流式环境中实时音频搜索面临着若干技术挑战，主要是由于需要立即处理、高准确性和高效的资源使用。第一个主要挑战是处理具有低延迟的连续、高容量数据流。音频流以恒定的速率生成数据——例如，一个 16 位、44.1 kHz 立体声音频流每秒产生大约 176 KB。实时处理这些数据需要能够动态分析音频块而不会引入明显延迟的算法。传统的批处理方法（等待完整的音频剪辑）在这里是不可行的。开发人员必须实现流式友好的技术，例如滑动窗口分析或增量特征提取。例如，检测唤醒词的语音助手必须在每个音频帧到达时对其进行处理，使用最少的缓冲以保持响应能力。
另一个挑战是在各种声学条件下保持准确性。背景噪声、重叠的扬声器或不同的麦克风质量会降低性能。例如，实时会议中的实时转录服务必须区分声音、滤除键盘声音并适应突如其来的音量变化。诸如噪声抑制或说话人分离（识别谁在说话）之类的技术增加了计算开销。用于语音识别的机器学习模型还必须针对低延迟推理进行优化，这通常意味着为了速度而牺牲一些准确性。一种常见的方法是使用轻量级神经网络（例如，TensorFlow Lite 模型），这些模型可以平衡性能和效率，但是这些模型可能难以处理不常见的口音或小众词汇，除非经过重新训练。
最后，扩展系统以处理并发流和分布式环境会引入基础设施复杂性。具有实时音频搜索关键字（如“进球”或“犯规”）的直播体育广播需要跨服务器分配处理，以避免瓶颈。同步时间戳和管理跨节点的状态变得至关重要——例如，确保搜索 10 秒前说出的短语的查询可以检索结果，即使处理是在多台机器上拆分。边缘计算可以通过在设备上本地处理音频来减少延迟，但这需要仔细的资源分配（例如，限制智能手机上的 CPU/GPU 使用率）。开发人员还必须处理容错：如果节点在流中间发生故障，系统应恢复而不会丢失音频数据或重复结果，这需要强大的检查点和冗余机制。