한 경우 , 시각 적 특징 추출기 ( 820 ) , 오디오 특징 추출기 ( 830 ) 및 음향 모델 선택기 ( 864 ) 는 신경망 아키텍처 를 포함 할 수 있 다 . 이러 한 특징 은 도 7 에 따라 조합 하 여 트레이닝 될 수 있 다 . 예 를 들 어 , 이 경우 의 트레이닝 데이터 는 이미지 데이터 ( 825 ) , 오디오 데이터 ( 835 ) 및 정답 음향 모델 선택 ( 예 를 들 어 , 음향 모델 선택기 에 의해 출력 된 분류 ) 의 3 가지 를 포함 할 수 있 다 . 이 경우 , 시각 적 특징 텐서 ( 840 ) 및 오디오 특징 텐서 ( 845 ) 는 도 6 의 시스템 ( 600 ) 보다 작 은 크기 일 수 있 는데 , 이 들 텐서 가 완전 한 시퀀스 출력 을 생성 하 기 보다 는 정확 한 음향 모델 을 선택 하 기 에 충분 한 정보 만 제공 하 면 되 기 때문 이 다 . 한 경우 에 , 시각 적 특징 텐서 ( 840 ) 및 오디오 특징 텐서 ( 845 ) 는 예 를 들 어 , 1 내지 32 개 의 요소 를 가진 , 수 비트 또는 바이트 크기 일 수 있 으며 , 여기 서 이 요소 는 2 진 또는 낮 은 ( < 8 ) 비트 값 과 같 은 제한 된 범위 를 가질 수 있 다 . 따라서 , 이 구 현예 의 형태 는 , 대역폭 이 제한 되 고 및 / 또는 클라이언트 장치 ( 810 ) 가 제한 된 처리 리소스 만 을 갖 는 경우 에 , 적합 할 수 있 다 .