实时语音识别和离线语音识别的主要区别在于它们处理音频输入和交付结果的方式。实时系统在捕获音频的同时分析并将语音转换为文本，延迟极低——通常不到一秒。这是通过将音频分割成小块（例如，100-300 毫秒的片段）并逐步流式传输结果来实现的。例如，视频通话中的实时字幕或智能音箱的语音指令都依赖于实时处理。相比之下，离线系统则在音频文件录制完成后才处理整个文件。这允许进行计算密集度更高的分析，例如应用先进的语言模型或降噪，但由于处理只有在音频完全捕获后才开始，会引入延迟。常见的用例是转录录制的会议或语音邮件。
从技术角度来看，实时系统优先考虑低延迟处理，并且通常依赖于流式 API（例如 Web Speech API 或 Google 的 Streaming ASR 等云服务）。这些系统必须优雅地处理网络延迟、部分结果和中断。例如，实现实时转录的开发者可能会使用 WebSocket 连接将音频块发送到服务器，并在结果到达时显示部分转录内容。另一方面，离线系统可以利用批处理并优化准确性而非速度。像 CMU Sphinx 或 Mozilla DeepSpeech（现已弃用）这样的工具是专注于离线处理库的例子。离线工作的开发者可以在一个批处理作业中处理数小时的音频，应用说话人分离或进行后处理校正，而不受时间限制。
实际考虑因素也有所不同。实时系统需要稳定的网络连接（对于基于云的解决方案）或高效的设备端处理来避免延迟。例如，智能手机上的语音助手可能会使用轻量级的本地模型来检测唤醒词，然后再切换到基于云的处理。离线系统需要足够的存储和计算资源来处理大型音频文件，这使得它们适用于对延迟不敏感但对准确性要求极高的应用——例如医学转录。开发者在两者之间选择时会权衡延迟容忍度、基础设施成本和隐私需求（离线处理避免将数据发送到服务器）等因素。混合方法，例如具有部分离线能力的边缘计算，正变得越来越普遍，以平衡这些权衡。