语音识别已集成到许多日常工具和系统中，从而实现免提交互、自动化和可访问性。开发人员通过 API、预训练模型或自定义管道来实现它，以处理音频输入、将其转换为文本并触发操作。以下是它常用的三个关键领域。
个人设备和智能家居系统 语音识别为 Siri、Google Assistant 和 Alexa 等虚拟助手提供支持，允许用户设置提醒、发送消息或控制智能家居设备（例如，灯、恒温器）。开发人员使用自动语音识别 (ASR) 框架（如 Google 的 Speech-to-Text 或 Mozilla 的 DeepSpeech）来处理唤醒词检测和意图解析。例如，智能扬声器可能会使用轻量级模型来检测“Hey Google”，然后将音频流式传输到基于云的 ASR 服务以进行完整转录。这些系统通常依赖于在海量数据集上训练的神经网络来处理口音、背景噪音和不同的措辞。与 Home Assistant 或 Samsung SmartThings 等物联网平台的集成使语音命令能够触发设备 API，从而创造无缝的用户体验。
客户服务和医疗保健 在客户支持中，交互式语音应答 (IVR) 系统使用语音识别来路由呼叫或在没有人工客服的情况下回答查询。Twilio 的 Voice API 或 Amazon Lex 等工具使开发人员能够构建语音机器人，以处理余额查询或预约安排等任务。在医疗保健领域，临床医生使用 Dragon Medical 等语音转文本工具在患者就诊期间转录笔记，从而减少手动数据输入。这些应用程序通常需要经过医学或行业术语培训的特定领域模型，以提高准确性。例如，药房 IVR 系统可能经过微调，以识别药品名称和剂量说明，即使使用复杂的术语也能确保可靠的交互。
汽车和辅助功能 现代车辆集成了语音识别功能，用于导航、通话或媒体控制，从而最大程度地减少驾驶员的注意力分散。使用 TensorFlow Lite 的 Android Automotive 或嵌入式系统等平台可在本地处理命令，以实现低延迟响应。Windows 语音识别或 Vosk 等开源项目等辅助功能工具使用户能够通过语音控制计算机或移动设备。开发人员可能会实现关键字检测来触发宏（例如，“打开电子邮件”）或使用 Rasa 等自然语言理解 (NLU) 框架来构建自定义工作流程。安全在这里至关重要——系统通常包括特定于用户的语音配置文件或设备上的处理，以保护敏感数据。