한 경우 에 , 음향 모델 인 스턴스 ( 866 ) 는 비 - 신경 모델 을 포함 할 수 있 다 . 예 를 들 어 , 음향 모델 인 스턴스 ( 866 ) 는 통계 모델 을 포함 할 수 있 다 . 통계 모델 은 심볼 빈도 ( 예 를 들 어 , n - 그램 ( n - grams ) ) 및 / 또는 확률 을 사용 할 수 있 다 . 한 경우 에 , 통계 모델 은 베이지안 네트워크 또는 분류기 와 같 은 베이지안 모델 을 포함 할 수 있 다 . 이 경우 에 , 음향 모델 구성 은 상이 한 환경 에서 측정 된 심볼 주파수 의 특정 세트 및 / 또는 사전 확률 을 포함 할 수 있 다 . 따라서 , 음향 모델 선택기 ( 864 ) 는 시각 적 정보 및 오디오 정보 모두 에 기초 해서 발언 에 대한 특정 환경 이 결정 될 수 있 게 하 며 , 이 는 음성 데이터 ( 835 ) 를 자체 적 으로 사용 해서 음소 시퀀스 ( 870 ) 를 생성 하 는 것 보다 개선 시킬 수 있 다 . 한 경우 , 오디오 특징 텐서 ( 845 ) 는 음향 모델 인 스턴스 ( 866 ) 를 구성 하 는데 그 환경 에서 의 노이즈 소스 가 사용 될 수 있 게 한다 . 비교 예 에서 , 이러 한 노이즈 소스 는 음성 처리 동안 ( 예 를 들 어 , 도 8 에서 오디오 데이터 ( 835 ) 로부터 음향 모델 인 스턴스 ( 866 ) 로 이어지 는 파이프 라인 내 에서 ) 필터링 될 수 있 지만 , 환경 의 노이즈 소스 는 , 음소 생성 에 영향 을 미치 는 전역 파라미터 ( 예 를 들 어 , 실내 / 실외 , 소란 함 / 조용 함 , 바람 / 바람 없 음 ) 를 결정 하 는 데 유용 할 수 있 다 .