语音识别技术近年来取得了显著进展，这主要得益于机器学习架构的改进和更大规模数据集的使用。一个关键进展是从传统的隐马尔可夫模型（HMM）系统转向端到端深度学习模型。这些模型，例如 Transformer 和卷积神经网络（CNN），能够直接将音频输入处理成文本，无需音素检测等中间步骤。例如，谷歌的 WaveNet 和 OpenAI 的 Whisper 使用 Transformer 架构，通过捕捉语音数据的长程依赖性来提高准确性。这种方法减少了由口音差异、背景噪音和说话人重叠造成的错误。
另一个进展领域是多语言和跨语言能力的整合。现代系统在涵盖数百种语言的多样化数据集上进行训练，使其能够处理语码转换（在单个句子中混合使用不同语言）和低资源语言。例如，Meta 的 Massively Multilingual Speech 项目通过利用无监督学习和自监督学习技术支持超过 1,100 种语言。开发者现在可以使用 Hugging Face 的 Transformers 等框架，以最少的标注数据对预训练模型进行微调，以适应特定方言或领域。这种灵活性对于医疗保健或客户服务等领域的应用尤其有用，因为这些领域特定术语至关重要。
降低延迟和改进实时处理的努力也推动了最近的进展。流式语音识别（逐步处理音频）现在采用结合连接时序分类（CTC）和注意力机制的混合方法。NVIDIA 的 Riva 或 Mozilla 的 DeepSpeech 等工具通过量化和硬件加速优化推理速度。此外，注重隐私的创新，例如设备端处理（如苹果 Siri 的增强功能），允许敏感数据保留在本地。这些改进使开发者能够为实时转录或语音控制物联网设备等场景构建响应迅速且安全的应用程序，而无需依赖云 API。