| ■ 영문 제목 : Global Speech Synthesizer Market 2024 by Manufacturers, Regions, Type and Application, Forecast to 2030 | |
 | ■ 상품코드 : GIR2407E49456 ■ 조사/발행회사 : Globalinforesearch ■ 발행일 : 2024년 7월 ■ 페이지수 : 약100 ■ 작성언어 : 영어 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 (주문후 2-3일 소요) ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : 산업기계/건설 |
| Single User (1명 열람용) | USD3,480 ⇒환산￦4,698,000 | 견적의뢰/주문/질문 |
| Multi User (20명 열람용) | USD5,220 ⇒환산￦7,047,000 | 견적의뢰/주문/질문 |
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조사회사 Global Info Research의 최신 조사에 따르면, 세계의 음성 합성기 시장 규모는 2023년에 XXX백만 달러로 분석되었으며, 검토 기간 동안 xx%의 CAGR로 2030년까지 XXX백만 달러의 재조정된 규모로 성장이 예측됩니다.
Global Info Research 보고서에는 음성 합성기 산업 체인 동향 개요, 영화 및 텔레비전 산업, 게임 산업, 광고, 오디오북, 기타 응용분야 및 선진 및 개발 도상국의 주요 기업의 시장 현황, 음성 합성기의 최첨단 기술, 특허, 최신 용도 및 시장 동향을 분석했습니다.
지역별로는 주요 지역의 음성 합성기 시장을 분석합니다. 북미와 유럽은 정부 이니셔티브와 수요자 인식 제고에 힘입어 꾸준한 성장세를 보이고 있습니다. 아시아 태평양, 특히 중국은 탄탄한 내수 수요와 지원 정책, 강력한 제조 기반을 바탕으로 글로벌 음성 합성기 시장을 주도하고 있습니다.
[주요 특징]
본 보고서는 음성 합성기 시장에 대한 포괄적인 이해를 제공합니다. 본 보고서는 산업에 대한 전체적인 관점과 개별 구성 요소 및 이해 관계자에 대한 자세한 통찰력을 제공합니다. 본 보고서는 음성 합성기 산업 내의 시장 역학, 동향, 과제 및 기회를 분석합니다. 또한, 거시적 관점에서 시장을 분석하는 것이 포함됩니다.
시장 규모 및 세분화: 본 보고서는 판매량, 매출 및 종류별 (예 : 연결 합성, 조음 합성)의 시장 점유율을 포함한 전체 시장 규모에 대한 데이터를 수집합니다.
산업 분석: 보고서는 정부 정책 및 규제, 기술 발전, 수요자 선호도, 시장 역학 등 광범위한 산업 동향을 분석합니다. 이 분석은 음성 합성기 시장에 영향을 미치는 주요 동인과 과제를 이해하는데 도움이 됩니다.
지역 분석: 본 보고서에는 지역 또는 국가 단위로 음성 합성기 시장을 조사하는 것이 포함됩니다. 보고서는 정부 인센티브, 인프라 개발, 경제 상황 및 수요자 행동과 같은 지역 요인을 분석하여 다양한 시장 내의 변화와 기회를 식별합니다.
시장 전망: 보고서는 수집된 데이터와 분석을 통해 음성 합성기 시장에 대한 미래 전망 및 예측을 다룹니다. 여기에는 시장 성장률 추정, 시장 수요 예측, 새로운 트렌드 파악 등이 포함될 수 있습니다. 본 보고서에는 음성 합성기에 대한 보다 세분화된 접근 방식도 포함됩니다.
기업 분석: 본 보고서는 음성 합성기 제조업체, 공급업체 및 기타 관련 업계 플레이어를 다룹니다. 이 분석에는 재무 성과, 시장 포지셔닝, 제품 포트폴리오, 파트너십 및 전략에 대한 조사가 포함됩니다.
수요자 분석: 보고서는 음성 합성기에 대한 수요자 행동, 선호도 및 태도에 대한 데이터를 다룹니다. 여기에는 설문 조사, 인터뷰 및 응용 분야별 (영화 및 텔레비전 산업, 게임 산업, 광고, 오디오북, 기타)의 다양한 수요자 리뷰 및 피드백 분석이 포함될 수 있습니다.
기술 분석: 음성 합성기과 관련된 특정 기술을 다루는 보고서입니다. 음성 합성기 분야의 현재 상황 및 잠재적 미래 발전 가능성을 평가합니다.
경쟁 환경: 본 보고서는 개별 기업, 공급업체 및 수요업체를 분석하여 음성 합성기 시장의 경쟁 환경에 대한 통찰력을 제공합니다. 이 분석은 시장 점유율, 경쟁 우위 및 업계 플레이어 간의 차별화 가능성을 이해하는 데 도움이 됩니다.
시장 검증: 본 보고서에는 설문 조사, 인터뷰 및 포커스 그룹과 같은 주요 조사를 통해 결과 및 예측을 검증하는 작업이 포함됩니다.
[시장 세분화]
음성 합성기 시장은 종류 및 용도별로 나뉩니다. 2019-2030년 기간 동안 세그먼트 간의 시장규모에 대한 정확한 계산 및 예측을 볼륨 및 금액 측면에서 제공합니다.
종류별 시장 세그먼트
– 연결 합성, 조음 합성
용도별 시장 세그먼트
– 영화 및 텔레비전 산업, 게임 산업, 광고, 오디오북, 기타
주요 대상 기업
– AGC Sound, Patlite, Access Solutions, Sensory Inc., NovaSpeech LLC, RC Systems, Inc., Tobii Dynavox LLC, Nartron Corp., Blazie Engineering, Inc.
지역 분석은 다음을 포함합니다.
– 북미 (미국, 캐나다, 멕시코)
– 유럽 (독일, 프랑스, 영국, 러시아, 이탈리아)
– 아시아 태평양 (중국, 일본, 한국, 인도, 동남아시아, 호주)
– 남미 (브라질, 아르헨티나, 콜롬비아)
– 중동 및 아프리카 (사우디아라비아, 아랍에미리트, 이집트, 남아프리카공화국)
본 조사 보고서는 아래 항목으로 구성되어 있습니다.
– 음성 합성기 제품 범위, 시장 개요, 시장 추정, 주의 사항 및 기준 연도를 설명합니다.
– 2019년부터 2024년까지 음성 합성기의 가격, 판매량, 매출 및 세계 시장 점유율과 함께 음성 합성기의 주요 제조업체를 프로파일링합니다.
– 음성 합성기 경쟁 상황, 판매량, 매출 및 주요 제조업체의 글로벌 시장 점유율이 상세하게 분석 됩니다.
– 음성 합성기 상세 데이터는 2019년부터 2030년까지 지역별 판매량, 소비금액 및 성장성을 보여주기 위해 지역 레벨로 표시됩니다.
– 2019년부터 2030년까지 판매량 시장 점유율 및 성장률을 종류별, 용도별로 분류합니다.
– 2017년부터 2023년까지 세계 주요 국가의 판매량, 소비금액 및 시장 점유율과 함께 국가 레벨로 판매 데이터를 분류하고, 2025년부터 2030년까지 판매량 및 매출과 함께 지역, 종류 및 용도별로 음성 합성기 시장 예측을 수행합니다.
– 시장 역학, 성장요인, 저해요인, 동향 및 포터의 다섯 가지 힘 분석.
– 주요 원자재 및 주요 공급 업체, 음성 합성기의 산업 체인.
– 음성 합성기 판매 채널, 유통 업체, 고객(수요기업), 조사 결과 및 결론을 설명합니다.
※납품 보고서의 구성항목 및 내용은 본 페이지에 기재된 내용과 다를 수 있습니다. 보고서 주문 전에 당사에 보고서 샘플을 요청해서 구성항목 및 기재 내용을 반드시 확인하시길 바랍니다. 보고서 샘플에 없는 내용은 납품 드리는 보고서에도 포함되지 않습니다.
■ 보고서 목차■ 시장 개요 ■ 제조업체 프로필 AGC Sound Patlite Access Solutions ■ 제조업체간 경쟁 환경 ■ 지역별 소비 분석 ■ 종류별 시장 세분화 ■ 용도별 시장 세분화 ■ 북미 ■ 유럽 ■ 아시아 태평양 ■ 남미 ■ 중동 및 아프리카 ■ 시장 역학 ■ 원자재 및 산업 체인 ■ 유통 채널별 출하량 ■ 조사 결과 [그림 목록]- 음성 합성기 이미지 - 종류별 세계의 음성 합성기 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 2023년 종류별 세계의 음성 합성기 소비 금액 시장 점유율 - 용도별 세계의 음성 합성기 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 2023년 용도별 세계의 음성 합성기 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 음성 합성기 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 세계의 음성 합성기 소비 금액 및 예측 (2019-2030) - 세계의 음성 합성기 판매량 (2019-2030) - 세계의 음성 합성기 평균 가격 (2019-2030) - 2023년 제조업체별 세계의 음성 합성기 판매량 시장 점유율 - 2023년 제조업체별 세계의 음성 합성기 소비 금액 시장 점유율 - 2023년 상위 3개 음성 합성기 제조업체(소비 금액) 시장 점유율 - 2023년 상위 6개 음성 합성기 제조업체(소비 금액) 시장 점유율 - 지역별 음성 합성기 판매량 시장 점유율 - 지역별 음성 합성기 소비 금액 시장 점유율 - 북미 음성 합성기 소비 금액 - 유럽 음성 합성기 소비 금액 - 아시아 태평양 음성 합성기 소비 금액 - 남미 음성 합성기 소비 금액 - 중동 및 아프리카 음성 합성기 소비 금액 - 세계의 종류별 음성 합성기 판매량 시장 점유율 - 세계의 종류별 음성 합성기 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 종류별 음성 합성기 평균 가격 - 세계의 용도별 음성 합성기 판매량 시장 점유율 - 세계의 용도별 음성 합성기 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 용도별 음성 합성기 평균 가격 - 북미 음성 합성기 종류별 판매량 시장 점유율 - 북미 음성 합성기 용도별 판매 수량 시장 점유율 - 북미 음성 합성기 국가별 판매 수량 시장 점유율 - 북미 음성 합성기 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 미국 음성 합성기 소비 금액 및 성장률 - 캐나다 음성 합성기 소비 금액 및 성장률 - 멕시코 음성 합성기 소비 금액 및 성장률 - 유럽 음성 합성기 종류별 판매량 시장 점유율 - 유럽 음성 합성기 용도별 판매량 시장 점유율 - 유럽 음성 합성기 국가별 판매량 시장 점유율 - 유럽 음성 합성기 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 독일 음성 합성기 소비 금액 및 성장률 - 프랑스 음성 합성기 소비 금액 및 성장률 - 영국 음성 합성기 소비 금액 및 성장률 - 러시아 음성 합성기 소비 금액 및 성장률 - 이탈리아 음성 합성기 소비 금액 및 성장률 - 아시아 태평양 음성 합성기 종류별 판매량 시장 점유율 - 아시아 태평양 음성 합성기 용도별 판매량 시장 점유율 - 아시아 태평양 음성 합성기 지역별 판매 수량 시장 점유율 - 아시아 태평양 음성 합성기 지역별 소비 금액 시장 점유율 - 중국 음성 합성기 소비 금액 및 성장률 - 일본 음성 합성기 소비 금액 및 성장률 - 한국 음성 합성기 소비 금액 및 성장률 - 인도 음성 합성기 소비 금액 및 성장률 - 동남아시아 음성 합성기 소비 금액 및 성장률 - 호주 음성 합성기 소비 금액 및 성장률 - 남미 음성 합성기 종류별 판매량 시장 점유율 - 남미 음성 합성기 용도별 판매량 시장 점유율 - 남미 음성 합성기 국가별 판매 수량 시장 점유율 - 남미 음성 합성기 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 브라질 음성 합성기 소비 금액 및 성장률 - 아르헨티나 음성 합성기 소비 금액 및 성장률 - 중동 및 아프리카 음성 합성기 종류별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 음성 합성기 용도별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 음성 합성기 지역별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 음성 합성기 지역별 소비 금액 시장 점유율 - 터키 음성 합성기 소비 금액 및 성장률 - 이집트 음성 합성기 소비 금액 및 성장률 - 사우디 아라비아 음성 합성기 소비 금액 및 성장률 - 남아프리카 공화국 음성 합성기 소비 금액 및 성장률 - 음성 합성기 시장 성장 요인 - 음성 합성기 시장 제약 요인 - 음성 합성기 시장 동향 - 포터의 다섯 가지 힘 분석 - 2023년 음성 합성기의 제조 비용 구조 분석 - 음성 합성기의 제조 공정 분석 - 음성 합성기 산업 체인 - 직접 채널 장단점 - 간접 채널 장단점 - 방법론 - 조사 프로세스 및 데이터 소스 ※납품 보고서의 구성항목 및 내용은 본 페이지에 기재된 내용과 다를 수 있습니다. 보고서 주문 전에 당사에 보고서 샘플을 요청해서 구성항목 및 기재 내용을 반드시 확인하시길 바랍니다. 보고서 샘플에 없는 내용은 납품 드리는 보고서에도 포함되지 않습니다. |
| ※참고 정보 음성 합성기는 인간의 목소리를 모방하여 텍스트 데이터를 음성으로 변환하는 기술을 의미합니다. 이는 컴퓨터가 사람처럼 말할 수 있도록 하는 핵심적인 기술로, 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 음성 합성은 크게 두 가지 주요 목표를 가지고 있습니다. 첫째는 사용자가 입력한 텍스트를 명확하고 자연스러운 소리로 변환하는 것이며, 둘째는 인간의 음성 특성을 최대한 반영하여 감성적이거나 상황에 맞는 톤으로 전달하는 것입니다. 이러한 목표를 달성하기 위해 음성 합성기는 복잡한 음성 생성 과정을 거치게 됩니다. 음성 합성기의 기본적인 작동 방식은 크게 두 단계로 나눌 수 있습니다. 첫 번째 단계는 텍스트 분석입니다. 입력된 텍스트는 언어학적 분석 과정을 거치게 됩니다. 여기서 텍스트의 철자, 구두점, 숫자, 약어 등을 실제 발음될 수 있는 형태로 변환하는 과정이 포함됩니다. 예를 들어, '서울'은 '서울'이라는 음절로, '123'은 '백이십삼'이라는 단어로 변환됩니다. 또한, 문맥에 따라 같은 글자라도 다르게 발음될 수 있는 경우를 처리하기 위해 품사 분석이나 의미 분석 등이 이루어지기도 합니다. 이러한 텍스트 정규화 과정을 거쳐 최종적으로 음성으로 변환될 수 있는 음소(phoneme) 시퀀스를 얻게 됩니다. 음소는 언어의 최소 단위로, 각 음소는 특정 소리를 나타냅니다. 두 번째 단계는 음성 생성입니다. 이렇게 추출된 음소 시퀀스는 음향 모델을 통해 실제 음성 파형으로 변환됩니다. 음향 모델은 각 음소가 어떻게 발음되어야 하는지에 대한 정보를 담고 있으며, 이 정보를 바탕으로 음성 신호를 생성합니다. 음성 생성 방식에 따라 다양한 종류의 음성 합성기가 존재하며, 각기 다른 특징과 장단점을 가지고 있습니다. 가장 초기부터 사용되어 온 방식 중 하나는 규칙 기반 음성 합성(Rule-based Speech Synthesis)입니다. 이 방식은 언어학적 규칙을 체계적으로 분석하고 프로그래밍하여 음성을 생성합니다. 각 음소의 발음, 악센트, 운율 등을 미리 정의된 규칙에 따라 조합하여 자연스러운 문장을 만드는 것을 목표로 합니다. 규칙 기반 음성 합성은 생성되는 음성이 비교적 명확하고 일관성이 있다는 장점이 있지만, 사람의 목소리와 같은 자연스러움이나 감정 표현에는 한계가 있었습니다. 또한, 복잡한 언어 현상이나 새로운 단어에 대한 규칙을 일일이 정의해야 하는 번거로움이 있었습니다. 더욱 발전된 방식으로는 연결 기반 음성 합성(Concatenative Speech Synthesis)이 있습니다. 이 방식은 미리 녹음된 다양한 음성 데이터베이스에서 단위 음성(예: 음소, 이음절, 단어 등)을 추출하여, 이를 조합하여 새로운 음성을 생성합니다. 음성 데이터베이스의 크기와 품질이 좋을수록 더 자연스러운 음성을 만들 수 있습니다. 예를 들어, 사람의 목소리를 녹음하여 '가', '나', '다'와 같은 음소 단위나 '안녕', '하세요'와 같은 단어 단위로 분리해 저장해두고, 이들을 필요에 따라 연결하여 문장을 만드는 방식입니다. 연결 기반 음성 합성의 가장 큰 장점은 기존의 녹음된 음성을 사용하기 때문에 매우 자연스럽고 사람의 목소리와 유사한 음성을 얻을 수 있다는 점입니다. 하지만, 단위 음성 간의 연결 부분에서 부자연스러운 소리가 발생할 수 있으며, 데이터베이스 구축에 많은 시간과 비용이 소요된다는 단점이 있습니다. 또한, 데이터베이스에 없는 새로운 음성 단위가 필요할 경우, 이를 생성하기 어렵다는 제약도 있습니다. 최근에는 딥러닝 기술의 발달과 함께 신경망 기반 음성 합성(Neural Network-based Speech Synthesis)이 크게 발전하고 있습니다. 이 방식은 방대한 양의 음성 데이터를 학습한 신경망 모델을 이용하여 텍스트로부터 직접 음성 파형을 생성합니다. 신경망 기반 음성 합성기는 크게 두 가지 주요 구성 요소로 나눌 수 있습니다. 첫 번째는 텍스트를 음향 특징으로 변환하는 신경망입니다. 예를 들어, FastSpeech, Tacotron과 같은 모델들이 이 역할을 수행하며, 입력된 텍스트를 바탕으로 멜 스펙트로그램(Mel-spectrogram)과 같은 중간 음향 특징을 생성합니다. 두 번째는 생성된 음향 특징을 실제 음성 파형으로 변환하는 신경망입니다. WaveNet, WaveGlow, HiFi-GAN 등과 같은 모델들이 이 역할을 수행하며, 학습된 음성 특징을 바탕으로 고품질의 음성을 생성합니다. 신경망 기반 음성 합성의 가장 큰 장점은 매우 자연스럽고 사람의 목소리와 구별하기 어려운 수준의 음성을 생성할 수 있다는 점입니다. 또한, 다양한 음색과 감정을 표현할 수 있으며, 새로운 음성 스타일을 학습하여 적용하는 것도 상대적으로 용이합니다. 하지만, 모델 학습에 많은 양의 데이터와 컴퓨팅 자원이 필요하며, 학습 과정에서 생성되는 음성의 품질을 제어하기 위한 추가적인 연구가 진행되고 있습니다. 음성 합성 기술은 다양한 분야에서 폭넓게 활용되고 있습니다. 가장 대표적인 용도 중 하나는 보조 기술로서의 역할입니다. 시각 장애인이나 독서에 어려움을 겪는 사람들을 위해 텍스트를 음성으로 읽어주는 스크린 리더(Screen Reader)나 전자책(e-book) 읽기 서비스에 필수적으로 사용됩니다. 이를 통해 정보 접근성을 향상시키고 사회 참여를 증진시키는 데 기여하고 있습니다. 또한, 음성 합성 기술은 사용자 인터페이스를 혁신하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 음성 비서(Voice Assistant)는 대표적인 예시로, 사용자의 음성 명령을 이해하고 음성으로 응답하는 과정을 통해 편리한 상호작용을 제공합니다. 스마트 스피커, 스마트폰, 자동차 내비게이션 시스템 등 다양한 기기에서 음성 비서 기능을 통해 정보를 검색하거나, 기기를 제어하거나, 음악을 재생하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 이러한 음성 기반 상호작용은 사용자의 손이나 눈을 사용하지 않고도 정보를 얻거나 작업을 처리할 수 있게 하여 사용자 경험을 크게 향상시킵니다. 교육 분야에서도 음성 합성 기술은 유용하게 활용됩니다. 외국어 학습 시 원어민의 발음을 듣고 따라 하는 연습에 활용되거나, 학습 내용을 음성으로 제공하여 청취 학습을 돕는 데 사용될 수 있습니다. 또한, 어린이들을 위한 동화책 읽어주기 서비스 등에도 음성 합성이 적용되어 학습과 놀이를 동시에 제공할 수 있습니다. 엔터테인먼트 산업에서도 음성 합성 기술의 적용이 확대되고 있습니다. 게임 캐릭터의 대사, 오디오북 제작, 애니메이션 더빙 등에 활용되어 콘텐츠 제작 비용을 절감하고 제작 효율성을 높이는 데 기여하고 있습니다. 특히, 인공지능 성우 기술은 실제 성우와 거의 구분하기 어려운 자연스러운 목소리를 생성하여 더욱 몰입감 있는 콘텐츠 경험을 제공할 수 있습니다. 음성 합성 기술의 발전은 여러 관련 기술과의 융합을 통해 더욱 가속화되고 있습니다. 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 기술은 입력된 텍스트의 의미를 정확히 파악하고 맥락을 이해하여 더욱 자연스럽고 적절한 발음을 생성하는 데 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 문장의 억양이나 감정 표현을 자연스럽게 조절하기 위해 자연어 처리 기술이 활용됩니다. 또한, 음성 인식(Speech Recognition) 기술과의 결합은 양방향 음성 통신 시스템을 구축하는 데 필수적입니다. 사용자의 음성을 텍스트로 변환하고, 이를 처리한 후, 음성 합성 기술을 통해 응답하는 일련의 과정이 자연스럽게 이루어지도록 합니다. 기계 학습(Machine Learning) 및 딥러닝(Deep Learning) 기술은 음성 합성 모델의 성능을 비약적으로 향상시키는 핵심적인 동력입니다. 방대한 양의 음성 데이터를 학습하여 인간의 음성과 유사한 소리를 생성하는 신경망 모델을 개발하고 최적화하는 데 기계 학습 기술이 사용됩니다. 특히, 최근에는 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network, GAN)과 같은 기술을 활용하여 더욱 사실적인 음성을 생성하려는 연구도 활발히 진행되고 있습니다. 음성 합성 기술은 앞으로도 지속적인 발전을 통해 더욱 자연스럽고 표현력이 풍부한 음성을 생성할 것으로 기대됩니다. 감성 표현, 다양한 언어 및 방언 지원, 개인 맞춤형 음성 생성 등 더욱 고도화된 기능이 추가될 것이며, 이를 통해 인간과 기계 간의 소통은 더욱 원활해지고 새로운 형태의 서비스와 경험이 창출될 것입니다. 기술의 발전과 함께 윤리적인 측면도 중요하게 고려되어야 하며, 음성 합성 기술이 사회에 긍정적으로 기여할 수 있도록 지속적인 관심과 노력이 필요합니다. |
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