语音识别系统难以处理重叠的语音，因为它们通常设计为一次处理一个说话者。当多人同时说话时，音频信号会混合，产生难以分离的复杂输入。 传统的自动语音识别 (ASR) 模型依赖于清晰、孤立的语音将声学特征映射到文本，因此重叠的声音通常会导致错误，例如跳过的单词、错误识别或乱码输出。 例如，在会议转录场景中，如果两个说话者的声音重叠，系统可能会错误地将两个说话者的短语合并为无意义的文本。
为了解决这个问题，现代方法结合了语音分离和说话人区分。 语音分离技术，例如在合成重叠音频上训练的深度学习模型，试图从混合输入中分离出单个说话者的音频流。 像 ConvTasNet 或双路径循环神经网络 (DPRNN) 这样的工具旨在将单个音频信号分成每个说话者的单独音轨。 一旦分离，说话人区分会识别哪些片段属于哪个说话人，从而允许 ASR 系统独立处理每个音频流。 例如，系统可能会首先使用分离模型将两个人互相交谈的录音分成两个干净的音频文件，然后运行说话人区分来标记每个文件的说话人 ID，然后再进行转录。
尽管取得了这些进展，挑战依然存在。 语音分离质量在很大程度上取决于训练数据，这些数据通常使用人为混合的录音，这些录音无法完全复制真实世界的声学效果，如背景噪音或混响。 实时处理增加了复杂性，因为分离和说话人区分步骤会增加延迟。 开发人员可能会使用 NVIDIA 的 NeMo 或 Microsoft 的 SpeechBrain 等库来实现这些组件，但针对特定环境（例如，视频会议与现场活动）调整它们需要仔细的优化。 此外，一些系统将分离和识别结合到端到端模型中以减少错误，但这些模型需要大量的计算资源。 目前，有效处理重叠语音仍然需要在准确性、速度和资源使用之间进行权衡。