なぜそれがしばしば不要なのか：
* 汎用モデル： ほとんどの商用音声認識システムは、さまざまな方言やアクセントを含む広大なデータセットでトレーニングされています。彼らはしばしば、標準的な明確なスピーチに対して良好な精度を達成します。
* 自動適応： 多くのシステムは、特定の方言に関する明示的なトレーニングがなくても、音響モデリングや言語モデリングなどのテクニックを使用して個々のスピーカーに適応します。
個々のトレーニングが有益な場合：
* 強いアクセントまたは地域の方言： 誰かが非常に強力なアクセントやトレーニングデータとは大きく異なる方言で話す場合、システムはそれらを理解するのに苦労する可能性があります。スピーチのトレーニングは、精度を大幅に改善できます。
* 特殊な語彙： 特定の職業（医療や法律など）には特定の語彙があります。これらの用語でのトレーニングは、これらのコンテキストで認識の精度を高めることができます。
* 個別のニーズ： 一部の個人は、特定のタスクまたはアクセシビリティ目的でパーソナライズされた音声認識を必要とする場合があります。
個々のトレーニングの代替手段：
* 特定の方言の事前に訓練されたモデル： 一部の企業は、特定の地域または方言の事前に訓練されたモデルを提供しており、個々のトレーニングの必要性を減らしています。
* 適応学習： 一部のシステムは、ユーザーのスピーチから時間の経過とともに継続的に学習でき、明示的なトレーニングなしで精度を向上させることができます。
要約：
個々の方言やアクセントで音声認識をトレーニングする必要は常にありませんが、強力なアクセント、専門的な語彙、またはパーソナライズされたニーズの場合に有益な場合があります。また、完全な個別のトレーニングを必要とせずにこれらの状況に対処できる、事前に訓練されたモデルや適応学習などの代替品もあります。