语音识别系统的性能很大程度上受到运行它的硬件的影响。处理能力、内存和专用组件（如 GPU 或 TPU）直接影响音频数据转换为文本的速度和准确性。 例如，高端 GPU 可以实时处理复杂的神经网络，从而实现低延迟转录，而低功耗移动 CPU 可能难以处理相同的工作负载，从而导致延迟或错误。 硬件还决定了系统是否可以处理大型预训练模型（如 Whisper 或 Wav2Vec），或者是否必须依赖较小的优化版本，这会牺牲准确性来换取效率。
延迟和实时性能对硬件能力尤其敏感。 语音识别通常需要在几毫秒内处理音频流才能感觉到响应。 智能手机或智能扬声器等边缘设备使用专用芯片（例如，Apple 的神经引擎或 Google 的 Edge TPU）在本地运行轻量级模型，从而避免了将数据发送到云服务器的延迟。 相反，基于云的系统依赖于服务器级 GPU 来跨多个用户并行处理工作负载。 例如，手机上的语音助手可以使用一个微型的设备端模型来检测唤醒词，然后将完整的语音转文本任务卸载到服务器场。 如果没有足够的硬件，这些步骤将会受到瓶颈，从而导致较差的用户体验。
能源效率和可扩展性也取决于硬件。 移动设备优先考虑低功耗组件，以避免耗尽电池，这通常意味着使用针对音频任务优化的量化模型或数字信号处理器 (DSP)。 相比之下，数据中心侧重于吞吐量，使用 GPU 集群来处理数千个并发请求。 开发人员必须平衡这些因素：医疗转录服务可能会部署高端服务器以提高准确性，而语音控制的物联网设备则使用微控制器，该微控制器具有足够的 RAM 来运行精简模型。 TensorFlow Lite 或 ONNX Runtime 等工具通过针对特定硬件优化模型来帮助弥合这些差距，但底层设备的功能最终会设置性能上限。