예 를 들 어 , " 사용 자 가 "" 라우 더 ( louder ) "" 라는 음성 커맨드 를 제공 하 는 경우 ", 앰 비언 트 ML 엔진 ( 534 ) 은 디바이스 에 의해 재생 되 는 음악 의 볼륨 을 높이 기 위해 음성 커맨드 에 대응 하 는 오디오 신호 를 나타내 는 출력 을 생성 할 수 있 다 . 기계 학습 엔진 ( 534 ) 은 출력 을 저 전력 CPU ( 532 ) 로 제공 할 수 있 으며 , " 이 는 하나 이상 의 통합 된 스피커 서브 시스템 에 신호 를 발행 함 으로써 커맨드 를 실행 할 수 있 다 . 이후 저 전력 CPU ( 532 ) 는 "" 레벨 5 의 볼륨 "" 이 라는 텍스트 응답 을 앰 비언 트 ML 엔진 ( 534 ) 에 제공 할 수 있 다 . 그런 다음 앰 비언 트 ML 엔진 ( 534 ) 은 텍스트 - 음성 변환 모델 로 텍스트 응답 을 처리 하 여 디바이스 가 하나 이상 의 통합 된 스피커 서브 시스템 을 통해 재생 할 수 있 는 오디오 출력 을 생성 할 수 있 다 . 따라서 ", 앰 비언 트 컴퓨팅 시스템 ( 510 ) 은 디바이스 의 메인 CPU 를 깨우 지 않 고 전체 대화 시퀀스 를 처리 한다 .