语音识别系统通过个性化数据收集、模型定制和持续学习相结合的方式来适应用户特定的语音模式。这些系统首先构建一个基于多样化语音数据训练的基线模型，然后加入用户特定的调整来提高准确性。 适应过程通常包括分析用户独特的语音特征、词汇和说话风格，然后微调底层声学模型和语言模型，以更好地匹配这些模式。
第一步是创建用户配置文件，其中存储诸如发音、口音或常用词汇等数据。 例如，系统可能会记录用户在初始设置期间阅读预定义短语，以捕获他们的语音特征。 然后使用这些数据调整声学模型（将音频信号映射到音素），例如调整系统如何识别特定口音中的元音。 通过包含用户的常用短语或特定领域的术语（例如，医生使用的医学术语）来个性化语言模型。 一些系统还使用增量更新：随着用户与系统交互，新的音频样本和更正将被存储以随着时间的推移改进模型。
一个实际的例子是 Alexa 或 Google Assistant 等语音助手学习联系人姓名或技术术语。 如果用户经常说“Call Dr. Gupta”，系统可能会优先识别“Gupta”而不是听起来相似的姓名。 同样，开发人员可以实现反馈循环：当用户纠正误解时（例如，从备选列表中选择正确的词），系统会使用该更正来重新训练其模型。 设备端处理也在此处发挥作用。 为了维护隐私，像 Apple 的 Siri 这样的系统会在本地处理自适应，更新用户特定的模型而无需将原始音频发送到服务器。 这种个性化和隐私的平衡确保了系统随着用户的发展而发展，同时保护数据。