石磊準備的第二作業系統，是基於GMM/高斯混合模型的計算方式，主要用於開發語音系統。

所謂的高式混合模型，是一種用高斯機率密度函式精確的量化事務，將一個事務分解成若干個高斯機率密度函式，也就是正態分佈曲線，而形成的一種模型。

GMM模型通常用作語音識別，在計算機領域中，獲得了廣泛的應用。雖然GMM模型製作的語音識別，會有大約20-30%的錯誤識別率，但只要語音足夠標準，而且配合行為動態識別引擎監控唇語，這個錯誤識別率會大大的降低。

唇語方面的嘴唇行為動態，透過行為動態識別引擎，完全可以捕捉成功的識別。至於語音命令足夠標準，那就不是石磊可以控制的了，畢竟各地方言不同，只能基於普通話為標準。

石磊可以肯定的給予迴應，想要玩好《勇者世界》，那麼一定要有一口標準的普通話。也許隨著《勇者世界》的風靡，在夏國境內，還會掀起一股學習普通話的熱潮呢！

如果真是這樣，《勇者世界》有可能會得到夏國官方的推薦，若真的可以得到官方推薦，那《勇者世界》絕對會飛黃騰達！

GMM高斯混合模型並不複雜，在自然語言處理中，這只是淺層學習神經網路。在零六年的時候，加拿大多倫多大學的教授，在頂級科學刊物《科學》上，釋出了一篇名為學術論文，其中介紹了深層學習神經網路的問題。很多隱層的人工神經網路具備優秀的特徵學習能力，學習得到的特徵對資料有更本質的刻畫。這就是與淺層學習神經網路對應的深層學習神經網路。

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