语音识别中的准确率与速度之间的权衡源于系统如何在计算复杂性与实际性能需求之间取得平衡。更高的准确率通常需要更详细的分析，这会减慢处理速度，而更快的系统通常会简化模型以满足延迟要求。例如，具有多层结构的深度神经网络可以捕获细微的语音模式，但这需要大量的计算，从而增加了延迟。同样，使用更大词汇表或更宽上下文窗口的语言模型可以提高单词预测的准确率，但会增加处理步骤。束搜索等解码算法就说明了这一点：更宽的束会评估更多候选转录，从而提高准确率，但计算时间更长。
应用场景决定了优先考虑速度还是准确率。语音助手（如 Alexa 或 Siri）等实时应用优先考虑低延迟以维持用户参与度，通常使用较小的声学模型或将词汇量限制在常用短语。例如，“唤醒词”检测器使用紧凑、优化的模型实现即时响应，而完整的查询可能会将处理转移到使用更大模型的云服务器。相反，用于医疗或法律文档的批量转录服务则优先考虑准确率，即使处理需要几分钟，也会利用更大的模型和完整的音频上下文。离线系统（如智能手机听写工具）面临硬件限制，可能使用剪枝模型，牺牲少量准确率换取在有限硬件上可接受的速度。
技术优化直接影响这种平衡。模型剪枝（移除不太关键的神经网络连接）或量化（将数值精度从 32 位降低到 8 位）等技术可以加快推理速度，但可能导致准确率损失。硬件选择也很重要：GPU 可以加速复杂模型，但在边缘设备中并非始终可用。解码策略也起作用：束搜索宽度为 5 比宽度为 10 处理速度更快，但可能会遗漏不太明显的转录。流式识别按增量处理音频，可以降低延迟，但与全上下文分析相比，会限制上下文感知能力。开发者必须根据其应用的需求权衡这些因素——例如，语音搜索功能可能使用量化模型和窄束宽度，而转录 API 可以部署全尺寸模型、宽束和批量处理。