Другой важный критерий - привязка к пользователю. На самом деле практически все современные системы распознавания речи являются обучаемыми. Разница только в том, что дикторонезависимую систему обучил производитель, «скормив» ей сотни, а то и тысячи примеров. Поскольку у таких систем - при прочих равных - требования к компьютерным ресурсам намного выше, а производительность хуже, то на потребительском рынке большей популярностью пользуются системы, которые пользователь после покупки подгоняет «под себя» (и благодаря прогрессу компьютерных технологий с каждым годом на этот процесс нужно все меньше и меньше времени). Тем не менее приложений, для которых важна именно независимость от пользователя, более чем достаточно - автоматические корпоративные колл-центры, например, должны быть универсальны.
Третий критерий - размер словаря. Чем меньше словарь, тем проще обучить систему и сделать ее дикторонезависимой. Единственное исключение из этого правила - голосовой набор в мобильных телефонах. Эта система является дикторозависимой и снабжена очень маленьким словарем - но, с другой стороны, и системные требования у нее крайне скромны, раз уж она вполне сносно работает на мобильном телефоне.
Неудивительно, что до 1990-х гг. распознавание речи было уделом компьютерных лабораторий. Однако быстрый рост мощности персональных компьютеров привел к тому, что на рынке появились программные продукты, способные «набирать» текст под диктовку или выполнять команды, данные пользователем (по крайней мере, реклама уверяла потенциальных покупателей именно в этом). Отличительной чертой первых пакетов являлись высокие системные требования, жестче которых были только негласные требования к пользователю. Первые системы распознавания речи требовали нескольких часов предварительного обучения (счастливый владелец какого-нибудь Dragon Dictate должен был прочесть несколько десятков килобайт текста вслух, прежде чем ожидать от системы хоть сколько-нибудь приемлемой функциональности), но даже с обученной системой работать было сущим наказанием. «Диктатор» должен был произносить каждое слово по отдельности, дожидаться его распознания и лишь тогда переходить к следующему. Кроме того, что это тяжело само по себе, такой подход отрицательно влиял на качество распознавания, так как проанализировать предложение в комплексе система не могла. В итоге треть пользовательского времени уходила на диктовку, треть на правку, а еще треть - на проклятия в адрес нерадивых разработчиков и в свой собственный адрес, за то, что клюнул на щедрые рекламные посулы.
