El software de reconocimiento de voz ha avanzado mucho desde que se inventó por primera vez, pero todavía tiene varios problemas importantes que impiden que se utilice exclusivamente como método de transcripción. Algunos de los problemas de reconocimiento de voz que son difíciles de resolver incluyen variaciones en la pronunciación de palabras, acentos individuales, homónimos y ruidos ambientales no deseados. Otro conjunto de problemas de reconocimiento de voz tiene que ver con el tipo de hardware utilizado para ingresar el sonido, porque los resultados pueden tener un gran impacto en la forma en que el software interpretará el discurso. También existe el problema de no conocer el contexto de las palabras que se pronuncian, lo que puede llevar a un texto sin puntuación o con una ortografía incorrecta.

Un micrófono demasiado sensible puede crear información de audio que sea difícil de descifrar para el software de reconocimiento de voz.

Uno de los problemas más básicos del reconocimiento de voz es la calidad de los dispositivos de entrada que se utilizan. Si un micrófono no es lo suficientemente sensible, o es demasiado sensible, puede crear información de audio que es difícil de descifrar para el software. Esto es especialmente cierto cuando un micrófono es tan sensible que el habla se distorsiona, lo que hace que el software de reconocimiento sea casi inútil. Un problema similar surge del ruido de fondo que puede ser problemático para separar del habla principal y puede causar traducciones inexactas cuando se incluye en el procesamiento del habla.

Las diferencias en la pronunciación, los acentos y la cadencia del habla se combinan para formar uno de los problemas de reconocimiento del habla más generalizados. Cuando una sola palabra se puede pronunciar de varias formas, el software puede confundirse y malinterpretar lo que se dice. Lo mismo puede ocurrir cuando una persona habla más lento o más rápido de lo que espera el programa. Existen algunas soluciones parciales, como entrenar el software en los patrones de voz de un solo usuario y usar algoritmos dinámicos de distorsión del tiempo para hacer coincidir el discurso con la base de datos de muestras, pero no resuelven todos los problemas.

El más complejo de los problemas de reconocimiento de voz es identificar el contexto de las palabras que se pronuncian. El software de computadora no puede identificar el significado pretendido de una colección de palabras, lo que genera una serie de problemas con el texto transcrito. Las palabras que tienen un sonido similar, como “su” y “allí”, solo se pueden escribir con precisión cuando se conoce el contexto de uso. Por esta misma razón, es casi imposible que el software coloque una puntuación precisa basándose únicamente en el conocimiento de la secuencia de palabras. Existe un software de transcripción funcional que se utiliza en campos como la medicina, pero el resultado suele ser un bloque de palabras sin ningún tipo de separación, lo que significa que todavía se necesita un transcriptor humano para editar el documento y crear una copia final legible.