对话数据转写面临一系列区别于单句语音转写的独特挑战，这些挑战源于对话本身的动态性与复杂性。

多说话人交互与重叠语音是首要难题。真实对话中经常出现抢话、打断、同时发言的现象。转写员必须清晰区分不同的说话人通道，并准确判断重叠部分的归属和内容，这需要极高的专注力和听力分辨能力。

口语化与非正式表达充斥其中。对话充满省略、重复、自我修正、填充词（如“嗯”、“那个”）、不完整句子以及大量方言俚语。转写工作需要在忠实记录口语原貌与保持文本可读性之间取得平衡，制定统一的规范化标准（例如，是否保留所有的“嗯”）。

对话结构与语义的深层标注要求极高。仅仅转写文字是不够的。通常还需要标注：对话行为（如提问、回答、请求、确认）、说话人情感或情绪、指代消解（明确“它”、“那个”指代什么）、以及话题边界。这要求标注员具备一定的语言学常识和逻辑推理能力。

上下文依赖性极强。对话中一句话的含义往往依赖于上文语境。转写和标注时必须持续跟踪对话历史，才能正确理解省略句、指代词和对话行为的意图，确保标注的一致性。

隐私与伦理问题尤为突出。真实对话数据往往包含大量个人敏感信息。如何在数据采集、转写、脱敏处理和使用过程中严格遵守隐私保护法规，建立完善的伦理审查与数据安全流程，是项目必须跨越的门槛。

信息来源：网易伏羲