Dieses Papier stellt die maschinelle Lernarchitektur der Snips Voice Platform vor, einer Softwarelösung zur Durchführung der Sprachverarbeitung auf Mikroprozessoren, die typisch für IoT-Geräte sind. Die eingebettete Inferenz ist schnell und genau und gewährleistet durch den Datenschutz-by-Design-Ansatz, dass keine persönlichen Nutzerdaten gesammelt werden. Wir konzentrieren uns auf automatische Spracherkennung (Automatic Speech Recognition) und natürlichsprachliche Verarbeitung (Natural Language Understanding) und beschreiben unseren Ansatz zur Ausbildung von hochleistungsfähigen Maschinenlearning-Modellen, die klein genug sind, um in Echtzeit auf kleinen Geräten zu laufen. Zudem erläutern wir ein DatenGenerierungsverfahren, das ausreichend hochwertige Trainingsdaten bereitstellt, ohne die Nutzerdatenschutz zu gefährden.