语音识别系统通过结合声学分析和上下文理解来处理同音词——那些发音相同但意义和拼写不同的词。核心挑战在于，像“there”、“their”和“they’re”这样的同音词会产生几乎相同的声波，仅凭音频数据无法区分它们。为了解决这个问题，语音识别器依赖于语言模型，通过分析周围的词语和语法来推断最可能的正确选项。例如，如果用户说“I need to buy flour”（我需要买面粉），系统可能会根据购买食品而不是园艺的上下文，优先选择“flour”（面粉）而不是“flower”（花）。
该过程涉及两个主要组成部分：声学模型和统计或神经网络语言模型。声学模型将语音转换为音素（独特的语音单元），但由于同音词共享相同的音素，系统必须使用语言模型来评估概率。现代系统通常采用基于 Transformer 的模型（如 BERT 或 GPT），这些模型分析整个句子以确保语义连贯性。例如，在短语“The knight rode a horse”（骑士骑马）中，模型赋予“knight”（骑士）比“night”（夜晚）更高的概率，因为“rode a horse”（骑马）暗示了中世纪的背景。类似地，“I’ll meet you at the bank”（我在银行等你）中的“bank”可能会被识别为“银行”（金融机构），如果前面的词提到了“存款”，或者被识别为“河岸”，如果对话涉及钓鱼。
开发人员可以通过在特定领域数据上训练语言模型来改进同音词处理。例如，一个医疗应用可能会在临床笔记中优先识别“mucus”（粘液）而不是发音相似的词。此外，系统还可以使用用户特定数据（例如，过去的聊天记录或搜索历史）来个性化预测。如果用户经常讨论编程，“Python”（编程语言）将优先于“python”（蛇）。然而，边缘情况仍然具有挑战性，例如像“It’s read”（现在时，读）与“It’s red”（颜色，红）这样模棱两可的短语。为了减少错误，一些系统允许通过用户反馈或二次确认提示进行后处理校正。最终，有效的同音词解析取决于在基础模型中平衡音频准确性、上下文分析和领域知识。