语音识别系统中的个性化增强了它们适应个体用户的能力，从而提高了准确性、可用性和用户满意度。通过针对特定声音、词汇和上下文定制模型，这些系统减少了口音、说话风格或背景噪音变化造成的错误。例如，个性化系统可以学习识别独特的发音——例如用户说“tom-ay-to”而不是“tom-ah-to”——或者医学或工程等专业中使用的专门术语。这种定制最大限度地减少了重复更正的需要，并创建了更顺畅的交互，尤其是在通用模型难以胜任的环境中。
一项关键的技术优势是声学模型和语言模型都适应用户特定数据。在用户的声音上训练的声学模型可以更好地捕捉他们的语音模式，例如音高或语速，而个性化的语言模型会优先考虑经常使用的单词或短语。例如，使用代码的开发人员可以训练系统更可靠地识别诸如“GitHub”或“API”之类的术语。个性化还允许系统处理上下文线索，例如识别“打开文档”是指该用户的特定文件夹或应用程序。 随着时间的推移，通过缩小可能的解释范围，这减少了延迟和计算开销。
从可访问性的角度来看，个性化扩大了包容性。 语音障碍者、非母语人士或嘈杂环境中的用户都可以从适应他们独特需求的系统中受益。 例如，口吃者可以训练系统忽略重复，或者智能家居设备可以学习区域方言，以便更好地为不同的家庭服务。 开发人员可以通过增量更新来实现个性化，使用用户数据微调基本模型，而无需完全重新训练。 虽然隐私考虑很重要，但像设备上处理这样的技术可以确保敏感数据保留在本地。 通过专注于这些以用户为中心的调整，个性化语音识别变得更加可靠和可访问，解决了通用模型无法弥补的差距。