分割连续音频流会带来一些技术挑战，主要与准确识别有意义单元之间的边界有关，例如单词、句子或说话人转换。一个核心问题是可靠地检测静音或停顿，这通常被用作分割的启发式方法。然而，背景噪音、不同的语音模式或重叠的声音会模糊这些边界。例如，语音活动检测 (VAD) 系统可能会将语音中的短暂停顿误认为终点，从而导致过早分割。同样，在拥挤的房间等嘈杂环境中，VAD 可能无法区分语音和背景噪音，从而导致不正确的分割。即使正确识别了停顿，自然语音通常包含填充词（例如，“嗯”、“啊”）或不规则的呼吸模式，这些与逻辑分割边界不一致，需要额外的逻辑来过滤掉这些内容。
另一个挑战是区分不同的说话人（说话人识别）并处理重叠的语音。说话人变化可能与停顿不一致，因此很难确定一个说话人的片段在哪里结束，另一个说话人从哪里开始。例如，在对话快速来回的播客中，如果两个说话人的音调或音色相似，分割系统可能会错误地将两个说话人合并到一个片段中。在小组对话中常见的重叠语音使分割更加复杂，因为多个说话人的音频信号混合在一起。诸如频谱聚类或在说话人嵌入上训练的神经网络（例如，使用梅尔频率倒谱系数或 MFCC）之类的工具可以提供帮助，但它们需要大量的计算资源，并且可能难以进行实时处理。此外，系统必须考虑不同的录音质量——例如低比特率的电话通话与录音棚级音频——这会影响特征提取的准确性。
最后，平衡计算效率与分割准确性至关重要，尤其是对于实时应用程序。许多分割算法依赖于深度学习模型，例如循环神经网络 (RNN) 或 transformer，这些模型会因其复杂性而引入延迟。例如，实时转录服务必须以小块处理音频以最大限度地减少延迟，但这会冒着在单词或句子中间分割片段的风险。诸如前瞻缓冲区或滑动窗口之类的技术可以缓解这种情况，但会增加内存使用量。开发人员经常面临权衡：像 WebRTC 的 VAD 这样的轻量级方法速度很快但不太准确，而混合方法（例如，将 VAD 与语言模型相结合来预测句子结尾）可以提高准确性但会增加开销。针对特定用例优化这些系统——例如优先考虑低延迟以进行实时字幕，而不是优先考虑高准确性以进行离线转录——需要仔细调整参数和模型架构。