在人类语音的机器翻译领域内的进展还相比之下没发展到为主流用户带给实质性益处的地步，与机器对话仍然还不过于流畅。目前在低功耗音频技术方面的研发活动具备了提高这种总有一天是瓶颈的人-机交互关系的潜力，而这种先前曾妨碍了语音辨识领域内确实变革的瓶颈将被突破。一条通向人-机对话领域内较慢创意的道路正在打开，这将沿着我们与机器对话的方向引导诸多有意思的研发活动，这些机器将需要聆听我们，而且更加多地听不懂我们。 语音或许是人类最大自然的交流方式，但是将一台机器引进到该过程则产生了对新的不道德协议的市场需求，特别是在语音交流过程中没另一方持续视觉线索的时候更为重要。
对于早期的用户，第一次电话通话是近于不流畅的；而且即使在今天，双向无线电台的间歇通话方式也拒绝新的用户展开一些调整。在这两种情况下，迅速就发展出来一些常用的方法来构建非常大自然的交流方式，主要是因为通话的另一方也是人类。
随着移动用户面对新的语音辨识界面，他们将面对与用于那些很杨家的通信手段时所经常出现的类似于挑战。 一个更加近期的例子是，触摸屏革命展示出了它们如果能构建高品质同时具备可为用户体验带给附件价值的功能时，新的、陌生的、棘手的界面如何紧贴到主流应用于并且受到青睐。
因此有一点去在一个比传统案例更加普遍的意义上去定义语音掌控的性能。因而需要在考虑到下一代瓶颈时，设计出有更加多会过时的解决方案。 建构一种高性能的语音辨识解决方案 过去仍然用非常简单的性能指标来评估语音辨识解决方案。这些指标一般来说被折算为分开的精度或者命中率数值，彻底来阐释准确识别字和词组的概率。
在定义性能时，必须一种更加普遍的和深思熟虑的方式，它需要体现语音界面的长年发展潜力，以便向用户获取像触屏界面一样的舒适性和可用性等级。 翻译成质量扮演着了一个关键的角色，彻底谈它是一种人工智能，远不止基本的字词辨识。
采访所有设备功能也使语音辨识沦为了触摸屏的一种切实可行的替代方案，有意思的是这也使该技术可用作一个更大范围的设备种类，还包括像可穿着技术这样更加小的设备。较低号召延后以及一种大自然的、无协议的的交互方式，以及即使在有噪音环境中也能很好地运营，也提高了体验。
这拒绝精心的系统设计，以使设备级的信号处理技术需要与基于云计算的智能很好地融合，以将这些性能强化带来用户。 除去按键 语音辨识目前仅次于的人体工程学局限性是必须展开按键或者其它机械性启动，从而容许了它在许多环境中的可用性。这种机械启动时是功耗这一制约因素的终极结果。为了维持具备竞争力的电池寿命数值，移动设备中待机功耗的支出都极低，典型的电池电流值为单位数毫安。
当功率支出这么较低的时候，倒数地运营语音辨识(或者最少随便的语音辨识)是不不切实际的。 到目前为止，一个按键触发器为这个问题获取了一种粗犷的解决方案，它通过在按下按键之前停止使用语音辨识，使功率消耗平均值降至低于。但是，现今的语音启动时功能作为一种特性正在被读取到近期的高端音频中枢(AudioHubs)上，因为OEM厂商期望语音辨识功能需要更加灵活性、更加更容易用于。通过明显地减少语音辨识的平均值功耗数值，甚至降至待机模式支出范围内这样的水平，容许主处理器休眠状态。
这种功耗减少(一般来说为一个数量级)是如此的明显，以至于可以几乎避免对按键的必须。
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