语音识别通过将口语立即转换为文本并将其与音频或视频流同步来实现实时字幕。这个过程依赖于自动语音识别（ASR）系统，该系统分析音频输入，识别音素（不同的声音单元），并使用统计模型将它们映射到单词。对于实时应用，系统以小而连续的块（通常是几分之一秒）处理音频，以最大限度地减少延迟。例如，像实时新闻广播这样的流媒体服务使用 ASR 来转录正在发生的语音，并将生成的文本在口语单词的一秒钟内显示在屏幕上。这需要优化的算法和基础设施来平衡速度和准确性。
该技术工作流程包括三个关键阶段：音频预处理、语音到文本的转换和文本同步。首先，捕获原始音频并对其进行预处理，以消除背景噪音和规范音量。接下来，ASR 引擎使用声学模型（经过训练以识别语音模式）和语言模型（预测可能的单词序列）来处理经过清理的音频。现代系统，如 Google 的 Live Transcribe 或 AWS Transcribe，使用深度学习架构（如循环神经网络（RNN）或 transformers）来处理上下文并提高准确性。最后，转录的文本被添加时间戳并与原始音频/视频流对齐。开发人员通常集成 API（例如，Microsoft Azure 语音转文本）来处理此管道，确保服务之间的低延迟通信。例如，WebSocket 可能会将音频流式传输到基于云的 ASR 服务，该服务会实时返回文本段。
实施挑战包括处理口音、技术术语和重叠的语音。 ASR 系统必须使用特定领域的数据（例如，会议的医学术语）进行微调，以减少错误。延迟是另一个障碍：即使延迟 1-2 秒也可能会扰乱观看者体验。开发人员通过优化网络路径，使用边缘计算进行本地处理，或采用结合了设备上和基于云的 ASR 的混合模型来解决这个问题。使用真实世界的场景（例如，快速语音的现场体育评论）进行测试有助于识别瓶颈。尽管存在这些挑战，但通过开源工具（例如，Mozilla DeepSpeech）和云服务，已经可以访问实时字幕，从而使开发人员能够以最少的自定义代码为教育、广播和可访问性构建解决方案。