同一个算法，实现语音的级别越高，执行效率越低

音频处理中的某些高级算法，如深度学习的语音识别（如ASR - Automatic Speech Recognition）或声纹识别，确实倾向于在执行效率上有所牺牲以换取更高的识别精度。这些算法通常基于复杂的神经网络架构，如卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs），特别是长短期记忆（LSTM）或变换器（Transformer）模型，它们有大量的参数和计算密集型的操作。

复杂模型结构：深度学习模型的层级众多，每个层级都需要进行大量的矩阵运算，这会消耗大量的计算资源和时间。
训练过程：这些模型在训练阶段往往涉及到大量的数据迭代，如反向传播和优化，这些步骤对计算能力的要求很高。
实时性要求：为了达到较高的语音识别准确率，算法可能会采用较大的窗口大小，这意味着处理连续语音信号时可能需要更长时间。

然而，随着硬件性能的提升和优化技术的发展，像量子加速器或者新型高性能处理器的出现，有可能在一定程度上提高这些算法的执行效率。同时，研究者也在寻找更有效的模型架构和训练策略来平衡识别精度和效率。