语音识别系统可以通过使残疾人、存在语言障碍的人或有情境限制的人更广泛地使用技术来提高包容性。 这些系统允许人们使用自然语音与设备交互，从而减少对传统输入方法（如键盘或触摸屏）的依赖。 通过满足不同的用户需求，开发人员可以创建赋能边缘化群体并促进公平参与数字空间的工具。
一个关键领域是为身患身体或认知障碍的用户提供可访问性。 例如，运动障碍者可能难以打字或浏览触摸界面，但语音识别使他们能够使用语音命令来控制设备、撰写消息或浏览网络。 开发人员可以实现诸如自定义唤醒词、错误更正提示以及与辅助技术的集成之类的功能。 苹果的“语音控制”和安卓的“语音访问”演示了系统级别的语音界面如何帮助用户免提导航操作系统。 此外，屏幕阅读器（例如，NVDA）等应用程序中的语音转文本功能通过将语音输入转换为文本以用于表格或文档，从而帮助视障用户。 为了优化包容性，开发人员应优先考虑低延迟处理、对自适应麦克风的支持以及与第三方辅助工具的兼容性。
另一个关键方面是多语言和包含口音的设计。 由于有偏差的训练数据，许多语音识别系统对于非母语人士或区域方言的识别效果不佳。 开发人员可以通过合并包含不同口音、年龄和语言背景的说话者在内的多样化数据集来解决此问题。 例如，Mozilla 的 Common Voice 项目众包来自全球贡献者的语音样本，以构建更具代表性的模型。 诸如迁移学习之类的技术还可以帮助将现有模型适应于代表性不足的语言，而无需大量数据集。 实际应用包括提供多种语言的语音转文本服务的远程医疗平台，使识字能力或语言能力有限的患者能够与医疗保健提供者进行交流。 开发人员应跨人口群体测试系统，并提供回退选项（例如，混合语音/文本输入）以适应识别错误。
最后，实时语音识别增强了协作和教育环境中的包容性。 视频会议期间的实时字幕（例如，Zoom 的自动转录）可以帮助聋哑或听力障碍的参与者，而语言翻译功能可以打破多语言团队中的沟通障碍。 开发人员可以集成诸如 Google 的 Speech-to-Text 或 AWS Transcribe 之类的 API 来添加这些功能，从而确保它们支持技术术语（例如，医学或工程术语）的可自定义词汇表。 噪声抑制算法和上下文感知模型进一步提高了在嘈杂环境（例如，教室或公共场所）中的准确性。 例如，微软的 Teams 使用 AI 来过滤背景噪音，从而使语音识别可以用于非理想环境中的远程工作者。 通过优先考虑适应性和用户控制（例如，允许调整转录速度或字体大小），开发人员可以创建满足各种需求的解决方案。