成功開啟(qi)后(hou)，“個性化(hua)語(yu)(yu)音(yin)識別”會(hui)通過強化(hua)學習用(yong)戶習慣(guan)使用(yong)的個人詞匯，為每個用(yong)戶建立(li)定制化(hua)語(yu)(yu)音(yin)輸入(ru)法。此(ci)后(hou)，在用(yong)戶需要進行語(yu)(yu)音(yin)輸入(ru)時(shi)，輸入(ru)法會(hui)根據語(yu)(yu)言(yan)環境，結合(he)上下(xia)段(duan)落(luo)語(yu)(yu)句進行分析(xi)，快速輸出符合(he)用(yong)戶心意的文本內容，有效減(jian)少用(yong)戶手動進行二次(ci)更改(gai)的頻(pin)率。

搜(sou)狗“個(ge)性(xing)化(hua)語音識別(bie)”不僅可(ke)有(you)效提升用戶(hu)個(ge)性(xing)化(hua)詞(ci)句的識別(bie)準確率，同時全(quan)自動(dong)詞(ci)庫學習(xi)這(zhe)一特色極大保證了(le)系統的處理及反饋速(su)度，實現整個(ge)學習(xi)個(ge)性(xing)化(hua)特征(zheng)的過(guo)程在“毫(hao)秒級別(bie)”就(jiu)可(ke)以全(quan)部自動(dong)完(wan)成。

通(tong)過(guo)DTSS(Deep Transformer-based Sequence to Sequence model)的(de)端到端聲學(xue)模(mo)型、神經網絡(luo)語(yu)言模(mo)型和智能標點預測等技(ji)術，搜狗輸入法引(yin)入前沿深度學(xue)習技(ji)術，對語(yu)音(yin)(yin)(yin)識別(bie)進(jin)(jin)(jin)行(xing)仿(fang)真模(mo)擬(ni)和訓練，有效(xiao)提高語(yu)音(yin)(yin)(yin)錄入在(zai)通(tong)用(yong)(yong)場景下的(de)識別(bie)準確性(xing)(xing)，精準度已(yi)達到領先業內。“個(ge)性(xing)(xing)化語(yu)音(yin)(yin)(yin)識別(bie)”可基于(yu)用(yong)(yong)戶(hu)數(shu)據分析(xi)，對用(yong)(yong)戶(hu)習慣使用(yong)(yong)的(de)個(ge)性(xing)(xing)化詞(ci)組(zu)進(jin)(jin)(jin)行(xing)掃描記錄，在(zai)語(yu)音(yin)(yin)(yin)輸入時，優先選擇用(yong)(yong)戶(hu)習慣用(yong)(yong)語(yu)進(jin)(jin)(jin)行(xing)文本(ben)輸出。通(tong)過(guo)此項技(ji)術革新，在(zai)保障通(tong)用(yong)(yong)識別(bie)準確性(xing)(xing)的(de)前提下，使用(yong)(yong)戶(hu)常用(yong)(yong)語(yu)的(de)字詞(ci)錯(cuo)誤率(lv)下降40%，攻克語(yu)音(yin)(yin)(yin)識別(bie)精準化的(de)技(ji)術難(nan)關。