Für die Sprachtechnologien stellen die Audiodaten vieler Fachrichtungen der Digital Humanities interessante Herausforderungen dar. Denn während die Spracherkennung bei Sprachaufnahmen aus dem Nachrichtenbereich (optimale Aufnahmebedingungen und Aufnahmetechnik, artikulierte Hochsprache professioneller Sprecher) inzwischen gute Ergebnisse liefert, stellen zum Beispiel Zeitzeugeninterviews noch eine erhebliche Herausforderung dar. Ursachen sind die oft schlechte Qualität der Audiodaten bedingt durch Modalitäten der Aufzeichnung (Rauschen, Übersteuerung, geringe Lautstärke durch schlechte Platzierung des Mikrophons), Alterungsprozesse der Magnetbänder bis zur Digitalisierung und Fehlentscheidungen bei der Wahl des Audioformats sowie die Charakteristiken der Spontansprache (undeutliche Aussprache, schnelles Sprechen und Dialektfärbung). Bei den Aufnahmen aus Linguistik und Interaktionsforschung handelt es sich oft um Daten aus wenig erforschten Sprachen, zu denen es kaum Ressourcen und wenig andere linguistische Information gibt. Aber selbst Daten aus gut erforschten Sprachen wie dem Deutschen können für die Analyseverfahren anspruchsvoll sein. Datensets bestehen in beiden Fällen häufig aus natürlicher, spontaner Sprache mit mehreren Gesprächsteilnehmern und entsprechenden Sprechüberlappungen. Werkzeuge und Verfahren, die an Daten aus geplanter Sprache trainiert wurden, stoßen bei diesen Aufnahmen schnell an ihre Grenzen. Da diese Daten nicht unter Studiobedingungen erhoben werden können, ist darüber hinaus die Aufnahmequalität zumeist deutlich geringer als bei Aufnahmen aus Hörfunk und Fernsehen. Die im Vergleich zu Daten auf dem Rundfunk recht kleinen Datensets erschweren dabei die Anwendung von intelligenten Analyse- und Auswertungsverfahren noch weiter. So bestehen eine Vielzahl von Forschungsthemen im Bereich der Sprachanalyse, wie beispielsweise die Detektion von überlappenden Sprachsegmenten, eine robuste Sprechersegmentierung von kurzen Dialogsequenzen, Diarisierung von Aufnahmen für die Analyse von Turn-Takings, die Erkennung von Sprechern, Erkennung von Dialekten, robuste Transkription von Sprachdaten hinsichtlich Hintergrundgeräusche und Raumhall, Code-Switching in gesprochener Sprache, Erkennung von Pausen und gegebenenfalls Satzzeichen.