* Verschillende nauwkeurigheid: Een profiel wordt getraind op een specifieke stem. Als u naar een ander profiel overschakelt, zal het systeem proberen een stem te herkennen die het niet heeft geleerd. Dit zal waarschijnlijk leiden tot een lagere nauwkeurigheid, meer verkeerde herkenningen en een hoger foutenpercentage. Het systeem kan moeite hebben met accenten, vocale nuances en spraakpatronen die uniek zijn voor de nieuwe stem.

* Verschillende woordenschat- en taalmodellen: Bij sommige geavanceerde systemen kunt u woordenschat en taalmodellen binnen een profiel aanpassen. Als de profielen verschillende instellingen hebben, heeft dit invloed op het vermogen van het systeem om woorden en zinsneden te begrijpen die specifiek zijn voor de training van elk profiel.

* Verschillende aanpassingsinstellingen: Profielen slaan vaak aanpassingen op, zoals microfoongevoeligheid, instellingen voor achtergrondruisreductie en zelfs favoriete interpunctiestijlen. Als u een ander profiel gebruikt, worden deze instellingen teruggezet naar de standaardwaarden van dat profiel, wat mogelijk invloed heeft op de algehele ervaring.

* Verschillende spraakopdrachten: In sommige gevallen kunnen aangepaste spraakopdrachten profielspecifiek zijn. Dit kan betekenen dat opdrachten die in het ene profiel werken, in een ander profiel mislukken.

Kortom, hoewel u een ander profiel *kunt* gebruiken, kunt u een aanzienlijke afname van de herkenningsnauwkeurigheid verwachten en de noodzaak om mogelijk de instellingen aan te passen om de prestaties voor die nieuwe stem te optimaliseren. Om optimale resultaten te bereiken, is het meestal het beste om voor elke gebruiker een profiel te trainen.