语音识别系统通过结合语言检测、专门模型和上下文处理来处理多种语言。第一步是识别所说的语言，这可以通过显式方式（用户选择）或使用基于语音或文本的分析自动完成。对于自动检测，系统会分析每种语言特有的语音模式、语调或统计特征。例如，系统可以将音频输入与预先训练的语言配置文件进行比较，以确定它是西班牙语（音节定时节奏）还是日语（莫拉定时节奏）。一旦识别出语言，系统会将音频路由到相应的特定于语言的模型进行转录。
多语言支持的核心在于为每种受支持的语言训练单独的声学和语言模型。声学模型将音频特征映射到音素（不同的声音单元），而语言模型则根据语法和词汇预测单词序列。例如，法语模型将包括像鼻元音 (/ɑ̃/) 这样的音素和像“bonjour”这样的词汇，而普通话模型将专注于声调变化和字符。一些系统使用统一的架构——例如多语言神经网络——它为常见的语音特征共享较低级别的层，但分支到特定于语言的层。例如，谷歌的语音转文本 API 允许开发人员指定语言代码（例如，“en-US”或“es-ES”）以激活相应的模型。
挑战包括处理语码转换（在一句话中混合语言）和支持低资源语言。先进的系统通过在多语言数据集上进行训练或使用迁移学习来解决这个问题。例如，在西班牙语和加泰罗尼亚语上训练的模型可能更好地处理巴塞罗那等地区的双语使用者。低资源语言通常依赖于像跨语言迁移这样的技术，即在广泛使用的语言（例如，英语）上预先训练的模型使用有限的目标语言数据进行微调。但是，准确性会因数据可用性而异——具有充足训练数据的语言（例如，德语）通常优于资源稀疏的语言（例如，土著语言）。开发人员可以通过启用用户反馈循环来优化性能以改进模型，或集成专门针对特定语言的第三方 API。