语音识别通过首先将口语转换为文本来实现实时翻译，然后翻译系统将文本处理成另一种语言。 这个过程包括三个主要阶段：捕获音频输入，使用语音识别模型将其转录为文本，以及将该文本翻译成目标语言。 例如，当某人对着设备说话时，音频会被实时分析，分割成语音成分，并使用声学和语言模型匹配到单词或短语。 生成的文本被传递到翻译引擎，该引擎将其转换为所需的语言。 这种无缝管道允许口语几乎立即被翻译，从而实现跨语言交流，而不会出现明显的延迟。
从技术上讲，语音识别系统使用循环神经网络 (RNN) 或 Transformer 等算法来处理音频流。 这些模型在大量的语音样本和转录配对的数据集上进行训练，使它们能够处理口音、节奏和背景噪音的变化。 对于实时翻译，延迟至关重要，因此系统通常以小块（例如 100-300 毫秒）处理音频，而不是等待完整的句子。 例如，Google 的实时翻译功能使用流式语音识别来转录部分音频片段，这些片段会立即输入到神经机器翻译 (NMT) 模型中。 这种增量方法减少了延迟，即使它偶尔需要随着更多上下文的可用而修改翻译。 开发人员可以利用 Google Cloud Speech-to-Text 或 AWS Transcribe 等 API 将此功能集成到应用程序中。
挑战包括处理模棱两可的短语、方言和重叠语音。 例如，实时翻译应用程序可能难以处理没有足够上下文的同音异义词（例如，“there” 与 “their”）。 为了解决这个问题，一些系统使用双向上下文窗口或延迟几个词的处理以提高准确性。 此外，语音识别和翻译服务之间的同步至关重要。 诸如 Microsoft 的 Speech SDK 之类的工具允许开发人员有效地链接这些组件，确保翻译后的文本或合成语音与原始说话者的节奏一致。 通过结合优化的模型、低延迟管道和上下文感知处理，语音识别构成了客户支持、现场活动或多语言协作工具中使用的实用实时翻译系统的骨干。