如蒙古语，这个软件表现的就非常的不尽人意。
后来林奇换了一个思路，不把每个人的语音转换为文字。而是让机器自己发明一种能发音的文字，不需要人类能看懂，只需要这个软件自己能看懂就好，可以把听到的任何声音都转换为这种机器自己能识别的文字。
修改了核心的算法之后，林奇再次把数据输入进去，同时这次增加了很多的其他的数据，包括英语，德语，日语……几十种语言的数据。还有很多的大自然的声音，乐器的声音，等等。
电脑分析这些数据建立一个模型过程是很慢的，经过漫长的等待之后，终于重新生成了一个模型。
经过测试之后，效果出奇的好，林奇发现尤其是针对有规律的东西，包括语言，乐器这些东西，都能有很好的效果。
然后这些数据经过压缩之后，体积比文字的还小了很多，即使网络环境再不好，只要不是完全没有，通话的质量都是很完美的。
但是美中不足的是，针对不太规律的东西，这个模型处理的效果就不是很好，比如一些环境噪音或者大自然的风声雨声鸟叫等。
林奇接着又去修改了模型，但是训练后的结果都不是很好。
后来林奇想了想“环境噪音，在语音通话过程中，人们应该是不想要的，我干嘛还要费那么大的力气给加上。这不正是几千块钱的所谓的主动降噪耳机，或者是骨传导耳机追求的降噪的功能吗？”
想至此，林奇想抽自己两巴掌，白白浪费了那么多时间。
至于一些风声什么的，林奇也有了一个很好的解决方法，就是在算法里面判断这个声音，如果是没有规律的，但是和
第四十三章：语音通话模型的制作（二更）(3/4)