视频搜索中的语音识别面临多项技术挑战，主要原因是视频中音频数据的复杂性。首先，音频质量因录音条件的不同而差异很大。背景噪音、重叠语音和低质量麦克风都会降低准确性。例如，在繁忙咖啡馆录制的视频可能包含音乐、多人说话声和环境噪音，这使得难以分离出语音。此外，视频中通常包含语音模型未经训练的口音、方言或非正式语言。针对规范英语优化的模型可能难以处理地域性俚语或非母语说话者，导致转录错误。这些问题需要进行预处理步骤，如降噪或领域适应，但这些解决方案并非总是可靠的，尤其是在实时应用中。
另一个挑战是处理大型视频文件的计算成本。转录数小时的视频需要大量的处理能力，尤其是在扩展到 YouTube 或流媒体服务等平台时。开发者必须平衡速度和准确性——实时转录可能会牺牲精度，而高准确度模型可能过于缓慢。例如，一个每天索引数千小时内容的视频搜索引擎需要分布式系统来并行处理任务，但协调这些系统会增加复杂性。此外，视频中经常混合语音和非语音音频（例如音效），这就要求系统区分语音和其他声音。语音活动检测 (VAD) 等技术可以提供帮助，但在嘈杂环境或轻声对话中可能会失效。
最后，上下文理解和元数据集成带来了障碍。单纯的语音识别无法捕捉视觉上下文，而这对准确搜索至关重要。例如，讨论“Apple”的视频可能指的是公司或水果，如果没有视觉线索（如徽标），转录文本可能会产生歧义。开发者必须将语音数据与视频帧、封闭字幕或用户生成的元数据相结合，以提高相关性。此外，多语言视频或语码转换（句子中间混合语言）会使转录复杂化。在存在多种语言时，单一语言训练的系统可能会分割或错误标记单词。解决这些问题需要混合模型和细致的数据融合，这会增加开发时间和基础设施成本。