语音识别技术使机器能够将口语转换为文本或可操作的命令。它的应用范围涵盖消费产品、企业解决方案和专用工具，为开发人员提供了构建界面的机会，从而提高可访问性、效率和用户交互。通过神经网络等算法处理音频输入，语音识别系统可以实时或从录音中解释语音数据，使其能够灵活地集成到软件和硬件中。
一个主要应用是在虚拟助手和智能设备中。例如，亚马逊 Alexa 和 Google Assistant 等平台依赖语音识别来执行用户命令，例如播放音乐或控制智能家居设备。开发人员可以使用 Alexa Skills Kit 或 Google 的 Dialogflow 等 SDK 集成这些功能。另一个用例是在客户服务中，交互式语音响应 (IVR) 系统根据口头关键词路由呼叫。Twilio 的 Voice API 等工具允许开发人员构建具有语音驱动菜单的自定义呼叫中心。在医疗保健领域，临床医生使用 Nuance Dragon Medical 等语音转文本工具来转录患者笔记，从而减少手动数据输入。
语音识别还增强了可访问性。Windows 语音识别或 Apple 的语音控制等工具使行动不便或视力障碍的用户能够免提导航设备。开发人员可以使用 Microsoft 的 Cognitive Services Speech SDK 等库在应用程序中实现类似的功能。实时字幕服务（如 Google Live Transcribe）利用语音识别来帮助聋人或听力障碍用户。Mozilla DeepSpeech 等开源项目为开发人员提供了预训练模型，以创建自定义转录工具。此外，Duolingo 等语言学习应用程序使用语音识别来评估发音，从而为用户提供有关其口语技能的即时反馈。
在企业环境中，语音识别为分析和自动化提供支持。呼叫中心使用 AWS Transcribe 等平台分析客户互动，以识别趋势或合规性问题。语音生物识别系统通过独特的声纹模式对用户进行身份验证，汇丰银行等银行将其用于基于电话的安全。开发人员可以使用 VoiceIt 等 API 实现类似的身份验证。工业应用包括语音控制的仓库管理系统，工人可以使用耳机免提更新库存。语音识别还有助于法律和新闻工作流程，使用 Otter.ai 等工具自动转录访谈或法庭诉讼。这些示例突出了该技术在各个行业的适应性，这得益于标准化的 API 和机器学习框架的推动。