语音识别系统通过结合语言模型、实时分析词语序列以及集成领域特定知识来检测口语中的上下文。在基本层面，这些系统依赖统计或基于神经网络的语言模型来预测词语在序列中一起出现的可能性。例如，如果用户说“Set a timer for five minutes”（设置一个五分钟的计时器），模型会识别出“timer”（计时器）后面更可能跟着像“five minutes”（五分钟）这样的持续时间，而不是像“blue car”（蓝色汽车）这样不相关的词语。这通过利用词语通常一起使用的模式，帮助缩小对模糊声音的可能解释范围。
除了单个词语序列，上下文还可以通过实体识别和意图检测来推断。系统通常会解析口语输入，识别关键实体（如日期、地点或命令），并将其映射到预定义的动作。例如，在短语“Play the latest album by Taylor Swift”（播放 Taylor Swift 的最新专辑）中，系统将“Taylor Swift”检测为艺术家实体，将“play”（播放）检测为命令意图。此外，许多系统会保留对话历史的短期记忆。如果用户问“What’s the weather today?”（今天天气怎么样？）然后接着问“How about tomorrow?”（明天呢？），系统会利用之前关于“weather”（天气）的上下文，推断出第二个查询指的是第二天的天气预报。这种时间或主题的连续性有助于解决模糊的指代。
更先进的系统还集成了领域适应和外部知识库。例如，医学转录工具在处理医生笔记时可能会优先考虑医学术语，而智能家居语音助手则侧重于设备名称和控制命令。一些系统使用基于 Transformer 的模型（如 BERT 或 GPT 变体）来分析句子中的长距离依赖关系，捕捉讽刺或隐含意义等细微之处。例如，句子“Sure, I’d love to work late again”（当然，我很乐意再次工作到很晚）可能会根据“again”（再次）等上下文线索和用户的语调被标记为讽刺。通过结合这些技术——语言建模、实体/意图分析、记忆和领域特定调整——语音系统构建了对上下文的分层理解，从而提高准确性和可用性。