| ■ 영문 제목 : Global Offline Voice Module Market Growth 2025-2031 | |
 | ■ 상품코드 : LPK23JU1474 ■ 조사/발행회사 : LP Information ■ 발행일 : 2025년 3월 ■ 페이지수 : 103 ■ 작성언어 : 영어 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : 전자&반도체 |
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| LP인포메이션 (LPI) 의 최신 조사 자료는 오프라인 음성 모듈의 과거 판매실적을 살펴보고 2024년의 오프라인 음성 모듈 판매실적을 검토하여 2025년부터 2031년까지 예상되는 오프라인 음성 모듈 판매에 대한 지역 및 시장 세그먼트별 포괄적인 분석을 제공합니다. 글로벌 오프라인 음성 모듈 시장규모는 2024년 xxx백만 달러에서 연평균 xx% 성장하여 2031년에는 xxx백만 달러에 달할 것으로 예측되고 있습니다. 본 보고서의 시장규모 데이터는 무역 전쟁 및 러시아-우크라이나 전쟁의 영향을 반영했습니다. 본 조사 자료는 글로벌 오프라인 음성 모듈 시장에 관해서 조사, 분석한 보고서로서, 기업별 시장 점유율, 지역별 시장규모 (미주, 미국, 캐나다, 멕시코, 브라질, 아시아 태평양, 중국, 일본, 한국, 동남아시아, 인도, 유럽, 독일, 프랑스, 영국, 이탈리아, 러시아, 중동/아프리카, 이집트, 남아프리카, 터키, 중동GCC국 등), 시장동향, 판매/유통업자/고객 리스트, 시장예측 (2026년-2031년), 주요 기업동향 (기업정보, 제품, 판매량, 매출, 가격, 매출총이익) 등의 정보를 수록하고 있습니다. 또한, 주요지역의 종류별 (오프라인 음성 인식 모듈, 오프라인 음성 합성 모듈) 시장규모와 용도별 (스마트 홈, 조명, 장난감, 교육, 기타) 시장규모 데이터도 포함되어 있습니다. ***** 목차 구성 ***** 보고서의 범위 경영자용 요약 - 글로벌 오프라인 음성 모듈 시장규모 2020년-2031년 - 지역별 오프라인 음성 모듈 시장분석 - 종류별 오프라인 음성 모듈 시장규모 2020년-2025년 (오프라인 음성 인식 모듈, 오프라인 음성 합성 모듈) - 용도별 오프라인 음성 모듈 시장규모 2020년-2025년 (스마트 홈, 조명, 장난감, 교육, 기타) 기업별 오프라인 음성 모듈 시장분석 - 기업별 오프라인 음성 모듈 판매량 - 기업별 오프라인 음성 모듈 매출액 - 기업별 오프라인 음성 모듈 판매가격 - 주요기업의 오프라인 음성 모듈 생산거점, 판매거점 - 시장 집중도 분석 지역별 분석 - 지역별 오프라인 음성 모듈 판매량 2020년-2025년 - 지역별 오프라인 음성 모듈 매출액 2020년-2025년 미주 시장 - 미주의 오프라인 음성 모듈 시장규모 2020년-2025년 - 미주의 오프라인 음성 모듈 시장규모 : 종류별 - 미주의 오프라인 음성 모듈 시장규모 : 용도별 - 미국 오프라인 음성 모듈 시장규모 - 캐나다 오프라인 음성 모듈 시장규모 - 멕시코 오프라인 음성 모듈 시장규모 - 브라질 오프라인 음성 모듈 시장규모 아시아 태평양 시장 - 아시아 태평양의 오프라인 음성 모듈 시장규모 2020년-2025년 - 아시아 태평양의 오프라인 음성 모듈 시장규모 : 종류별 - 아시아 태평양의 오프라인 음성 모듈 시장규모 : 용도별 - 중국 오프라인 음성 모듈 시장규모 - 일본 오프라인 음성 모듈 시장규모 - 한국 오프라인 음성 모듈 시장규모 - 동남아시아 오프라인 음성 모듈 시장규모 - 인도 오프라인 음성 모듈 시장규모 유럽 시장 - 유럽의 오프라인 음성 모듈 시장규모 2020년-2025년 - 유럽의 오프라인 음성 모듈 시장규모 : 종류별 - 유럽의 오프라인 음성 모듈 시장규모 : 용도별 - 독일 오프라인 음성 모듈 시장규모 - 프랑스 오프라인 음성 모듈 시장규모 - 영국 오프라인 음성 모듈 시장규모 중동/아프리카 시장 - 중동/아프리카의 오프라인 음성 모듈 시장규모 2020년-2025년 - 중동/아프리카의 오프라인 음성 모듈 시장규모 : 종류별 - 중동/아프리카의 오프라인 음성 모듈 시장규모 : 용도별 - 이집트 오프라인 음성 모듈 시장규모 - 남아프리카 오프라인 음성 모듈 시장규모 - 중동GCC 오프라인 음성 모듈 시장규모 시장의 성장요인, 과제, 동향 - 시장의 성장요인, 기회 - 시장의 과제, 리스크 - 산업 동향 제조원가 구조 분석 - 원재료 및 공급업체 - 오프라인 음성 모듈의 제조원가 구조 분석 - 오프라인 음성 모듈의 제조 프로세스 분석 - 오프라인 음성 모듈의 산업체인 구조 마케팅, 유통업체, 고객 - 판매채널 - 오프라인 음성 모듈의 유통업체 - 오프라인 음성 모듈의 주요 고객 지역별 오프라인 음성 모듈 시장 예측 - 지역별 오프라인 음성 모듈 시장규모 예측 2026년-2031년 - 미주 시장 예측 - 아시아 태평양 시장 예측 - 유럽 시장 예측 - 중동/아프리카 시장 예측 - 오프라인 음성 모듈의 종류별 시장예측 (오프라인 음성 인식 모듈, 오프라인 음성 합성 모듈) - 오프라인 음성 모듈의 용도별 시장예측 (스마트 홈, 조명, 장난감, 교육, 기타) 주요 기업 분석 (기업정보, 제품, 판매량, 매출, 가격, 매출총이익) - Nuance, Sensory, Conexant, Synaptics, Renesas Electronics, NXP Semiconductors, Machine Intelligence, Shenzhen Qlife Technology, IFlytek, Shanghai Yct Electronics Group, Ai-Thinker, Tuya Smart, Shenzhen Hilink Electronic 조사의 결과/결론 |
The offline voice module can ensure that without app and network control, it can still accurately recognize what people are saying, recognize the voice information more accurately, and extract the key information and react to the system.
LPI (LP Information)’ newest research report, the “Offline Voice Module Industry Forecast” looks at past sales and reviews total world Offline Voice Module sales in 2024, providing a comprehensive analysis by region and market sector of projected Offline Voice Module sales for 2025 through 2031. With Offline Voice Module sales broken down by region, market sector and sub-sector, this report provides a detailed analysis in US$ millions of the world Offline Voice Module industry.
This Insight Report provides a comprehensive analysis of the global Offline Voice Module landscape and highlights key trends related to product segmentation, company formation, revenue, and market share, latest development, and M&A activity. This report also analyzes the strategies of leading global companies with a focus on Offline Voice Module portfolios and capabilities, market entry strategies, market positions, and geographic footprints, to better understand these firms’ unique position in an accelerating global Offline Voice Module market.
This Insight Report evaluates the key market trends, drivers, and affecting factors shaping the global outlook for Offline Voice Module and breaks down the forecast by type, by application, geography, and market size to highlight emerging pockets of opportunity. With a transparent methodology based on hundreds of bottom-up qualitative and quantitative market inputs, this study forecast offers a highly nuanced view of the current state and future trajectory in the global Offline Voice Module.
The global Offline Voice Module market size is projected to grow from US$ million in 2024 to US$ million in 2031; it is expected to grow at a CAGR of % from 2025 to 2031.
United States market for Offline Voice Module is estimated to increase from US$ million in 2024 to US$ million by 2031, at a CAGR of % from 2025 through 2031.
China market for Offline Voice Module is estimated to increase from US$ million in 2024 to US$ million by 2031, at a CAGR of % from 2025 through 2031.
Europe market for Offline Voice Module is estimated to increase from US$ million in 2024 to US$ million by 2031, at a CAGR of % from 2025 through 2031.
Global key Offline Voice Module players cover Nuance, Sensory, Conexant, Synaptics, Renesas Electronics, NXP Semiconductors, Machine Intelligence, Shenzhen Qlife Technology and IFlytek, etc. In terms of revenue, the global two largest companies occupied for a share nearly % in 2024.
This report presents a comprehensive overview, market shares, and growth opportunities of Offline Voice Module market by product type, application, key manufacturers and key regions and countries.
[Market Segmentation]
Segmentation by type
Offline Speech Recognition Module
Offline Speech Synthesis Module
Segmentation by application
Smart Home
Illumination
Toy
Educate
Others
This report also splits the market by region:
Americas
United States
Canada
Mexico
Brazil
APAC
China
Japan
Korea
Southeast Asia
India
Australia
Europe
Germany
France
UK
Italy
Russia
Middle East & Africa
Egypt
South Africa
Israel
Turkey
GCC Countries
The below companies that are profiled have been selected based on inputs gathered from primary experts and analyzing the company’s coverage, product portfolio, its market penetration.
Nuance
Sensory
Conexant
Synaptics
Renesas Electronics
NXP Semiconductors
Machine Intelligence
Shenzhen Qlife Technology
IFlytek
Shanghai Yct Electronics Group
Ai-Thinker
Tuya Smart
Shenzhen Hilink Electronic
[Key Questions Addressed in this Report]
What is the 10-year outlook for the global Offline Voice Module market?
What factors are driving Offline Voice Module market growth, globally and by region?
Which technologies are poised for the fastest growth by market and region?
How do Offline Voice Module market opportunities vary by end market size?
How does Offline Voice Module break out type, application?
What are the influences of trade war and Russia-Ukraine war?
1 Scope of the Report |
| ※참고 정보 ## 오프라인 음성 모듈의 개념 오프라인 음성 모듈은 인터넷 연결 없이도 음성 인식 및/또는 음성 합성을 수행할 수 있는 하드웨어 또는 소프트웨어 컴포넌트를 의미합니다. 기존의 많은 음성 기술은 클라우드 기반 서버에 의존하여 방대한 데이터 처리와 복잡한 연산을 수행하지만, 오프라인 음성 모듈은 이러한 외부 네트워크 연결 없이 장치 자체의 컴퓨팅 능력과 내장된 모델을 활용하여 음성 관련 기능을 구현합니다. 이는 데이터 프라이버시, 보안, 응답 속도, 그리고 네트워크 접속이 불안정한 환경에서의 활용성이라는 측면에서 중요한 강점을 가집니다. **정의 및 핵심 기능:** 오프라인 음성 모듈은 크게 두 가지 핵심 기능으로 나눌 수 있습니다. 첫째는 **음성 인식(Automatic Speech Recognition, ASR)**으로, 사용자의 음성 명령이나 대화를 텍스트로 변환하는 기능입니다. 둘째는 **음성 합성(Text-to-Speech, TTS)**으로, 텍스트 정보를 자연스러운 사람의 목소리로 변환하여 출력하는 기능입니다. 오프라인 음성 모듈은 이러한 기능들을 장치 내에서 자체적으로 처리하기 때문에, 인터넷 연결이 끊기거나 제한적인 환경에서도 안정적으로 작동할 수 있습니다. **주요 특징:** 오프라인 음성 모듈의 가장 두드러지는 특징은 다음과 같습니다. * **네트워크 독립성:** 인터넷 연결이 필수가 아니므로, Wi-Fi나 셀룰러 데이터가 없는 환경에서도 정상적으로 작동합니다. 이는 이동성이 중요한 기기나 네트워크 인프라가 부족한 지역에서 특히 유용합니다. * **향상된 개인 정보 보호 및 보안:** 음성 데이터가 외부 서버로 전송되지 않기 때문에, 민감한 정보나 사적인 대화가 유출될 위험이 현저히 줄어듭니다. 이는 보안이 강화된 환경이나 개인 정보 보호에 민감한 사용자에게 매력적인 요소입니다. * **낮은 지연 시간 (Low Latency):** 클라우드 서버와의 통신 과정에서 발생하는 지연 없이 즉각적인 응답을 기대할 수 있습니다. 이는 실시간 제어가 필요한 애플리케이션이나 즉각적인 피드백이 중요한 서비스에서 큰 이점을 제공합니다. * **처리 능력 제약:** 오프라인 모듈은 장치 자체의 컴퓨팅 자원을 활용하므로, 클라우드 기반 시스템에 비해 처리할 수 있는 음성 데이터의 양이나 모델의 복잡성에 제약이 있을 수 있습니다. 따라서 효율적인 모델 설계와 최적화가 중요합니다. * **모델 크기 및 메모리 요구사항:** 오프라인 모듈은 일반적으로 내장 메모리에 음성 인식 및 합성 모델을 저장해야 하므로, 모델의 크기와 메모리 사용량을 최적화하는 것이 중요합니다. 최신 기술들은 경량화된 모델을 개발하여 이러한 제약을 극복하고 있습니다. **종류 및 구현 방식:** 오프라인 음성 모듈은 구현 방식에 따라 크게 두 가지로 구분할 수 있습니다. * **하드웨어 기반 모듈:** 특정 기능을 수행하기 위해 설계된 전용 하드웨어 칩셋이나 모듈 형태입니다. 이러한 모듈은 특정 음성 처리 작업을 위해 고도로 최적화되어 있어, 효율적이고 안정적인 성능을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 스마트 가전이나 IoT 장치에 내장된 음성 인식 칩 등이 이에 해당합니다. * **소프트웨어 기반 모듈:** 기존의 범용 프로세서(CPU, GPU 등) 위에서 실행되는 소프트웨어 라이브러리 또는 프레임워크 형태입니다. 이는 유연성이 높으며, 다양한 장치에 적용하기 용이합니다. 또한, 지속적인 소프트웨어 업데이트를 통해 성능 개선이나 기능 확장이 가능합니다. 예를 들어, 스마트폰이나 컴퓨터에 설치되는 음성 인식 앱의 오프라인 모드가 이에 해당합니다. 이 두 가지 방식은 종종 결합되어 사용되기도 합니다. 예를 들어, 하드웨어 가속기를 통해 일부 음성 처리 작업을 수행하고, 나머지 복잡한 연산은 소프트웨어적으로 처리하는 방식입니다. **관련 기술:** 오프라인 음성 모듈의 발전을 이끄는 핵심 기술들은 다음과 같습니다. * **딥러닝 (Deep Learning) 및 신경망 (Neural Networks):** 특히 순환 신경망(RNN), 장단기 기억망(LSTM), 트랜스포머(Transformer)와 같은 신경망 모델은 음성 인식 및 합성의 정확도를 비약적으로 향상시켰습니다. 이러한 모델들은 음성의 시간적 특성과 문맥을 효과적으로 학습하여 더 자연스럽고 정확한 결과를 도출합니다. * **온디바이스 AI (On-device AI) / 엣지 AI (Edge AI):** 엣지 컴퓨팅의 개념과 함께 발전하며, 데이터를 중앙 서버로 보내지 않고 장치 자체에서 직접 처리하는 기술입니다. 오프라인 음성 모듈은 엣지 AI의 중요한 응용 분야 중 하나입니다. * **모델 압축 및 양자화 (Model Compression & Quantization):** 딥러닝 모델은 일반적으로 크기가 크고 많은 연산량을 요구합니다. 모델 압축 기술(가지치기, 지식 증류 등)과 양자화(모델 가중치를 저정밀도로 표현) 기술을 통해 모델의 크기를 줄이고 연산 효율성을 높여, 리소스가 제한적인 오프라인 환경에서도 구동 가능하게 만듭니다. * **경량화된 음성 인식 모델 (Lightweight ASR Models):** Conformer, RNN-T, SimNet 등과 같이 저연산 고효율을 목표로 설계된 음성 인식 모델들이 오프라인 음성 모듈의 실현 가능성을 높이고 있습니다. 이러한 모델들은 적은 파라미터로도 높은 인식률을 보여줍니다. * **신경망 기반 음성 합성 (Neural TTS):** WaveNet, Tacotron, Glow-TTS, VITS 등과 같은 신경망 기반 음성 합성 기술은 이전의 규칙 기반 또는 통계적 모델 기반 방식보다 훨씬 자연스럽고 감정 표현이 풍부한 음성을 생성합니다. 이러한 기술들이 오프라인으로 구현될 경우, 사용자 경험을 크게 향상시킬 수 있습니다. * **하드웨어 가속기 (Hardware Accelerators):** NPU(신경망 처리 장치), DSP(디지털 신호 처리기)와 같은 전용 하드웨어는 딥러닝 연산을 효율적으로 처리하도록 설계되어, 오프라인 음성 모듈의 성능과 전력 효율성을 높이는 데 기여합니다. **용도:** 오프라인 음성 모듈은 그 특성 덕분에 매우 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. * **스마트 홈 기기:** 스마트 스피커, 스마트 조명, 스마트 가전 등은 인터넷 연결이 불안정하거나 음성 명령의 즉각적인 응답이 중요한 경우가 많습니다. 오프라인 음성 모듈을 통해 인터넷 없이도 기본적인 음성 제어가 가능해지면 사용자 경험이 크게 향상됩니다. * **자동차 인포테인먼트 시스템:** 운전 중에는 네트워크 연결이 불안정할 수 있으며, 안전을 위해 음성 명령에 대한 즉각적인 응답이 필수적입니다. 오프라인 음성 모듈은 내비게이션 제어, 미디어 재생, 전화 걸기 등의 기능을 인터넷 연결 없이 제공할 수 있습니다. * **웨어러블 기기:** 스마트 워치, 무선 이어폰 등은 크기가 작고 배터리 사용 시간이 중요합니다. 오프라인 음성 모듈은 이러한 기기에서 음성 명령을 처리하고 음성 피드백을 제공하여 사용자 편의성을 높입니다. * **산업 자동화 및 로봇:** 제조 공정이나 산업 현장에서는 네트워크 인프라가 제한적이거나 보안상의 이유로 인터넷 연결이 어려운 경우가 많습니다. 오프라인 음성 인터페이스는 작업자에게 음성으로 기계를 제어하거나 정보를 얻을 수 있는 효율적인 방법을 제공합니다. * **의료 기기 및 보조 장치:** 환자의 상태를 모니터링하거나 의료 기기를 제어하는 데 음성 인터페이스가 활용될 수 있습니다. 특히 응급 상황이나 네트워크가 차단된 환경에서도 안정적인 작동이 보장되어야 하므로 오프라인 음성 모듈이 중요합니다. * **교육 및 학습 도구:** 오프라인 사전, 학습용 앱 등에서 음성으로 단어를 찾거나 발음을 듣는 기능은 인터넷 없이도 학습 효과를 높일 수 있습니다. * **보안 및 접근 제어 시스템:** 특정 음성 패턴이나 암호를 인식하여 시스템에 접근하는 용도로 사용될 수 있습니다. 데이터 유출의 위험이 없다는 점이 보안 강화에 기여합니다. * **엔터테인먼트 및 게임:** 콘솔 게임기나 VR/AR 기기 등에서 오프라인 음성 명령을 통해 게임 내 캐릭터를 조종하거나 메뉴를 탐색하는 등 몰입감 있는 경험을 제공할 수 있습니다. **전망 및 과제:** 오프라인 음성 모듈 기술은 지속적으로 발전하고 있으며, 앞으로 더욱 다양한 분야에서 그 중요성이 커질 것으로 예상됩니다. 특히, 엣지 AI의 발전과 함께 더욱 정교하고 자연스러운 음성 처리가 온디바이스에서 가능해질 것입니다. 하지만 여전히 해결해야 할 과제들도 존재합니다. 첫째는 **정확도와 견고성**입니다. 복잡한 노이즈 환경, 다양한 발음, 속어 등 실제 환경에서 발생하는 다양한 변수들을 처리하는 데 있어 오프라인 모델은 클라우드 기반 모델에 비해 성능 저하를 겪을 수 있습니다. 지속적인 모델 개선과 데이터셋 확대를 통해 이러한 문제를 해결해야 합니다. 둘째는 **모델의 최적화와 경량화**입니다. 제한된 컴퓨팅 자원과 메모리를 효율적으로 사용하면서도 높은 성능을 유지하는 것은 여전히 중요한 기술적 과제입니다. 새로운 신경망 구조의 개발이나 효율적인 학습 방법론의 연구가 필요합니다. 셋째는 **다국어 지원 및 개인화**입니다. 다양한 언어와 사투리를 지원하고, 사용자의 개인적인 발음 특성에 맞춰 음성 모델을 최적화하는 것은 오프라인 환경에서도 사용자 경험을 극대화하는 데 필수적입니다. 넷째는 **에너지 효율성**입니다. 오프라인 음성 모듈이 탑재되는 많은 기기들은 배터리 수명이 중요합니다. 음성 처리 과정에서 발생하는 전력 소모를 최소화하는 기술 개발이 요구됩니다. 이러한 과제들을 극복한다면, 오프라인 음성 모듈은 더욱 스마트하고 편리한 사용자 경험을 제공하며 우리 생활 전반에 깊숙이 자리 잡을 것입니다. 개인 정보 보호와 즉각적인 응답이라는 강력한 이점을 바탕으로, 오프라인 음성 기술은 미래 기술 발전의 핵심 동력 중 하나가 될 것입니다. |
| ※본 조사보고서 [글로벌 오프라인 음성 모듈 시장 2025-2031] (코드 : LPK23JU1474) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
| ※본 조사보고서 [글로벌 오프라인 음성 모듈 시장 2025-2031] 에 대해서 E메일 문의는 여기를 클릭하세요. |
※당 사이트에 없는 보고서도 취급 가능한 경우가 많으니 문의 주세요!