处理多语言音频搜索引入了若干技术挑战，主要源于语言多样性、声学变化以及管理多个语音模型的复杂性。首要挑战是准确检测和处理音频数据中的不同语言。音频流可能包含代码转换（在单个语句中混合语言）或与标准语言模型存在显著差异的方言。例如，用户可能带有浓重的法语口音说英语，或者在句子中切换印地语和英语。在单一语言上训练的传统语音转文本 (STT) 系统通常会在此处失败，需要语言识别 (LID) 模块来动态切换模型。但是，LID 本身可能难以处理短音频片段或重叠语音，从而导致下游处理出现错误。
另一个问题是维护每种语言的单独模型的可扩展性。为数十种语言部署和优化 STT 系统需要大量的计算资源和存储空间。例如，普通话需要音调声学模型和表意语言模型，而阿拉伯语需要从右到左的脚本处理和变音符号恢复。这些差异使得统一处理流程变得困难。此外，低资源语言（训练数据有限的语言）通常会导致较差的 STT 准确性。例如，像巴斯克语这样的语言可能缺乏足够的标记音频数据集，因此难以训练出强大的模型。开发人员必须在通用多语言模型（牺牲每种语言的准确性）和特定于语言的微调（增加基础设施复杂性）之间取得平衡。
最后，跨语言搜索相关性增加了复杂性。一种语言的查询可能需要检索另一种语言的结果，这需要跨语言语义匹配。例如，如果不存在法语结果，则搜索“chien”（法语中的“dog”）应该显示讨论狗的英语音频。这需要基于嵌入的相似性模型或机器翻译，两者都会引入延迟和潜在的错误翻译。语音变体也带来了问题：搜索“Mumbai”可能会错过包含口语“Bombay”的音频。开发人员必须处理音译不匹配、同音异义词和区域发音差异，通常需要自定义语音索引或模糊匹配算法。这些复杂性层使得多语言音频搜索成为一种资源密集型问题，需要在准确性、速度和可扩展性之间进行仔细权衡。