实时语音识别面临若干技术挑战，主要与处理速度、语音可变性的处理以及资源约束的管理有关。 这些问题需要仔细权衡准确性、延迟和计算效率，才能在实时场景中提供可用的结果。
首要挑战是确保低延迟的同时保持准确性。 实时系统必须在严格的时间限制内（例如，几百毫秒），以增量方式处理接收到的音频。 这要求模型在没有完整上下文的情况下对部分音频块进行预测，这会降低准确性。 例如，如果系统在说话者说完句子之前处理一个词，则可能会听错。 像支持流式传输的神经网络（例如，RNN-T 或基于块的 Transformer）之类的技术会有所帮助，但它们会增加复杂性。 此外，实时处理音高变化或突然出现的背景噪声等声学特征需要强大的预处理流程，且不能引入延迟。
另一个问题是语音模式和环境的可变性。 口音、语速、重叠的声音和背景噪音（例如，在拥挤的房间里）会大大降低识别准确率。 开发人员必须在涵盖方言、噪声类型和说话风格的多样化数据集上训练模型，这需要大量的资源。 例如，主要在北美英语上训练的系统可能难以应对来自英国或印度的地区口音。 实时系统也难以处理诸如“嗯”或重复的单词之类的语病，这需要后处理逻辑来过滤掉它们，而不会延迟输出。 动态处理标点符号和大小写会增加另一层复杂性。
最后，资源限制给部署带来了挑战。 实时识别通常以计算能力受限的设备为目标，例如智能手机或嵌入式系统。 在不牺牲准确性的情况下，优化模型以在边缘设备上高效运行需要量化、剪枝或使用轻量级架构（例如，用于特征提取的 MobileNet）等技术。 内存使用是另一个问题——大型词汇模型会消耗大量 RAM，这在低端硬件上可能不可行。 例如，智能手表上的语音助手必须平衡电池寿命、散热和响应速度，从而迫使人们在模型大小和推理速度之间做出权衡。 基于云的解决方案减轻了一些计算负担，但引入了网络延迟和隐私问题。