语音识别系统面临着开发者必须解决的若干技术挑战，以确保准确性和可用性。这些问题通常源于环境因素、语言复杂性和系统限制。理解这些挑战有助于设计更鲁棒的解决方案，以适应实际世界条件。
一个主要挑战是处理背景噪音和音频质量的变化。麦克风不仅捕捉用户的声音，还会捕捉环境声音，如交通、对话或风声，这些声音可能会掩盖语音。例如，在嘈杂的厨房里，语音助手可能会因为碗碟碰撞声而听错指令。此外，低质量的麦克风或压缩音频（例如在电话通话中）会降低清晰度。噪音抑制或波束形成（将麦克风阵列指向说话者）等技术有所帮助，但并非万无一失。口音、方言和说话方式也会带来问题。一个主要针对某一特定人群（例如，美式英语使用者）训练的系统可能难以应对地区口音或非母语使用者。例如，“water”这个词在波士顿发音为“woh-tuh”，在中西部发音为“wah-ter”，这种差异可能会混淆模型。同音异义词（例如，“there”与“their”）需要上下文感知消歧，这增加了复杂性。
另一个问题是计算效率和实时处理。语音识别通常需要以最小的延迟将音频转换为文本，特别是对于实时转录等交互式应用。然而，处理大型音频输入（例如，长达一小时的会议）需要大量的内存和处理能力。在智能手机等边缘设备上，开发者必须在准确性与资源限制之间取得平衡。例如，使用量化技术的轻量级模型会牺牲一些精度以换取更快的运行速度。处理语音重叠或中断（例如，用户在句子中途纠正自己）进一步复杂化了实时处理。以块为单位处理音频的流式架构可以减轻延迟，但可能会丢失更广泛的上下文，导致错误，例如将“recognize speech”误解为“wreck a nice beach”。
隐私和安全问题也会影响设计选择。将音频传输到云服务器进行处理会引发数据保护问题，尤其是在医疗保健等受监管行业。开发者必须实施端到端加密或设备上处理，以遵守 GDPR 等法律。此外，对抗性攻击（例如注入微小的音频扰动来欺骗系统）是一个日益严重的威胁。例如，向音频剪辑中添加听不见的噪音可能会导致系统将“打开门”转录为“忽略命令”。防御措施包括输入净化和对抗性训练，但这需要持续努力。最后，多语言支持增加了复杂性，系统必须在对话中途检测语言切换（例如，混合语）并处理不同的语法规则，同时不降低性能。解决这些问题需要结合鲁棒的算法、仔细的基础设施设计以及在不同场景下的持续测试。