즉 , 음향 데이터 는 MFCC 를 통해 특징 을 추출 하 고 , 배경 음 판단 을 위해 AGMM 을 통과 한다 . 이후 , 배 경음 이 아니 라면 딥 러닝 분류기 를 통해 분류 되 고 이 결과 에 의해 사용 목적 에 맞 게 하드웨어 를 제어 하 는 것 이 다 . 여기 서 MFCC ( Mel Frequency Cepstral Coefficient ) 는 , 알려진 바 와 같이 음성 신호 가 가지 고 있 는 어떠 한 특징 을 뽑아내 는 기법 으로서 , 입력 된 소리 전체 를 대상 으로 하 는 것 이 아니 라 , 일정 구간 ( Short time ) 식 나누 어 , 이 구간 에 대한 스펙트럼 을 분석 하 여 특징 을 추출 하 는 기법 이 다 .