먼저 음성인식을 통한 동적 시간 정합이라는 기술을 이용해 임시적으로 모든 예제를 일치시킨 다음 제어 이론의 기술인 칼만필터를 적용하여 통계적으로 모든 잡음을 분석한 뒤 그 안에서 원하는 궤적을 추출해냈습니다.
First, we used a technique called dynamic time warping from speech recognition, and this allows us to temporally align all of the examples, and then we apply Kalman filtering, a technique from control theory, that allows us to statistically analyze all the noise and extract the desired trajectory that underlies them.