In den 1950er Jahren begann man, die Möglichkeit zu erforschen, gesprochene Sprache in geschriebenen Text umzuwandeln, obwohl diese frühen Systeme in ihren Fähigkeiten begrenzt waren und sich oft auf die Erkennung einzelner Ziffern oder einer kleinen Gruppe von Wörtern beschränkten. Seitdem sind die Spracherkennungssysteme jedoch immer ausgefeilter und genauer geworden, was vor allem auf die Fortschritte bei den Algorithmen des maschinellen Lernens zurückzuführen ist, die es Computern ermöglichen, aus großen Datenmengen zu lernen, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Bei der Spracherkennung beispielsweise werden Algorithmen des maschinellen Lernens eingesetzt, um Audiodaten zu analysieren und Muster zu erkennen, die bestimmten Wörtern oder Sätzen entsprechen. Je mehr Daten dieses System erhält, desto besser kann es Sprache erkennen, was zu größerer Genauigkeit und Effizienz führt. Hinzu kommt die zunehmende Verfügbarkeit großer Datensätze (Big Data), die den Algorithmen für maschinelles Lernen die notwendigen Informationen liefern, um zu lernen und sich zu verbessern. So hat beispielsweise das Aufkommen sozialer Medien und anderer Online-Plattformen eine Fülle von Textdaten hervorgebracht, die zum Trainieren von Spracherkennungssystemen verwendet werden können, und die Verbreitung von Smartphones und anderen Geräten mit eingebauten Mikrofonen hat die Erfassung von Audiodaten für die Analyse erleichtert.
In der Geschäftswelt wird die Spracherkennungstechnologie zur Rationalisierung des Kundendienstes eingesetzt. Viele Unternehmen setzen inzwischen automatisierte Systeme ein, die Kundenanfragen verstehen und beantworten können, wodurch der Bedarf an menschlichem Personal verringert und die Effizienz gesteigert wird. Darüber hinaus werden Transkriptionsdienste, die gesprochene Sprache in geschriebenen Text umwandeln, immer beliebter, so dass Unternehmen Besprechungen, Interviews und andere Audioaufzeichnungen schnell und präzise transkribieren können.