Голосовые помощники анализируют запросы пользователей следующим образом:

1. Распознают речь. 1 Для этого голосовой помощник делит слова на звуковые фрагменты — фонемы. 1 Когда пользователь произносит запрос, смартфон записывает его и отправляет на сервер компании, которая разрабатывала голосового помощника. 1 Там запись разделяется на множество маленьких фреймов — фрагментов речи длиной в сотые доли секунды. 1 Затем каждый фрейм подвергают математическим преобразованиям и в результате получают коэффициенты, описывающие его частотные характеристики. 1 На основании этих данных ассистент может предположить, к какой фонеме принадлежит фрейм. 1
2. Классифицируют намерения. 13 Задача классификатора намерений — определить, что человек хотел сказать своей фразой. 1 Например, если пользователь спросил: «Будет ли завтра дождь?», то голосовой помощник должен понять, что речь идёт о погоде. 1 В классификаторе намерений запрос дробится на слова и пунктуационные знаки. 1 Для них применяют обученные на больших данных эмбеддинги — представления слов, которые позволяют понять, в каком контексте эти слова обычно используются. 1
3. Достраивают информацию. 1 Задавая вопросы, люди редко проговаривают всю нужную для ответа информацию, поэтому голосовому помощнику приходится её достраивать. 1 Например, чтобы понять, погоду в каком городе хочет узнать пользователь, ассистент может либо переспросить пользователя, либо получить эту информацию сам, если на смартфоне включено определение геолокации. 1
4. Дают ответ. 1 Когда находится наиболее подходящий вариант, выполняется интерпретация голосовой команды и определение соответствующего действия или ответа. 2

Также голосовые помощники используют данные о местоположении пользователя и предыдущие поисковые запросы для предоставления более точных и персонализированных ответов. 5