口音和方言的差异会影响基于语音的音频搜索，因为它们给准确识别和解释口语词汇带来了挑战。 语音识别系统依赖于将音频信号映射到预定义的语音或文本表示，这些表示通常基于“标准”语言形式。 当说话者的发音、词汇或语法偏离这些标准（由于地区、文化或社会因素）时，系统可能会错误地识别单词。 例如，波士顿口音可能会省略“car”中的“r”，使其听起来像“cah”，而苏格兰英语使用者可能会将“water”发音为“wa’er”。 这些变化可能导致转录错误，从而导致系统返回不正确的搜索结果。 同样，特定于方言的词汇，例如“lift”（英国）与“elevator”（美国），可能会使在单个区域数据集上训练的系统感到困惑。
训练模型中的数据偏差加剧了这个问题。 大多数语音识别系统都是在少数常见口音或方言（例如通用美式英语或标准发音（英国英语））为主的数据集上训练的。 这种缺乏多样性意味着模型难以处理代表性不足的口音。 例如，主要在美国英语上训练的系统可能会将澳大利亚人对“data”（通常是“dahta”）的发音错误地解释为“darta”，或者无法识别口语术语，例如“arvo”（下午）。 此外，代码转换——在句子中混合语言或方言（例如，西班牙语-英语）——增加了复杂性，因为模型必须处理发音和语法的突然变化。 开发人员必须通过在训练期间有意识地包含不同的语音样本来解决这些差距，但大规模收集此类数据仍然是一个后勤和财务障碍。
为了缓解这些问题，开发人员可以实施诸如口音自适应模型和上下文感知处理之类的策略。 例如，使用迁移学习，可以在广泛的数据集上训练的基础模型可以使用较小的特定于口音的数据集进行微调，以提高代表性不足的群体的准确性。 口音检测模块还可以将音频路由到专用模型，类似于语言识别的工作方式。 此外，结合上下文线索（例如，用户位置或搜索历史记录）有助于消除术语的歧义。 例如，如果伦敦的用户搜索“football highlights”，系统可能会优先显示足球而不是美式足球的结果。 虽然没有完美的解决方案，但结合强大的训练数据、自适应算法和基于上下文的逻辑可以显着减少由口音和方言变化引起的错误。