Голосовой поиск в системах виртуальных ассистентов осуществляется за счет использования нейронных сетей, систем распознавания речи и синтеза речи. Это непосредственно технология распознавания речи, позволяющая осуществлять перевод речевого запроса пользователя в текстовый вид, который затем передается в стандартную систему поиска по базе данных.
В основе актуальной версий систем голосовых ассистентов лежит улучшенный алгоритм для обучения нейронных сетей, созданный специально для анализа и распознавания акустических моделей. В основу новых, Рекуррентных Нейронных Сетей (англ.: recurrent neural networks — RNN), легли Нейросетевая темпоральная классификация (англ.: Connectionist Temporal Classification — CTC) и дискриминантный анализ для последовательностей, адаптированный для обучения подобных структур. Данные RNN намного точнее, особенно в условиях посторонних шумов, а главное — они работают быстрее, чем все предыдущие модели распознавания речи.
Существуют различные проблемы, связанные с использованием голосовых ассистентов, одна из них - это неверная обработка верного сценария. Сценарием можно назвать определение верной сути запроса пользователя и так же генерации верного ответа. За определение верного сценария отвечают определенные алгоритмы, чтобы данный процесс происходил без ошибок необходимо усовершенствовать алгоритмы принятия верного решения.