本論文では、IoTデバイスに典型的なマイクロプロセッサ上で音声言語理解を実行するソフトウェアソリューションであるSnips Voice Platformの機械学習アーキテクチャについて紹介します。組み込み推論は高速かつ正確であり、プライバシーを重視した設計により、個人ユーザーのデータが一切収集されることはありません。自動音声認識（Automatic Speech Recognition）と自然言語理解（Natural Language Understanding）に焦点を当て、高性能な機械学習モデルの訓練方法について詳細に説明します。これらのモデルは十分に小型化されており、小さなデバイス上でリアルタイムで動作することが可能です。さらに、ユーザーのプライバシーを侵害することなく、十分で高品質な訓練データを提供するデータ生成手順についても述べています。