347 단계 에서 , 전자 장치 110 은 트레이닝 을 수행 할 수 있 다 . 예 를 들 어 , 전자 장치 110 은 추출 된 특징 점 에 대한 정보 를 이용 하 여 핸드 커버링 의 검출 을 위한 트레이닝 을 수행 할 수 있 다 . 다시 말 해 , 전자 장치 110 은 핸드 커버링 이 발생 한 경우 에 획득 된 오디오 신호 의 특징 점 과 다른 오디오 신호 를 비교 하 고 , 핸드 커버링 이 발생 한 경우 에 획득 된 오디오 신호 의 특징 점 에 대한 정보 를 트레이닝 모델 로서 생성 할 수 있 다 . 정보 트레이닝 결과 에 따라 생성 된 트레이닝 모델 은 전자 장치 110 의 메모리 250 에 핸드 커버링 이벤트 데이터 251 로서 저장 될 수 있 다 . 또한 , 전자 장치 110 은 전자 장치 110 과 연결 된 네트워크 의 개체 ( 예 : 서버 ) 에 트레이닝 모델 에 대한 정보 를 전송 할 수 있 다 . 트레이닝 모델 에 대한 정보 를 수신 한 네트워크 의 개체 는 해당 트레이닝 모델 을 저장 할 수 있 다 . 또한 , 트레이닝 모델 에 대한 정보 를 수신 한 네트워크 의 개체 는 수신 된 트레이닝 모델 을 이용 하 여 기계 학습 데이터 베이스 를 업데이트 할 수 있 다 .