现代语音识别系统在最佳条件下可以达到很高的准确率，但在现实场景中仍然面临挑战。对于像英语这样使用广泛的语言，谷歌、亚马逊和 OpenAI 等公司的系统通常在受控环境下（例如，具有单个说话人和常用词汇的清晰音频）报告的词错误率 (WER) 在 5% 到 10% 之间。例如，OpenAI 的 Whisper 模型在诸如 LibriSpeech 之类的基准数据集上表现出强大的性能，该数据集中的噪声和口音都很小。但是，在嘈杂的环境中，带有重叠语音、强口音或专业术语的情况下，准确性会显着下降，具体取决于使用情况，WER 会升至 15% 或更高。
有几个因素会影响准确性。背景噪音，例如交通或办公室闲聊，会破坏音频的清晰度，使得模型更难隔离语音。口音和方言构成了挑战，因为训练数据通常偏向于主要的语言变体。例如，主要基于美式英语训练的系统可能难以处理印度或苏格兰口音。领域特定的词汇（如医学术语或技术术语）也会降低准确性，除非针对该上下文对模型进行微调。Google 的 Speech-to-Text API 通过提供医疗和电信特定模型来解决这个问题，这些模型通过利用有针对性的训练数据来提高在这些领域的性能。
开发人员可以通过预处理和定制来提高准确性。诸如 RNNoise 之类的噪声抑制工具或基于云的音频增强服务可以在处理之前清理输入音频。对于特定领域的应用，使用自定义数据集微调预训练模型（例如，使用 NVIDIA NeMo 或 Hugging Face 的 Transformers）有助于系统适应独特的词汇。此外，集成上下文（例如，用户历史记录或特定于应用程序的关键字）通过缩小可能的解释范围来减少错误。例如，用于安排日程的语音助手可能会优先考虑与时间相关的短语。虽然现代系统功能强大，但它们的有效性取决于开发人员如何根据特定环境和用例来定制它们。