语音识别技术有几个主要局限性，开发人员在构建或将其集成到应用程序中时应考虑到这些局限性。 主要挑战来自准确性、上下文理解和资源需求。 这些限制会影响真实场景中的性能，需要仔细处理以确保可靠的结果。
首先，语音识别在嘈杂的环境中或在不同的口音和方言中，准确性会受到影响。 背景噪音、重叠的语音或低质量的麦克风都会降低性能。 例如，在繁忙的咖啡馆中的语音助手可能会将“coffee order”（咖啡订单）误解为“copy shorter”（复制更短的）。 同样，在主流口音上训练的模型通常对于地方方言或非母语人士表现不佳。 创建医疗保健应用程序的开发人员可能会发现，像“metformin”（一种糖尿病药物）这样的医学术语被误听为“met forming”，从而导致错误。 虽然降噪和包含多种口音的训练数据集有所帮助，但实现普遍的准确性仍然很困难。
其次，理解上下文和模棱两可的短语是一个主要障碍。 听起来相同但含义不同的词（同音异义词）需要上下文来解决。 例如，“Write a letter to the mayor”（给市长写信）与“Right a letter to the mayor”（纠正给市长的信）可能会使转录系统感到困惑。 这在语音控制家庭自动化等应用中变得至关重要，在这种应用中，“Turn off the lights in the living room”（关掉客厅的灯）必须与“Turn off the lights and the living room”（关掉灯和客厅）区分开来。 开发人员通常需要实施自定义语言模型或与 NLP 系统集成以推断意图，但这增加了复杂性和计算开销。
最后，语音识别需要大量的计算资源和数据。 训练强大的模型需要大型、多样化的音频数据集，而收集和标记这些数据集的成本很高——特别是对于代表性不足的语言。 实时处理也带来了延迟挑战：如果模型没有优化，像智能扬声器这样的边缘设备可能会在响应时间方面遇到困难。 隐私问题也随之出现，因为在第三方服务器上处理语音数据存在暴露敏感信息的风险。 例如，语音激活的银行应用程序必须在本地处理（以保护数据）与基于云的准确性之间取得平衡。 开发人员在设计系统时必须权衡这些权衡，通常会牺牲一些准确性来换取效率或隐私。