基于云的语音识别和设备端语音识别的主要区别在于处理发生的地点、对连接的依赖性以及数据处理方式。基于云的系统在远程服务器上处理音频，需要互联网连接来传输数据并返回结果。例如，Google Cloud Speech-to-Text 或 AWS Transcribe 等服务依赖强大的服务器端基础设施来分析音频，利用大型语言模型和海量数据集。相比之下，设备端识别在用户硬件上本地运行——例如智能手机或物联网设备——使用 TensorFlow Lite 或 Apple Core ML 等嵌入式框架。这消除了对互联网访问的需求，使其适用于离线场景，例如偏远地区的语音控制工具。
一个关键区别是延迟和可扩展性。基于云的解决方案通常会因网络往返而引入延迟，这可能会影响实时应用，例如实时转录。然而，它们可以轻松扩展，处理需求高峰而无需本地硬件升级。例如，使用云 API 的客户服务聊天机器人可以处理数千个并发请求。设备端系统虽然对于单个任务（例如，使用唤醒词触发智能家居设备）更快，但受到本地计算资源的限制。低功耗微控制器在没有服务器级处理的情况下，可能难以处理复杂的口音或背景噪声。开发者必须平衡这些权衡：基于云以实现可扩展性，设备端以实现即时性。
隐私和定制化也是关键因素。基于云的处理会引起数据隐私问题，因为音频在外部传输和存储——可能与 GDPR 或 HIPAA 等法规冲突。设备端系统将数据保存在本地，这对于敏感用例（例如医疗设备）很有吸引力。然而，基于云的服务通常提供开箱即用支持多种语言和方言的预训练模型，而设备端模型则需要开发者针对大小和效率进行优化。例如，智能手表上的语音助手可能会使用精简的设备端模型来处理基本命令，但对于复杂查询则切换到云端。选择哪种方式取决于应用的具体要求：连接性、延迟、隐私和硬件限制。