口音和方言直接影响语音识别准确性，因为这些系统依赖于从训练数据中学习的模式。如果数据在发音、词汇或语法方面缺乏多样性，模型将难以处理其训练范围之外的变化。例如，一个主要以美式英语训练的系统可能会误解英式英语使用者说“water”（发音类似“wah-ter”）为“war-ter”，或无法识别“boot”（英式英语中指汽车后备箱）等区域性词汇。同样，美国南方口音可能会拉长“ride”（发音类似“rahd”）等词中的元音，这会混淆期望较短元音发音的模型。
核心技术挑战在于声学和语言建模。声学模型将音频信号映射到音素（独特的发音单元），但口音会改变音素边界或引入新的音素。西班牙语使用者可能会将“very”读作“bery”，导致模型错误地将“v”音分类。方言还会引入独特的词汇或语法。例如，澳大利亚英语使用“arvo”表示“afternoon”，通用模型可能会将其视为词汇表外错误。多语种使用者通过在句子中混合使用不同语言（语码转换）进一步使问题复杂化，而大多数系统并非为此设计。
为了提高准确性，开发者可以使用特定区域的训练数据，或在目标口音数据集上对通用模型进行微调。Mozilla 的 Common Voice 项目等工具提供了多样化的语音样本，但为不常见方言收集足够的数据仍然是一个障碍。实时适应技术，即系统在交互过程中调整适应用户的语音模式，可以提供帮助——例如，动态更新音素概率。结合音素分析和上下文词语预测的混合模型（例如，在英式语境中优先识别带有“sh-”音的“schedule”）也显示出前景。使用包含丰富口音的数据集进行测试并结合用户反馈循环对于持续改进至关重要。