开发语音识别系统涉及克服各种挑战，例如处理语音的变异性、管理背景噪音以及解决语言中的歧义。这些系统必须处理不同的口音、方言和说话风格，同时在真实条件下保持准确性。此外，语言的复杂性，如同音词和上下文依赖关系，需要强大的建模来避免误解。
一个主要的挑战是处理人类语音的变异性。人们说话的速度不同，发音独特，音调各异。例如，一个在标准美式英语上训练的系统可能难以处理像美国南方口音或苏格兰英语这样的地区口音。即使在同一种方言中，语音模式也会因年龄或情绪而异——快速、含糊不清的说话与缓慢、深思熟虑的发音。训练模型以概括这些变化需要大量不同的数据集，这些数据集的收集成本高昂且耗时。开发人员经常使用数据增强技术（例如，改变训练样本中的音高或速度）或迁移学习来使预训练模型适应特定的口音或领域，但覆盖范围仍然存在差距。
另一个问题是背景噪音和声学条件。真实环境会引入交通、重叠的对话或回声等声音，这些声音会扭曲输入音频。例如，繁忙咖啡馆中的语音助手必须将用户的语音与餐具的碰撞声和其他顾客的声音隔离开来。传统的降噪算法（例如，频谱减法）难以处理动态或不可预测的噪音。现代方法使用神经网络将语音与噪音分离，但这些模型需要在标记的嘈杂数据上进行大量训练。即便如此，边缘情况（如突然的巨响或麦克风质量差）也会降低性能。开发人员必须在噪音鲁棒性和计算效率之间取得平衡，特别是对于智能扬声器等嵌入式系统。
最后，语言歧义带来了重大障碍。像“there”、“their”和“they’re”这样的词听起来相同，但需要上下文来消除歧义。同样，特定领域的术语（例如，医学术语）或俚语可能会使通用模型感到困惑。语音识别系统将声学模型（处理音频）与语言模型（预测单词序列）相结合来解决这些歧义。但是，语言模型必须足够轻量级才能实时使用，从而限制了它们的词汇量或上下文窗口。例如，针对医疗保健优化的系统可能会错过随意对话中的俚语，而通用模型可能会误解技术术语。开发人员经常针对特定用例微调语言模型，但保持跨领域的灵活性仍然是准确性和资源约束之间的权衡。