、识别和数据处理等领域，但是，美国和日本企业非常注重在欧洲进行专利布局，AT&T和IBM公司在欧洲智能语音领域具有较强的影响力；

　　（3）近年来，欧洲智能语音产业已经从产业应用发展到深入推广阶段，掌握了相当一部分产业核心技术，凭借新兴产业的支配地位，以新技术研发和新产品营销为发展重点，获得在技术创新方面的竞争优势，在智能家居、智慧教育、智能医疗、汽车智能化、智能机器人等社会发展领域都有着非常重要的应用价值与开发前景。