语音识别面临着多项计算挑战，这主要源于将人类语音处理成准确文本的复杂性。其中一个主要挑战是如何处理语音模式的多样性。人们说话有不同的口音、语速和语调，背景噪音会进一步干扰音频输入。例如，一个在干净录音棚录音数据上训练的系统，可能难以处理来自嘈杂咖啡馆的音频。为了解决这个问题，模型必须处理广泛的声学特征并过滤掉噪音，这需要光谱分析或深度神经网络等计算密集型技术。即使采用现代算法，在不同条件下平衡准确性也需要大量的处理能力和可靠的训练数据。
另一个挑战是训练和部署大型模型的计算成本。现代语音识别系统依赖于卷积神经网络（CNN）或 Transformer 等深度学习架构，这些架构需要海量数据集和漫长的训练时间。例如，在数千小时的多语言音频数据上训练一个模型，可能需要在 GPU 或 TPU 等专用硬件上花费数周时间。在实际应用中部署这些模型也存在问题，尤其是在智能手机等资源受限的设备上。开发人员通常使用模型量化（降低数值精度）或剪枝（移除冗余网络节点）等技术来缩小模型，但这些优化可能会降低准确性。平衡性能和效率仍然是一个持续存在的权衡问题。
最后，实时处理引入了延迟限制。语音识别系统必须以最小延迟将音频转换为文本，才能在实时转录或语音助手等应用中发挥作用。增量处理音频流（同时保持上下文）需要高效的算法和内存管理。例如，使用循环神经网络（RNN）或注意力机制的系统必须处理序列数据，且不能过度缓冲。边缘设备通常将计算任务卸载到服务器，但网络延迟会影响响应速度。在不牺牲准确性的前提下优化推理速度，需要仔细考虑架构选择，例如混合模型，将轻量级设备端处理与基于云的复杂任务优化相结合。这些限制使得实时语音识别成为一个要求很高的工程问题。