블록 ( 1240 ) 에서 , 블록 ( 1225 내지 1235 ) 과 유사 한 프로세스 가 하나 이상 의 클라이언트 장치 ( 1206 ) 에 대해 반복 된다 . 블록 ( 1240 ) 에서 , 오디오 특징 추출기 및 시각 적 특징 추출기 에 대한 트레이닝 된 값 은 하나 이상 의 클라이언트 장치 ( 1206 ) 에 전달 된다 . 이 들 이 모든 클라이언트 장치 ( 1206 ) 에 대해 동시 에 발생 할 필요 는 없 으며 , 예 를 들 어 , 트레이닝 된 파라미터 는 컴퓨터 프로그램 코드 및 / 또는 소프트웨어 업데이트 의 형태 로 클라이언트 장치 에 통신 되 는 및 / 또는 클라이언트 장치 에서 실행 되 는 에이전트 에 의해 다운 로딩 가능 한 데이터 에 매립 될 수 도 있 다 . 블록 1245 에서 , 트레이닝 된 파라미터 값 은 하나 이상 의 클라이언트 장치 ( 1206 ) 에 의해 수신 된다 . 블록 1250 에서 , 오디오 특징 추출기 에 대한 트레이닝 된 파라미터 는 오디오 특징 추출기 를 구성 하 기 위해 사용 되 는데 , 예 를 들 어 가중치 및 바이어스 의 하나 이상 의 세트 에 대한 값 은 리 커런트 신경망 아키텍처 를 인 스턴스 화 하 는 데 사용 될 수 있 다 . 블록 1255 에서 , 시각 적 특징 추출기 에 대한 트레이닝 된 파라미터 는 시각 적 특징 추출기 를 구성 하 는 데 사용 되 며 , 예 를 들 어 가중치 및 바이어스 의 하나 이상 의 세트 에 대한 값 은 컨 벌 루 션 신경망 아키텍처 를 인 스턴스 화 하 는 데 사용 될 수 있 다 . 블록 ( 1250 , 1255 ) 에 후속 해서 , 클라이언트 장치 ( 1206 ) 는 예 를 들 어 , 도 4 a 내지 4 c 의 동작 에 따라서 , 서버 장치 ( 1204 ) 에 의한 처리 를 위해 오디오 및 시각 적 특징 텐서 를 생성 할 준비 를 한다 .