成功开启后，“个性化语音识别”会通过强化学习用户习惯使用的个人词汇，为每个用户建立定制化语音输入法。此后，在用户需要进行语音输入时，输入法会根据语言环境，结合上下段落语句进行分析，快速输出符合用户心意的文本内容，有效减少用户手动进行二次更改的频率。

搜狗“个性化语音识别”不仅可有效提升用户个性化词句的识别准确率，同时全自动词库学习这一特色极大保证了系统的处理及反馈速度，实现整个学习个性化特征的过程在“毫秒级别”就可以全部自动完成。

通过DTSS(Deep Transformer-based Sequence to Sequence model)的端到端声学模型、神经网络语言模型和智能标点预测等技术，搜狗输入法引入前沿深度学习技术，对语音识别进行仿真模拟和训练，有效提高语音录入在通用场景下的识别准确性，精准度已达到领先业内。“个性化语音识别”可基于用户数据分析，对用户习惯使用的个性化词组进行扫描记录，在语音输入时，优先选择用户习惯用语进行文本输出。通过此项技术革新，在保障通用识别准确性的前提下，使用户常用语的字词错误率下降40%，攻克语音识别精准化的技术难关。