이 측면 은 전술 한 클라이언트 및 서버 장치 를 트레이닝 시키 는 효율 적 인 방법 을 제공 할 수 있 다 . 오디오 특징 추출기 및 시각 적 특징 추출기 와 언어 모델 을 조인트 해서 구성 하 면 , " 언어 모델 에 의한 예측 의 에러 가 언어 모델 을 통해 오디오 및 시각 적 특징 추출기 로 "" 흐르 고 ( flow ) """, 그 결과 이 들 추출기 의 파라미터 를 에러 를 최소 화 하 는 출력 특징 으로 이어지 는 방식 으로 수정 한다 . 따라서 , 오디오 특징 추출기 및 시각 적 특징 추출기 는 언어 모델 의 성능 을 향상 시키 는 특징 표현 을 학습 한다 . 이러 한 방식 의 엔드 - 투 - 엔드 트레이닝 은 자동 화 된 파이프 라인 의 일부 로서 구성 및 구현 이 용이 하 다 .