窄带和宽带语音识别的主要区别在于它们处理的音频的频率范围，这影响了它们的应用程序和技术要求。窄带系统通常处理以 8 kHz 采样的音频，捕获高达 4 kHz 的频率。这种范围在电话系统中很常见，在电话系统中，语音呼叫被压缩以减少带宽。相比之下，宽带系统使用 16 kHz 或更高的采样率，捕获高达 8 kHz 或更高的频率。更宽的频率范围允许宽带系统捕获更多的语音细节，例如“s”、“f”或“th”等高频声音，这些声音对于准确识别至关重要。例如，由于缺少高频分量，单词“fast”在窄带中可能会失去清晰度，从而导致诸如将其误听为“past”之类的错误。
两者之间的技术挑战也各不相同。窄带系统通常处理质量较低的音频，这是由于像 G.711（用于固定电话）这样的编解码器优先考虑带宽效率而不是保真度。来自压缩的背景噪声和伪像会降低准确性，需要噪声抑制和专门的声学模型。宽带系统在处理更清晰的音频的同时，也面临处理更大的数据集带来的计算需求。例如，一个 16 kHz 的音频文件每秒包含的样本数量是 8 kHz 文件的两倍，从而增加了内存和处理需求。开发人员可能会使用针对宽带优化的梅尔频率倒谱系数 (MFCC) 等技术来提取更丰富的功能，而窄带模型可能依赖于更简单的滤波器或特定于领域的自适应，例如针对呼叫中心常见的区域口音进行调整。
用例进一步区分了两者。窄带在电话应用中很普遍，例如交互式语音响应 (IVR) 系统或语音邮件转录，其中带宽限制是固有的。宽带是语音助手（例如 Alexa、Siri）、转录服务或视频会议工具中的标准，其中需要更高的准确性。开发人员在窄带系统上工作时，可能会优先优化模型以实现低延迟和对噪声的鲁棒性，而宽带项目可能会专注于利用像 transformers 这样的深度学习架构来处理复杂的语言模式。例如，构建呼叫中心分析工具的开发人员可能会将音频下采样到 8 kHz 以匹配传统基础设施，而智能扬声器团队会使用 16 kHz 数据来确保精确的唤醒词检测和自然语言理解。