问Google Speech API的正确识别结果

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可以用样本数据训练Google Speech API来帮助我的应用程序进行识别吗？

我的意思是一种方法，类似于wit.ai提供的方法和描述的here (即使这个例子适用于nlp处理)。基本上，如果你能预测你的用户将与你的机器人进行的交互，你就可以训练它来更好地执行。例如，我知道将使用的城市子集，例如:当我说Zurich时，我似乎无法让机器人理解我，它变成了Syria或Siberia，但我已经知道这是不可能的。因此，假设我可以上传一个首选单词列表，然后如果找不到匹配的单词，则可以退回到标准识别或某种类似的方法，我认为它会获得更好的结果。

你知道这是不是可能的以及如何实现的？我知道这些API处于测试阶段，可能会有变化，但我仍然想试一试。

我可以上传一些我目前正在做的代码样本，尽管它只是发送音频和分析结果，所以不是真正接近这个问题。