口音和地域差异主要由于发音、词汇和语法的不同而影响语音识别系统。语音识别模型通常在可能缺乏地域语音模式多样性的数据集上进行训练。例如，一个主要训练于美国英语的系统，可能难以识别带有浓重苏格兰口音的语音，比如将“water”发音为带有卷舌音“r”的音，或者难以识别印度英语，其中“v”和“w”音通常可以互换。这些系统依赖于将音频映射到预定义的音素（语言声音），因此不熟悉的发音可能会导致错误。词汇差异，如英国英语中的“lift”（电梯）与美国英语中的“elevator”，或者美国南部方言中的地域性短语如“y’all”（你们），进一步加剧了准确转录的复杂性。
从技术上讲，挑战出现在声学建模和语言建模两个方面。声学模型将音频信号映射到音素，但地域口音会改变音素边界或引入新的声音组合。例如，英式英语中“bottle”（发音为“bo’l”）中省略的“t”可能会被误听为“bowl”。语言模型预测可能的单词序列，但可能无法考虑地域性语法或俚语。一个经过正式美国英语训练的系统可能会误解澳大利亚英语中的“arvo”（下午）或加拿大英语中的“toque”（冬帽）。语码转换——混合使用语言或方言，如西班牙语和英语混合（Spanglish）——又增加了另一层复杂性，因为模型必须在句子中间切换上下文。这些不匹配会降低准确性，特别是对于训练数据中代表性不足的口音。
为了解决这些问题，开发者可以通过包含来自不同地区和方言的语音样本来提高数据集的多样性。数据增强技术，如改变音高或添加背景噪音，可以帮助模型更好地泛化。在特定方言（如爱尔兰英语）上对预训练模型进行微调，或者允许用户自定义他们的个人资料（例如，使用用户语音样本进行训练）也能提高准确性。像 Mozilla 的 Common Voice 项目这样的工具正是为此目的收集多样化的语音数据。使用现实世界的例子进行测试，例如地域新闻广播或用户提交的音频，可以确保系统的鲁棒性。在训练数据中优先考虑包容性并启用自适应学习是减轻语音识别系统中与口音相关的偏见的关键步骤。