處理一個準備不充足的音頻模型可能會令人感到沮喪，特別是對于語音識別領域的初學者，他們習慣使用自己的口音相關模型。不像鍵盤和鼠標輸入那樣行動相對比較積極且易于操作系統解釋，將音頻輸入到語音識別器就不那么積極了，嚴重依賴音頻模型的廣度和深度。編程人員可以通過提供工具來簡化分析識別錯誤過程。一個合理的目標是，將錯誤率從 5/10 減少到不到 1/1000：了解如何使用 Python 和 PostgreSQL 構造的工具。