Konuşma tanıma yazılımı ilk icat edildiğinden bu yana oldukça gelişti, ancak yine de yalnızca bir transkripsiyon yöntemi olarak kullanılmasını önleyen birçok büyük sorunu var. Çözülmesi zor olan konuşma tanıma sorunlarından bazıları, kelimelerin telaffuzunda, bireysel aksanlarda, eşcinsellerde ve istenmeyen ortam gürültülerindeki farklılıkları içerir. Başka bir konuşma tanıma problemi kümesi, sesi gerçekten girmek için kullanılan donanım tipini içerir, çünkü sonuçların yazılımın konuşmayı nasıl yorumlayacağı üzerinde büyük bir etkisi olabilir. Ayrıca, konuşulan kelimelerin içeriğini bilmeme problemi de vardır; bu, noktalama veya yanlış heceleme içermeyen metne yol açabilir.
En temel konuşma tanıma sorunlarından biri, kullanılan giriş cihazlarının kalitesidir. Bir mikrofon yeterince hassas değilse - veya aşırı hassas ise - o zaman yazılımın deşifre etmesi zor olan ses bilgilerini oluşturabilir. Bu özellikle bir mikrofon konuşmanın bozulmasına neden olacak kadar hassas olduğunda ve tanıma yazılımını neredeyse işe yaramaz hale getirdiğinde geçerlidir. Benzer bir problem, ana konuşmadan ayrılmakta sorun yaratabilecek ve konuşma işlemine dahil edildiğinde yanlış çevirilere neden olabilen arka plan gürültüsünden kaynaklanmaktadır.
Telaffuz, aksan ve konuşma temposundaki farklılıklar, daha yaygın konuşma tanıma problemlerinden birini oluşturmak için birleşir. Tek bir kelime birkaç şekilde telaffuz edilebildiğinde, yazılım karışabilir ve söylenenleri yanlış yorumlayabilir. Aynı şey, bir kişi programın beklediğinden daha yavaş ya da daha hızlı konuştuğunda ortaya çıkabilir. Yazılımı tek bir kullanıcının konuşma düzenlerinde eğitmek ve konuşmayı örnek veritabanına eşleştirmek için dinamik zaman atlatma algoritmaları kullanmak gibi bazı kısmi çözümler vardır, ancak tüm sorunları çözmezler.
Konuşma tanıma problemlerinin en karmaşık olanı konuşulan kelimelerin içeriğini tanımlamaktır. Bilgisayar yazılımı, bir sözcük koleksiyonunun amaçlanan anlamını tanımlayamıyor ve bu da yazılı metinle ilgili bir takım sorunlara yol açıyor. "Orada" ve "orada" gibi benzer bir sese sahip olan sözcükler, yalnızca kullanım bağlamı bilindiğinde doğru bir şekilde yazılabilir. Bu aynı sebepten dolayı, sadece sözcüklerin sırasını bilmeye dayanarak yazılımın yerleştirmesi için doğru noktalama neredeyse imkansızdır. Tıp gibi alanlarda kullanılan işlevsel bir transkripsiyon yazılımı vardır, ancak sonuç genellikle herhangi bir ayırma türü olmayan bir kelime bloğudur, bu da dokümanı düzenlemek ve okunabilir bir son kopya oluşturmak için hala bir insan transkripsiyonistini alır.
