会议中的实时语音识别使用音频处理、机器学习模型和流媒体基础设施的组合，将口语即时转换为文本。该过程首先捕获来自麦克风的音频输入，然后对其进行处理以过滤背景噪声并增强语音清晰度。 清理后的音频被分成小块（例如，100 毫秒的片段），并输入到语音识别模型中。该模型通常使用声学组件将音频特征映射到音素（语音）和语言组件，以根据上下文预测最可能的单词或短语。系统会在生成这些预测时对其进行流式传输，从而使文本几乎可以实时显示。例如，基于云的服务（如 Google 的 Speech-to-Text）或开源工具（如 Mozilla DeepSpeech）通过增量处理音频并保持低延迟来处理此问题。
该技术的支柱涉及三个核心组件：声学模型、语言模型和流媒体架构。声学模型通常使用卷积神经网络 (CNN) 或 Transformer 等神经网络构建，分析音频的频率模式以识别音素。 语言模型（如循环神经网络 (RNN) 或基于 Transformer 的架构）通过利用来自先前单词的上下文来预测单词序列。 通过 WebSocket 或 gRPC 等框架启用流媒体，这些框架允许客户端和服务器之间进行连续数据传输。 例如，会议应用程序可能会使用 WebSocket 将音频块发送到服务器，该服务器使用预训练的模型对其进行处理并立即返回部分转录。边缘设备还可以运行轻量级模型（例如 TensorFlow Lite）以进一步减少延迟，从而绕过云依赖项。
挑战包括处理重叠的语音、不同的口音以及在低延迟约束下保持准确性。 为了解决重叠的语音，一些系统使用波束成形麦克风或每个参与者的单独音频流。 噪声抑制算法，如频谱减法或基于深度学习的工具（例如，RNNoise），在处理前清理音频。 对于口音，模型是在包含多语言或区域语音样本的各种数据集上训练的。 通过优化模型推理来最大限度地减少延迟，使用量化（降低模型权重的数值精度）或剪枝（删除冗余神经元）等技术。 说话人区分（识别“谁说了什么”）增加了另一层，通常使用诸如 k 均值之类的聚类算法来处理语音嵌入。 例如，会议工具可能会通过与语音识别并行分析语音特征，将实时转录与说话人标签结合起来。