语音识别系统通过结合语言检测、多语建模和语码转换支持来处理多语使用者。第一步通常是识别所说的语言，可以在语音开始时或者动态识别。系统可能会使用特定于语言的声学和语言模型，这些模型是基于多种语言的数据训练的。对于混合语言的使用者（例如，“Spanglish”），先进的模型旨在通过包含共享的语音或上下文特征来识别语言之间的转换。
一种常见的方法是基于来自多种语言的数据训练单个模型。例如，神经网络可以处理音频输入，并通过共享低级声学特征（如音素）并使用特定于语言的词汇和语法层来生成跨语言的文本预测。例如，Google 的多语 ASR 模型对所有语言使用共享编码器，对每种语言使用单独的解码器。这使得系统无需用户手动切换模式即可识别多种语言的语音。另一种方法是动态语言识别 (LID)，其中系统实时检测语言边界。例如，如果说话者以英语开始一个句子并切换到法语，LID 组件会更新活动语言模型以提高准确性。
当语言共享相似的声音或说话者混合语法规则时，就会出现挑战。为了解决这个问题，系统使用语码转换数据集——说话者自然地混合语言的音频集合。例如，Mozilla 的 Common Voice 项目包括多语录音，研究人员已经构建了像 SEAME 语料库（新加坡普通话-英语）这样的数据集，用于训练混合语言的模型。此外，某些系统允许开发人员同时加载多个语言模型，根据上下文对预测进行加权。例如，Apple 的 Siri 通过将西班牙语单词“minutos”映射到英语命令结构来支持双语查询，例如“Set a timer for 5 minutos”。这些技术需要仔细平衡计算效率和准确性，尤其是在边缘设备上。