음성 합성 시장: 현재 분석 및 예측 (2021-2027)

제공 방식 (소프트웨어, 서비스); 배포 (온프레미스, 클라우드 기반); 조직 규모 (중소기업, 대기업); 음성 유형 (뉴럴 & 사용자 지정 음성, 비 뉴럴); 산업 분야 (자동차 및 운송, 소비재, 헬스케어, 교육, 리테일, 여행 및 숙박, 기타); 지역/국가

지리학:

Global

최종 업데이트:

Oct 2021

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텍스트 음성 변환 시장은 2020년에 20억 달러의 가치를 기록했으며 예측 기간 동안 연평균 성장률(CAGR) 15%로 성장하여 2027년에는 60억 달러의 시장 가치에 도달할 것으로 예상됩니다. 텍스트 음성 변환은 자연어를 이해하고 운율과 억양이 풍부한 오디오 출력을 생성하는 일종의 서비스입니다. 합성 오디오 출력을 생성하려면 텍스트 언어가 음성 언어와 유사해야 합니다. 텍스트 음성 변환 기술은 웹사이트, 전자책, 모바일 앱, 온라인 문서 및 전자 학습 도구의 서면 콘텐츠를 오디오 출력으로 변환하는 데 도움이 됩니다. 학습 장애, 언어 문제, 시력 문제로 고통받는 사람들은 어려움 없이 서면 콘텐츠를 검색할 수 있습니다. 이 기술은 전 세계 인구에게 더 간단한 접근 방식을 제공합니다. 시력 감소와 함께 노령 인구가 증가함에 따라 텍스트 음성 변환에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 또한 학습 장애가 있는 사람들의 수가 증가하면서 시장 성장이 촉진됩니다. 텍스트 음성 변환 기술은 시력이 저하된 사람들에게 서면 콘텐츠를 잘 이해할 수 있는 기회를 제공하므로 매우 유용합니다. 또한 디지털 콘텐츠 생산의 발전과 휴대용 장치 소비 증가, 인터넷 보급률 증가가 텍스트 음성 변환 기술에 대한 수요를 촉진하고 있습니다. 국립 교육 통계 센터에 따르면 2019-20년에 장애인 교육법(IDEA)에 따라 특수 교육 서비스를 받은 3-21세 학생 수는 730만 명으로, 전체 공립학교 학생의 14%였습니다. 특수 교육 서비스를 받는 학생 중 가장 흔한 장애 범주(33%)는 특정 학습 장애였습니다.


전 세계 활성 스마트폰 사용자 수, 2019년 (백만 명 단위)


Text-to-Speech1
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보고서에 제시된 통찰력


제공 중에서 소프트웨어 부문이 주요 점유율을 차지합니다.”


제공을 기준으로 시장은 소프트웨어와 서비스로 나뉩니다. 소프트웨어 부문은 2020년에 시장을 지배했으며 시각 장애인의 학습 경험 향상을 위한 도구로서 소프트웨어 배포가 증가함에 따라 예측 기간 동안 수익성 있게 성장할 것으로 예상됩니다.


“배포 중에서 클라우드 기반 부문이 주요 점유율을 차지합니다.”


배포를 기준으로 시장은 온프레미스와 클라우드 기반으로 양분됩니다. 클라우드 기반 부문은 2020년에 시장을 지배했으며 예측 기간 동안 수익성 있게 성장할 것으로 예상됩니다. 클라우드 기반 기술의 구현은 확장성을 향상시키고 24시간 서비스를 지원하며 IT 보안을 개선했습니다.


“조직 규모 중에서 대기업 부문이 분석 기간 동안 가장 높은 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상됩니다.”


조직 규모를 기준으로 시장은 중소기업과 대기업으로 양분됩니다. 대기업 부문은 2020년에 가장 큰 점유율을 차지하고 있으며 투자 증가와 디지털 서비스 채택 증가로 인해 향후 기간에 가장 높은 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상됩니다. 또한 인터넷 보급률 증가도 시장 성장을 견인합니다.


“음성 유형 중에서 신경망 및 맞춤형 음성 부문이 분석 기간 동안 가장 높은 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상됩니다.”


음성 유형을 기준으로 시장은 신경망 및 맞춤형 음성과 비신경망으로 분류됩니다. 신경망 및 맞춤형 음성 부문은 2020년에 가장 큰 점유율을 차지하고 있으며 향후 기간에 가장 높은 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상됩니다. 신경망 및 맞춤형 음성을 사용하면 사용자가 머신 러닝(ML) 기술을 적용하여 브랜드 음성을 생성할 수 있습니다.


“수직 산업 중에서 의료 부문이 분석 기간 동안 가장 높은 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상됩니다.”


수직 산업을 기준으로 시장은 자동차 및 운송, 소비재, 의료, 교육, 소매, 여행 및 숙박, 기타로 양분됩니다. 의료 부문은 2020년에 가장 큰 점유율을 차지하고 있으며 향후 기간에 가장 높은 연평균 성장률(CAGR)을 기록할 것으로 예상됩니다. 텍스트 음성 변환 기술은 환자가 복잡한 의학 용어를 이해할 수 있도록 의료 부문에서 광범위하게 사용됩니다.


“북미 지역은 가장 큰 시장 중 하나이며 텍스트 음성 변환 시장에서 가장 빠르게 성장하는 시장이 될 것으로 예상됩니다.”


텍스트 음성 변환 시장 채택에 대한 더 나은 이해를 위해 시장은 북미(미국, 캐나다 및 북미 지역 나머지), 유럽(독일, 프랑스, 스페인, 영국 및 유럽 지역 나머지), 아시아 태평양(중국, 일본, 인도, 호주 및 아시아 태평양 지역 나머지) 및 기타 지역과 같은 국가에서의 전 세계적 입지를 기반으로 분석됩니다. 북미는 텍스트 음성 변환 기술에 대한 필요성이 빠르게 증가하고 미국에서 머신 러닝 및 인공 지능 채택이 증가함에 따라 텍스트 음성 변환 시장을 지배할 것입니다. 시장에서 활동하는 주요 업체로는 Nuance Communication, Microsoft Corporation, IBM Corporation, Google, Inc., Sensory Inc., Amazon.Com, Readspeaker, LumenVox LLC, Acapela Group 및 CereProc이 있습니다. 이러한 업체들은 다양한 지역에서 입지를 강화하기 위해 여러 M&A와 파트너십을 체결했습니다.


이 보고서를 구매해야 하는 이유:



  • 이 연구에는 인증된 주요 업계 전문가가 검증한 시장 규모 조정 및 예측 분석이 포함되어 있습니다.

  • 이 보고서는 전체 산업 성과에 대한 간략한 개요를 한눈에 제공합니다.

  • 이 보고서는 주요 비즈니스 재무, 제품 포트폴리오, 확장 전략 및 최근 개발에 중점을 두고 주요 산업 동료에 대한 심층 분석을 다룹니다.

  • 업계에서 널리 퍼져있는 동인, 제약, 주요 트렌드 및 기회에 대한 자세한 조사

  • 이 연구는 다양한 부문에 걸쳐 시장을 포괄적으로 다룹니다.

  • 업계에 대한 심층적인 지역 수준 분석


맞춤 설정 옵션:


텍스트 음성 변환 시장은 요구 사항 또는 기타 시장 세그먼트에 따라 추가로 맞춤 설정할 수 있습니다. 이 외에도 UMI는 귀하가 귀하 자신의 비즈니스 요구 사항을 가지고 있음을 이해하므로 귀하의 요구 사항에 완벽하게 맞는 보고서를 얻으려면 언제든지 저희에게 연락하십시오.


목차

글로벌 텍스트 음성 변환 시장의 역사적 시장 분석, 현재 시장 추정, 미래 시장 예측은 자동차 및 운송, 소비자, 의료, 교육, 소매, 여행 및 숙박, 기타 등 다양한 분야에서 텍스트 음성 변환의 채택을 생성하고 분석하기 위해 수행된 세 가지 주요 단계였습니다. 철저한 2차 조사를 통해 역사적 시장 수치를 수집하고 현재 시장 규모를 추정했습니다. 둘째, 이러한 통찰력을 검증하기 위해 수많은 조사 결과와 가정을 고려했습니다. 또한, 텍스트 음성 변환 부문의 가치 사슬 전반에 걸쳐 업계 전문가와의 철저한 1차 인터뷰도 진행했습니다. 1차 인터뷰를 통해 시장 수치를 가정하고 검증한 후, 완전한 시장 규모를 예측하기 위해 하향식 접근 방식을 사용했습니다. 그 후, 시장 세분화 및 데이터 삼각 측량 방법을 채택하여 산업과 관련된 세그먼트 및 하위 세그먼트의 시장 규모를 추정하고 분석했습니다. 자세한 방법론은 아래에 설명되어 있습니다.


역사적 시장 규모 분석


1단계: 2차 출처에 대한 심층 연구:


연례 보고서 및 재무 제표, 실적 발표, 보도 자료 등과 같은 회사 내부 자료와 저널, 뉴스 및 기사, 정부 간행물, 경쟁사 간행물, 부문 보고서, 타사 데이터베이스 및 기타 신뢰할 수 있는 간행물을 포함한 외부 자료를 통해 텍스트 음성 변환의 역사적 시장 규모를 확보하기 위해 자세한 2차 연구를 수행했습니다.


2단계: 시장 세분화:


텍스트 음성 변환 시장의 역사적 시장 규모를 확보한 후 자세한 2차 분석을 수행하여 주요 지역의 다양한 세그먼트에 대한 역사적 시장 통찰력과 점유율을 수집했습니다. 보고서에 포함된 주요 세그먼트는 제공, 조직 규모, 배포 모드, 음성 유형, 수직 및 지역입니다. 또한 각 지역에서 텍스트 음성 변환의 전반적인 채택을 평가하기 위해 국가 수준 분석을 수행했습니다.


3단계: 요인 분석:


다양한 세그먼트 및 하위 세그먼트의 역사적 시장 규모를 확보한 후 텍스트 음성 변환의 현재 시장 규모를 추정하기 위해 자세한 요인 분석을 수행했습니다. 또한 다양한 지역에서 고령화 인구 증가와 같은 종속 변수와 독립 변수를 사용하여 요인 분석을 수행했습니다.


현재 시장 규모 추정 및 예측


현재 시장 규모 측정: 위의 3단계에서 얻은 실행 가능한 통찰력을 바탕으로 현재 시장 규모, 텍스트 음성 변환 시장의 주요 업체 및 세그먼트의 시장 점유율에 도달했습니다. 필요한 모든 백분율 점유율 분할 및 시장 세분화는 위에 언급된 2차 접근 방식을 사용하여 결정되었으며 1차 인터뷰를 통해 검증되었습니다.


추정 및 예측: 시장 추정 및 예측을 위해 이해 관계자가 사용할 수 있는 동인 및 추세, 제약 및 기회를 포함한 다양한 요인에 가중치를 할당했습니다. 이러한 요인을 분석한 후 관련 예측 기법, 즉 하향식 접근 방식을 적용하여 전 세계 주요 시장에서 다양한 세그먼트 및 하위 세그먼트에 대해 2027년에 대한 시장 예측에 도달했습니다. 시장 규모를 추정하기 위해 채택된 연구 방법론은 다음과 같습니다.



  • 가치(USD) 측면에서 업계의 시장 규모와 국내 주요 시장에서 텍스트 음성 변환의 채택률

  • 시장 세그먼트 및 하위 세그먼트의 모든 백분율 점유율, 분할 및 세분화

  • 제공되는 서비스 측면에서 텍스트 음성 변환 시장의 주요 업체. 또한 빠르게 성장하는 시장에서 경쟁하기 위해 이러한 업체가 채택한 성장 전략.


시장 규모 및 점유율 검증


Text-to-Speech2
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1차 연구: 주요 지역에서 최고 경영진(CXO/VP, 영업 책임자, 마케팅 책임자, 운영 책임자 및 지역 책임자, 국가 책임자 등)을 포함한 주요 의견 선도자(KOL)와 심층 인터뷰를 수행했습니다. 그런 다음 1차 연구 결과를 요약하고 명시된 가설을 증명하기 위해 통계 분석을 수행했습니다. 1차 연구의 입력은 2차 결과와 통합되어 정보를 실행 가능한 통찰력으로 전환했습니다.


다양한 지역에서 1차 참가자의 분할


시장 엔지니어링


데이터 삼각 측량 기법을 사용하여 전체 시장 추정을 완료하고 텍스트 음성 변환 시장의 각 세그먼트 및 하위 세그먼트의 정확한 통계 수치에 도달했습니다. 텍스트 음성 변환 시장의 제공, 조직 규모, 배포 모드, 음성 유형, 수직 및 지역 영역에서 다양한 매개변수와 추세를 연구한 후 데이터를 여러 세그먼트 및 하위 세그먼트로 분할했습니다.


텍스트 음성 변환 시장 연구의 주요 목표


텍스트 음성 변환의 현재 및 미래 시장 동향이 연구에서 정확히 지적되었습니다. 투자자는 연구에서 수행된 질적 및 양적 분석을 통해 투자를 위한 재량권을 기준으로 전략적 통찰력을 얻을 수 있습니다. 현재 및 미래 시장 동향은 지역 수준에서 시장의 전반적인 매력을 결정하여 산업 참가자가 최초 진출자 이점으로서 이익을 얻기 위해 미개척 시장을 활용할 수 있는 플랫폼을 제공했습니다. 연구의 다른 양적 목표는 다음과 같습니다.



  • 가치(USD) 측면에서 텍스트 음성 변환의 현재 및 예측 시장 규모를 분석합니다. 또한 다양한 세그먼트 및 하위 세그먼트의 현재 및 예측 시장 규모를 분석합니다.

  • 연구의 세그먼트에는 제공, 조직 규모, 배포 모드, 음성 유형, 수직 및 지역 영역이 포함됩니다.

  • 텍스트 음성 변환 산업에 대한 규제 프레임워크 정의 및 분석

  • 다양한 중개자의 존재와 관련된 가치 사슬 분석과 업계의 고객 및 경쟁사 행동 분석

  • 주요 지역에 대한 텍스트 음성 변환 시장의 현재 및 예측 시장 규모 분석

  • 보고서에서 연구된 주요 지역에는 북미(미국 및 캐나다), 유럽(독일, 프랑스, 스페인 및 영국), 아시아 태평양(중국, 일본, 인도 및 호주) 및 기타 지역이 포함됩니다.

  • 텍스트 음성 변환 시장의 회사 프로필과 빠르게 성장하는 시장에서 생존하기 위해 시장 참여자가 채택한 성장 전략

  • 산업에 대한 심층적인 지역 수준 분석


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