由於近年來行動裝置的普及，行動裝置又常只有單一位使用者，行動裝置上的個人化語音辨識系統的重要性日益提高。本論文研究之主軸為充分使用行動裝置使用者在社群網路上的個人化語料，考慮其個人化特徵，以及隨時間變動的即時性，發展個人化語言模型及個人化辨識系統。 本研究主要從使用個人化語料來建立個人化語言模型著手，又因為個人化語料之稀疏性，進一步採用社群網路上的語料發展群力型個人化語言模型，並考慮個人化語言模型隨時間變動的特性，發展出可反映即時性的群力型個人化語言模型，也採用了社群網路上使用者的社交互動特徵，來強化個人化語言模型。 本論文亦探討了行動裝置上的辨識系統架構，包括使行動裝置在不需與伺服器連線的情況下亦可以進行大字彙連續語音辨識。 近幾年來，手機與平板等行動裝置的全球總出貨數量已經開始超過桌上型電腦，表示我們已經正式進入了行動平台為主的時代。行動裝置的兩大陣營Apple[21]與Google[22]對其所發展的iOS[12]與Android系統，分別搭載了Siri與Google Speech等語音辨識系統，並且都將其列為重點發展領域，由此可見在行動平台上，語音辨識系統所扮演的重要角色。