AWS发布改善Alexa语音和声音识别的两篇论文，皆是通过机器学习技术，来处理Alexa语音识别的问题。
AWS第一个介绍的方法，是针对Alexa接收到来自电子媒体的干扰问题，像是电视或是收音机的声音，AWS团队开发出一套能够更好地识别媒体音频的方法，且能够长时间持续检查音频，帮助Alexa过滤掉非用户语音的背景声音信号。
另一个方法则是利用外部数据集，通过半监督式学习法，来训练出语音事件侦测模型，半监督式学习法是采用小型已标注的训练数据集，来对照到大型未标注的数据集，尤其是，AWS团队是用Tri-training的模式，也就是用三种不同的模型来训练同一个任务，但是使用些微不同的数据集，再用最终输出的结果，来校正半监督式学习常见的问题，因此，模型的错误最终会变改正。
AWS的媒体侦测系统是创建在对声音特征的观察，不管电子媒体声音的内容，系统能够识别出所有常见的媒体声音，AWS的网络模型设计就是试图要从特定的训练样本中萃取出声音特征，首先，先通过卷积式神经网络（CNN）作为特征萃取器，接着，就像许多在口语理解领域的机器学习模型，AWS也是用递归神经网络（RNN），该网络能够有序地处理串行输入，而每一层网络的输出都会影响着下一层的输入。