1. 语音转写：将语音内容转写成文字，以便进行翻译。例如，Google Cloud的Cloud Speech-to-Text API可以准确地转写视频中的语音，支持145种语言的语音识别。

2. 定制识别模型：通过提供所需场景的音频及标注文件，定制专属识别模型，进一步提升识别准确率。例如，阿里云的语音识别服务支持定制各种类型的男/女/童声，或学习说话人声音，可用于客服、阅读、虚拟人等场景。

3. 多模态翻译：结合语音识别与其他技术，如机器翻译、OCR（光学字符识别）等，实现多模态翻译。例如，腾讯公司内部的机器翻译落地场景包括机器翻译+语音识别=同声传译，机器翻译+OCR=拍照翻译，机器翻译+人机交互=辅助翻译。

4. 实时翻译：利用语音识别技术实现实时翻译，提高交流效率。例如，讯飞开放平台的机器翻译服务支持多达70+个语言与中文互译，适用于翻译机、同声传译等场景，可提供公有云接口及私有化部署方案。

5. 个性化定制：根据用户需求定制翻译服务，提高翻译的准确性和效率。例如，在2025年，翻译领域的人机交互模式将实现从冰冷的指令与反馈到人与AI共舞的转变，用户将通过优化提示词工程、思维链调优等方式，在人机交互中引导AI翻译实现个性化翻译服务。

6. 垂直领域深耕：在特定行业或领域中，利用语音识别技术提供专业的翻译服务。例如，在金融、医疗、法律等领域，垂直大模型基于特定行业的海量数据进行深度训练，掌握了专业知识和语言模式，助力AI翻译深入到具体业务流程中，如跨境电商的产品上架、多语种客服、国际会议的同声传译等。

7. 数据驱动学习：通过大量高质量的双语语料库，利用数据驱动的学习模式，自动从语料中提取翻译规则和模式，不断优化翻译效果。结合迁移学习、强化学习和多模态学习等多种方式，提升翻译质量和应用范围。

8. 技术融合：将语音识别技术与其他AI技术（如自然语言处理、深度学习等）相结合，提升翻译的全面性和准确性。例如，多模态学习结合文本、语音、图像等多种信息，提升翻译的全面性和准确性。