基于规则和基于统计的语音识别系统在将口语转换为文本的方法上存在根本差异。基于规则的系统依赖预定义的语言规则和手工设计的算法来分析音频输入，而基于统计的系统则使用在大数据集上训练的机器学习模型来预测最可能的文本输出。关键区别在于它们如何处理歧义、适应语音变化以及扩展到新场景。
基于规则的系统通过编码语音学、语法和句法的显式知识来运行。例如，一个基于规则的系统可能使用音素（不同的声音单位）词典将音频特征映射到特定词语，并结合语法规则过滤掉无意义的词序。这些系统要求开发人员手动定义每种可能的语音模式规则，这对于词汇量有限、可预测的受限领域（如电话系统的语音菜单）效果很好。然而，由于缺乏灵活性，它们难以应对口音、背景噪声或俚语。例如，为“美式发音”设计的规则可能无法识别带有英式口音的同一词语，需要详尽的规则更新来适应变化。
相比之下，基于统计的系统自动从数据中学习模式。隐马尔可夫模型（HMM）或现代神经网络（如 RNN、Transformer）等技术分析大量标记的音频-文本对，以预测可能的词序。这些系统不依赖严格的规则，而是计算概率——例如，在相似音频输入下，确定“recognize speech”（识别语音）比“wreck a nice beach”（破坏一个漂亮海滩）更可能。这种数据驱动的方法使基于统计的系统比基于规则的方法更好地处理各种口音、嘈杂环境和不断演变的语言。例如，Google 的语音转文本服务使用的统计模型，是在数百万小时的多语种音频上训练的。其缺点是依赖大型数据集和计算资源：训练稳健的模型需要大量的算力，性能很大程度上取决于训练数据的质量和多样性。
总而言之，基于规则的系统优先考虑显式控制和透明度，但缺乏适应性；而基于统计的系统通过数据驱动的学习，擅长处理现实世界的复杂性。开发人员在选择它们时，必须权衡领域特异性、可用数据和维护工作等因素。在医疗听写或语音助手等实际应用中，结合规则处理领域特定约束和统计模型进行泛化的混合方法也很常见。