语音识别系统通过几种策略来处理稀有或技术术语，包括使用专门的词汇，上下文适应和持续学习。当语音识别系统首次创建时，它会在大量与文本转录配对的音频数据上进行训练。但是，许多系统可能会遇到行业特定的行话或不常见的单词，因为这些术语在训练数据中通常没有得到充分的表示。
一种有效的方法是建立针对特定行业的自定义词汇表或词典。例如，医学语音识别系统可以包括诸如 “超声心动图” 或 “高血压” 之类的术语，这些术语在日常语言中并不常见。开发人员可以通过提供软件在解释语音时可以优先考虑的相关术语列表来增强系统的识别能力。这种定制确保当用户说出这些技术术语时，系统更有可能正确识别和处理它们。
另一种重要的技术是上下文自适应，其中语音识别系统分析使用某些单词的上下文。通过使用可以考虑周围单词的算法，系统可以提高其准确性。例如，如果系统知道用户正在讨论计算机硬件，则它可以仅基于对话中的上下文线索更好地识别诸如 “主板” 或 “SSD” 之类的术语。持续学习也是至关重要的，因为许多系统允许用户进行更正。如果用户始终使用特定术语训练系统或纠正错误识别，则系统会逐渐提高其识别这些术语的性能，使其随着时间的推移变得更加熟练。