(57)【要約】  応答マシン検出モジュールを使用して、コール受信側が実際の人間であるか、応答マシンであるかを判断する。応答マシン検出モジュールは、音声認識機能およびコール分析モジュールを含む。音声認識機能は、コールに対するコール受信側の可聴応答を受信する。音声認識機能は、該可聴応答を処理し、認識された音声を示す出力を提供する。コール分析モジュールは、音声認識機能の出力を処理し、コール受信側が人間であるか応答マシンであるかを示す出力を生成する。
2009543158.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コール受信側が実際の人間であるか、応答マシンであるかを確かめる、コンピュータで実施される方法（２００）であって、
コール受信側から可聴応答を受信し、前記可聴応答を音声認識機能で処理し、認識された音声を示す出力を提供するステップ（２０２）と、
前記コール受信側が実際の人間であるか応答マシンであるかを示す出力を提供するために、前記認識された音声を示す出力の統計分析に基づいて前記認識された音声を示す出力を分類機能で処理するステップ（２０４）と
を備えたことを特徴とするコンピュータで実施される方法。
【請求項２】
前記処理するステップ（２０４）は、前記可聴応答を処理して前記可聴応答に関連する非ワード特徴を確かめて（３０４、３０６、３０８）、前記非ワード特徴を基礎として使用し、前記コール受信側が実際の人間であるか応答マシンであるかを示す出力を提供するステップを含むことを特徴とする、請求項１に記載のコンピュータで実施される方法（２００）。
【請求項３】
前記処理するステップ（２０４）は、前記可聴応答の持続時間を確かめて（３０６、３０８）、前記可聴応答の前記持続時間を基礎として使用し、前記コール受信側が実際の人間であるか応答マシンであるかを示す出力を提供するステップを含むことを特徴とする、請求項２に記載のコンピュータで実施される方法（２００）。
【請求項４】
前記処理するステップ（２０４）は、前記可聴応答において最初に沈黙が存在するかどうかを確かめて（３０４）、沈黙の存在を基礎として使用し、前記コール受信側が実際の人間であるか応答マシンであるかを示す出力を提供するステップを含むことを特徴とする、請求項２に記載のコンピュータで実施される方法（２００）。
【請求項５】
前記処理するステップ（２０４）は、前記可聴応答において最初に、選択した長さに対する期間の沈黙が存在するかどうかを確かめて（３０４）、沈黙の存在を基礎として使用し、前記コール受信側が実際の人間であるか応答マシンであるかを示す出力を提供するステップを含むことを特徴とする、請求項４に記載のコンピュータで実施される方法（２００）。
【請求項６】
前記処理するステップ（２０４）は、前記音声認識機能が前記可聴応答内のいずれかの音声を認識できたかどうかについての表示を基礎として使用し、前記コール受信側が実際の人間であるか応答マシンであるかを示す出力を提供するステップを含むことを特徴とする、請求項２に記載のコンピュータで実施される方法（２００）。
【請求項７】
前記処理するステップ（２０４）は、発言の持続時間が選択した範囲内にあるとき統計分析を使用するステップ（３１２、３１４）を含むことを特徴とする、請求項３に記載のコンピュータで実施される方法（２００）。
【請求項８】
前記処理するステップ（２０４）は、発言の持続時間が選択した範囲内にあるとき統計分析を使用する（３１２、３１４）ことを含むことを特徴とする、請求項１に記載のコンピュータで実施される方法（２００）。
【請求項９】
コンピュータによって実行されるとコール受信側が実際の人間であるか応答マシンであるかを確かめる命令を有する、コンピュータ読取可能な媒体であって、前記命令は、
コール受信側から可聴応答を受信し、前記可聴応答を音声認識機能で処理し、認識された音声を示す出力を提供すること（２０２）と、
前記コール受信側が実際の人間であるか応答マシンであるかを示す出力を提供するために、前記認識された音声を示す出力中のワードのフレーズの分析に基づいて前記認識された音声を示す出力を処理すること（２０４）と
を含むことを特徴とするコンピュータ読取可能な媒体。
【請求項１０】
前記処理すること（２０４）は、前記ワードのフレーズを統計分類機能で処理し（３１２、３１４）、前記統計分類機能からの出力を基礎として使用し、前記コール受信側が実際の人間であるか応答マシンであるかを示す出力を提供することを含むことを特徴とする、請求項９に記載のコンピュータ読取可能な媒体。
【請求項１１】
前記処理すること（２０４）は、前記可聴応答を処理して前記可聴応答に関連する非ワード特徴を確かめて（３０４、３０６、３０８）、前記非ワード特徴を基礎として使用し、前記コール受信側が実際の人間であるか応答マシンであるかを示す出力を提供することを含むことを特徴とする、請求項９に記載のコンピュータ読取可能な媒体。
【請求項１２】
前記処理することは、前記可聴応答の持続時間を確かめて（３０６、３０８）、前記可聴応答の前記持続時間を基礎として使用し、前記コール受信側が実際の人間であるか応答マシンであるかを示す出力を提供することを含むことを特徴とする、請求項９に記載のコンピュータ読取可能な媒体。
【請求項１３】
前記処理することは、前記可聴応答において最初に沈黙が存在するかどうかを確かめて（３０４）、沈黙の存在を基礎として使用し、前記コール受信側が実際の人間であるか応答マシンであるかを示す出力を提供することを含むことを特徴とする、請求項９に記載のコンピュータ読取可能な媒体。
【請求項１４】
前記処理すること（２０４）は、前記可聴応答において最初に、選択した長さに対する期間の沈黙が存在するかどうかを確かめて（３０４）、沈黙の存在を基礎として使用し、前記コール受信側が実際の人間であるか応答マシンであるかを示す出力を提供することを含むことを特徴とする、請求項１３に記載のコンピュータ読取可能な媒体。
【請求項１５】
前記処理すること（２０４）は、前記音声認識機能が前記可聴応答の中の音声を認識できたかどうかについての表示を基礎として使用し、前記コール受信側が実際の人間であるか応答マシンであるかを示す出力を提供することを含むことを特徴とする、請求項９に記載のコンピュータ読取可能な媒体。
【請求項１６】
前記処理すること（２０４）は、発言の持続時間が選択した範囲内にあるとき統計分析を使用することを含むことを特徴とする、請求項１０に記載のコンピュータ読取可能な媒体。
【請求項１７】
前記コール受信側によるバージイン・イベントを検出するように前記音声認識機能を動作し、バージイン・イベントが検出された場合、前記コール受信側に対するメッセージ全体がプレイされるまでメッセージをリプレイする（２０６）ことをさらに含むことを特徴とする、請求項１０に記載のコンピュータ読取可能な媒体。
【請求項１８】
前記コール受信側に対するメッセージをリプレイする（２０６）ことは、前記コール受信側が前記応答マシンである場合、前記コール受信側に対するメッセージをリプレイすることを含むことを特徴とする、請求項１７に記載のコンピュータ読取可能な媒体。
【請求項１９】
メッセージを応答マシンに残すコンピュータで実施される方法であって、
前記応答マシンによるバージイン・イベントを検出するように音声認識機能を動作させるステップ（２０６）、と
バージイン・イベントが検出された場合、前記応答マシンに対するメッセージ全体がプレイされるまでメッセージをリスタートするステップ（２０６）と
を備えたこと特徴とするコンピュータで実施される方法。
【請求項２０】
前記メッセージをリプレイするステップの前に、コール受信側が実際の人間であるか応答マシンであるかを検出するステップをさらに含み、前記検出するステップは、
前記コール受信側から可聴応答を受信し（２０２）、前記可聴応答を前記音声認識機能で処理し、認識された音声を示す出力を提供するステップと、
前記認識された音声を示す出力中のワードのフレーズの分析に基づいて前記認識された音声を示す出力を処理し（２０４）、前記コール受信側が実際の人間であるか応答マシンであるかを示す出力を提供するステップと
を含むことを特徴とする、請求項１９に記載のコンピュータで実施される方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声認識機能を使用して応答マシンを検出することに関する。
【背景技術】
【０００２】
以下の説明は、単に一般的な背景情報のために提供されるものであり、特許請求する主題の範囲を決定する際の助けとして使用されることは意図されていない。
【０００３】
自動化されたアウトバウンド電話コールシステム（ｏｕｔｂｏｕｎｄ  ｔｅｌｅｐｈｏｎｅ  ｃａｌｌｉｎｇ  ｓｙｓｔｅｍ）の使用は、極めて普通のことである。このようなシステムは、マーケティング目的で使用されるほかに、いくつか他の適用の例を挙げると、アポイントメントを確認または変更するのに患者に連絡するために医院やクリニックによって使用されること、スケジュール変更を学生に知らせるために学校によって使用されること、寄付を得るためにチャリティによって使用されること、通知または他の情報を提供するために政府機関によって使用されることがある。
【０００４】
多くの事例において、電話のコールの受信側（ｒｅｃｉｐｉｅｎｔ）が実際の人間（ａｃｔｕａｌ  ｐｅｒｓｏｎ）であるか、応答マシン（ａｎｓｗｅｒｉｎｇ  ｍａｃｈｉｎｅ）であるかを自動的に確かめることが必要になることもあれば、役立つこともある。実際の人間が応答したのか、または応答マシンが使用されたのかに応じて、異なるアクションがアウトバウンド電話コールシステムによってとられることがある。しかし、このタスク、すなわち、コール分析（ｃａｌｌ  ａｎａｌｙｓｉｓ）は困難であり、現在は不正確である。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】D. Yu, Y.-C.Ju, Y. WangおよびA. Acero著「N-Gram Based Filler Model for Robust Grammar Authoring」、Proceedings of the International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing、May 2006
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
コール分析は、一般に、ハードウェアのスイッチレベルで行われる。この分析は、受信側が初期にコールをピックアップしたときから該コールがテレフォニアプリケーション（ｔｅｌｅｐｈｏｎｙ  ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ）に接続されるまでの短い間隔（ｉｎｔｅｒｖａｌ）を使用して実施される。この間隔の間に、受信側が話し始めると、システムは、受信側が実際の人間であるか、応答マシンであるかについて判断するために、例えば、可聴信号（ａｕｄｉｂｌｅ  ｓｉｇｎａｌ）のエネルギ含量、強度、または他の信号パラメータについて受信した可聴信号を処理することになる。重要なことは、コールがこの段階でピックアップされたことがテレフォニアプリケーションには分かっていないので、どのような初期プロンプト（ｉｎｉｔｉａｌ  ｐｒｏｍｐｔ）も出されないことを理解することである。従って、回線の反対側では、受信側がコールに応答して「ハロー」などの挨拶をしたとしても、システムはコール分析を行なっているので、受信側には沈黙（ｓｉｌｅｎｃｅ）が返答として聞こえるだけである。多くの事例では、受信側はこの後、単に電話を切ることになる。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
以下の課題を解決するための手段および添付の要約書は、以下に発明を実施するための形態において詳述される概念の選択を簡略化した形式で紹介するために提供される。この課題を解決するための手段および添付の要約書は、特許請求される主題の重要な特徴または本質的特徴を特定するように意図されたものではなく、特許請求される主題の範囲を決定する際の助けして使用されるように意図されたものでもない。さらに、特許請求される主題は、背景技術において指摘した不都合点のいずれか、またはすべてを解決するための実施形態には限定されない。
【０００８】
応答マシン検出モジュール（ａｎｓｗｅｒｉｎｇ  ｍａｃｈｉｎｅ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｍｏｄｕｌｅ）は、コール受信側が実際の人間であるか、応答マシンであるかを判断するのに使用される。応答マシン検出モジュールは、音声認識機能（ｓｐｅｅｃｈ  ｒｅｃｏｇｎｉｚｅｒ）、およびコール分析モジュール（ｃａｌｌ  ａｎａｌｙｓｉｓ  ｍｏｄｕｌｅ）を含む。音声認識機能は、コールに対するコール受信側の可聴応答（ａｕｄｉｂｌｅ  ｒｅｓｐｏｎｓｅ）を受信する。音声認識機能は、その可聴応答を処理し、認識された音声を示す出力を提供する。コール分析モジュールは、音声認識機能の出力を処理し、コール受信側が実際の人間であるか、応答マシンであるかを示す出力を生成する。一実施形態では、コール分析モジュールは、音声認識機能からの出力の統計分析を提供してコール受信側が実際の人間であるか応答マシンであるかを判断する、分類モジュール（ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ  ｍｏｄｕｌｅ）を含むことが可能である。
【０００９】
また、発信側（ｃａｌｌｅｒ）からのメッセージ全体が応答マシンによって記録されたことを確かめる手法も説明されている。具体的には、音声認識機能は、応答マシンによるバージイン（ｂａｒｇｅ−ｉｎ）・イベントを検出するように動作し、バージイン・イベントが検出された場合には、そのメッセージが応答マシンにリプレイされる。これにより、メッセージが一回または複数回リプレイされることがあるが、これが特に利点があるのは、応答マシンの挨拶が終了していないため応答マシンがメッセージを記録する準備状態にないことが任意のバージイン・イベントによって示されるからである。各バージイン・イベントのあとでメッセージをリプレイすることにより、最後のバージイン・イベントのあとメッセージをプレイすると、応答マシンがメッセージを記録する準備状態になったときメッセージ全体が記録されることが保証される。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】ダイヤルシステムを表す概略ブロック図である。
【図２】図１に示すダイヤルシステムのコンポーネントを表す概略ブロック図である。
【図３】コールを処理するための概略ブロック図である。
【図４】コールを処理するためのフローチャートを示す図である。
【図５】コールを処理するためのより詳細なフローチャートを示す図である。
【図６】例示的なコンピューティング環境を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
図１および図２は、アウトバウンドコールまたはダイヤルシステム１００の概略ブロック図である。システム１００は、例えば、以下で図６に関連して説明されるコンピューティング環境のひとつの中で実現され、または他の適切なコンピューティング環境の中で実現される。図１に図示されるように、アウトバウンドコールシステム１００は、いずれか１つまたは複数のコール受信側１０２（図には、コール受信側１０２−１乃至１０２−Ｍが示されている）にコールを出す。本明細書において使用される「コール受信側」は、実際の人間、または応答マシンのいずれかとすることができる。コール受信側１０２−１乃至１０２−Ｍのひとつにコールを出したあと、アウトバウンドコールシステム１００は、コール受信側が実際の人間であるかどうか、または応答マシンが使用されているかどうかを確かめる。
【００１２】
図２は、一例示的実施形態にかかるアウトバウンドコールシステム１００のコンポーネントまたはモジュールをより詳細に図示する。図示されるように、アウトバウンドコールシステム１００は、１つまたは複数の受信側１０２にコールを行なう。応答マシン検出モジュール１０６を使用して、コール受信側１０２が実際の人間であるか、応答マシンであるかを判断する。典型的なアプリケーションでは、アプリケーションモジュール１０４は、例えば、電話番号データベース１０８から取り出されたコール受信側の電話番号のダイヤリング（ｄｉａｌｉｎｇ）を開始する。次いで、応答マシン検出モジュール１０６を使用して、コール受信側が実際の人間であるか、応答マシンであるかを確かめる。検出モジュール１０６の出力に従って異なるアクションがアウトバウンドコールシステム１００によってとられることになる。例えば、コール受信側が実際の人間である場合、アプリケーションモジュール１０４は、コールをオペレータ１１０に転送することがあり、自動会話で受信側と話し中のこともある。あるいは、アプリケーションモジュール１０４は、コール受信側１０２の応答マシンにメッセージを残すのに使用されることがある。図２では、コール受信側１０２、電話番号データベース１０８、およびオペレータ１１０を破線で示し、これら自体はアウトバウンドコールシステム１００の一部でないか、またはアウトバウンドコールシステム１００内に必ずしも必要でないことを図示している。さらに、アウトバウンドコールシステム１００のブロック図は、理解を容易にすることを目的とし、応答マシン検出モジュール１０６とそのコンポーネントとの例示的な関係だけでなく、アウトバウンドコールシステム１００の他のコンポーネントとの例示的な関係も提供するための概略図である。これは単なる１つの例示実施形態であり、別の実施形態における他の構成ではアウトバウンドコールシステム１００および応答マシン検出モジュール１０６の１つまたは複数のコンポーネントが省略され、および／または組み合わされることがあることを理解されたい。
【００１３】
図示の実施形態において、応答マシン検出モジュール１０６は、音声認識機能１２０およびコール分析モジュール１２２を含む。図３および図４は、それぞれ方法２００の概略図およびフローチャートであり、これらのモジュールのオペレーションを図示している。ステップ２０２において、音声認識機能１２０は、アウトバウンドコールシステム１００によって出されたコールに対するコール受信側１０２の可聴応答１２４を受信する。音声認識機能１０２は、該可聴応答１２４を処理し、認識された音声を示す出力１２６を提供する。この出力１２６は、一実施形態では、一般的にテキストデータの形式のフレーズ（ｐｈｒａｓｅ）である。本明細書において使用されるフレーズとは、コール受信側によって提供されるコンテキストの複数のワードである。
【００１４】
ステップ２０４において、音声認識機能１２０からの出力１２６は、コール分析モジュール１２２に対する入力として提供される。コール分析モジュール１２２は、音声認識機能１２０の出力１２６を処理して、コール受信側が人間であるか応答マシンであるかを示す出力１２８を生成する。コール分析モジュール１２２は、出力１２６におけるフレーズのコンテンツについて統計分析を提供する分類モジュール１２３を含むことができる。音声認識機能１２０および分類モジュール１２３は、周知のモジュールであり、様々な周知の技法を使用して実装することができる。しかし、音声認識機能１２０および分類モジュール１３２によって使用される言語モデル１３０（例えば、Ｎ−ｇｒａｍ、文脈自由文法（ｃｏｎｔｅｘｔ−ｆｒｅｅ−ｇｒａｍｍａｒ）、ハイブリッド（ｈｙｂｒｉｄ）など）は、典型的に、コールに応答するとき実際の人間と応答マシンの両方によって使用されるフレーズまたは挨拶のみに基づいてトレーニングされる。例えば、人間は、電話コールに「ハロー」、「どのようなご用件ですか？」、「こちらはＳｔｅｖｅです」という挨拶で応答することもあれば、単に名前だけで応答することもある。これに対して、応答マシンは、「こちらは応答マシンです。ただいま電話に出られません。メッセージをどうぞ。」という挨拶や、または単に「メッセージをどうぞ」という挨拶のこともある。しかし、コンテンツベースの応答マシン検出では、「ただいま電話に出られません」または「メッセージをどうぞ」などの重要なフレーズを認識することが必要になることがある。同様に、受信側の位置で電話スクリーンシステム（ｐｈｏｎｅ  ｓｃｒｅｅｎ  ｓｙｓｔｅｍ）を通る場合には、「２を押してください（ｐｒｅｓｓ  ２）」などのフレーズを認識することが必要になることがある。これらのようなフレーズに対する認識精度を高めるために、言語モデル１３０は、重要なフレーズについてトレーニングすることができ、重要なフレーズに含まれていないワードをキャプチャするためにｎ−ｇｒａｍ  ｆｉｌｌｅｒモデルを用いてこのモデルをスムーズにすることができる。ｎ−ｇｒａｍ  ｆｉｌｌｅｒモデルの例は、非特許文献１に記載されている。十分な数の例（包括的な例またはアプリケーション固有の例のどちらか）を使用すると、言語モデル１３０と分類モデル１３２の両方を、適切にトレーニングすることができる。
【００１５】
コール分析モジュール１２２およびステップ２０４に関して、非ワード特徴（ｎｏｎ−ｗｏｒｄ  ｆｅａｔｕｒｅｓ）１３６を、音声認識機能１２０の出力１２６に加えて、またはその代替として分析に使用することもできる。非ワード特徴１３６の例には、コール受信側１０２が「バージイン」するかどうか（すなわち、アプリケーション１０４がダイアログを実行しているときにプレイされているプロンプトがインタラプトされたか）、コールに応答する際にコール受信側１０２によって行なわれた可聴応答の持続時間、および音声認識機能１２０が可聴応答を有効なフレーズとして認識できたか否かが含まれるが、これらには限定されない。図３において、非ワード特徴は、非ワード特徴ジェネレータ（ｎｏｎ−ｗｏｒｄ  ｆｅａｔｕｒｅ  ｇｅｎｅｒａｔｏｒ）１２８から生成され、該非ワード特徴ジェネレータ１２８は、可聴応答１２４またはアウトバウンドコールシステム１００からのコールに関する他の入力情報を受信して、処理することができる。図４において、非ワード特徴１３６の受信はステップ２０３で示されている。
【００１６】
このポイントにおいて、音声認識機能１２０は、完全な可聴応答を認識できることは必要ではなく、むしろ、コール受信側１０２におけるノイズ環境、記録された挨拶の中のノイズまたは電話システムからのノイズ、ならびに応答の性質に起因して、可聴応答１２４の一部分または複数の部分だけが認識可能であり、従ってコール受信側１０２が実際の人間であるか、応答マシンであるかを確かめるために使用されることに留意されたい。
【００１７】
図５は、図３のステップ２０４を実行する際にコール分析モジュール１２２によって実行される、例示的な方法３００を図示するフローチャートである。ステップ３０２は、コールが出された後に音声認識が開始されることを表す。受信側が実際の人間であるか応答マシンであるかを確かめるのに任意的に使用されることが可能な第１の非ワード特徴は、コールがピックアップされたあと初めに沈黙があるかどうかである。具体的には、実際の人間は、例えば、話し始める前に１秒または２秒待つことがあるのでこれがわかる。従って、ステップ３０４で、コールがピックアップされたあと相当の沈黙が存在すると判断される場合、例えば、タイマによって測定するなどして、ステップ３０２から或る選択時間を越えると、コール受信側１０２が実際の人間であると判断することができる。
【００１８】
他方、ステップ３０２でコールがピックアップされたあと相当の沈黙が存在しない場合、すなわち、ステップ３０２が存在していない場合、可聴応答の持続時間を使用して、コール受信側が実際の人間であるか否かを判断することができる。ステップ３０６および３０８は、可聴応答の持続時間を含む非ワード特徴を処理することを示している。ステップ３０６で、可聴応答の持続時間が非常に短い場合（例えば、およそ１秒未満）、コールに応答したのが実際の人間である可能性が高い。これに対して、可聴応答の持続時間がステップ３０８で示すように非常に長い場合（例えば、およそ４秒またはそれ以上）、コール受信側はおそらく応答マシンである。ステップ３０６および３０８を反対にすることもできるため、必ずしも図示される順序である必要はないことに留意されたい。同様に、指定された時間期間も調整することができる。
【００１９】
コール受信側が実際の人間であるか応答マシンであるかの判断がステップ３０８の前に行なわれた場合、プロセスのフローは、可聴応答の持続時間を再び使用することができるステップ３１０に続く。具体的には、ステップ３１０では、可聴応答の持続時間を測定して、比較的短いか、例えば、２秒または３秒であるかどうかを判断する。このステップの結果は、分類モジュール１２３から得られるような、音声認識機能１２０によって認識された可聴応答のコンテキストに関する情報と結合される。言い換えると、分類モジュール１２３は、音声認識機能１２０からの出力１２６を分析して、１つまたは複数のフレーズが、実際の人間によって使用されるフレーズまたは応答マシンによって使用されるフレーズと統計的に一致しているかどうかを判断する。図５では、分類モジュール１２３からの情報を、ステップ３１２および３１４に示す。具体的には、ステップ３１２において、分類モジュール１２３からの情報が、可聴応答内のフレーズが実際の人間からの可能性が高いこと（高い確信度）を示す場合、コール分析モジュール１２２の出力１２８は、コール受信側が実際の人間であることを示すことになる。これに対して、ステップ３１２において、コール受信側が実際の人間であるとの高い確信度がない場合は、コール分析モジュール１２２の出力は、受信側１０２が応答マシンであることを示すことになる。同様に、ステップ３１４において、分類モジュール１２３からの情報が、可聴応答内のフレーズが応答マシンからの可能性が高いことを示す場合、コール分析モジュール１２２の出力はコール受信側が応答マシンであることを示すことになり、一方、コール受信側が応答マシンであるとの高い確信度がない場合は、コール分析モジュール１２２の出力は、コール受信側１０２が実際の人間であることを示すことになる。この例においては、エラーの偏り（ｂｉａｓ）は、コール受信側を応答マシンとしてではなく、実際の人間として誤って分類する側にあることに留意されたい。必要ならば、この偏りはコール受信側を応答マシンとして分類する側にすることも、異なるエラーに関連するコストに応じて全く偏りがないようにすることもできる。
【００２０】
上述した統計分類機能は単なる例示であることに留意されたい。コール分析モジュール１２２は、最大エントロピ分類機能（ｍａｘｉｍｕｍ  ｅｎｔｒｏｐｙ  ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）などの、他の多数の分類機能を使用することができる。さらに、コール分析モジュール１２２は、同等の精度を達成するためにサポートベクトルマシン、決定木を利用するコンポーネント、および人工ニューラルネットワークを使用することもできる。
【００２１】
図５の例では、コールが受信側によってピックアップされたあとの沈黙の存在および可聴応答の持続時間などの非ワード特徴は、コール受信側が実際の人間であるか、応答マシンであるかを確かめるために、可聴応答のコンテンツを実際に分類する前に使用された。また、受信側がバージインしたかどうかか、または音声認識機能１２０が可聴応答を認識できたかどうかなどの、他の非ワード特徴を使用することも可能である。さらに、分類機能を、非ワード特徴に基づいてトレーニングし、可聴応答の認識されたフレーズに基づいて出力を提供する分類機能１２３とともに使用して、コール受信側が実際の人間であるか応答マシンであるかについての表示を提供することもできる。同様に、単一の分類機能を、非ワード特徴および可聴応答の認識されたフレーズに基づいてトレーニングして、コール受信側が実際の人間であるか応答マシンであるかについての表示を提供することもできる。
【００２２】
一部のアプリケーションでは、例えば、コール受信側が応答マシンであると判断された場合、そのコール受信側にメッセージをプレイすることが必要になることもある。応答マシンは、挨拶が終了したこと、およびメッセージを残すべきであることを意味するトーン（ｔｏｎｅ）または沈黙を提供するが、このトーンの認識は困難である。多くの場合、トーンまたは沈黙は正確に認識されないことがあり、メッセージの少なくとも一部がこの挨拶の間にプレイされることがあるため、メッセージの始まりの部分が記録されないことがある。
【００２３】
本明細書に説明される別の態様も含む、図４のオプションのステップ２０６は、メッセージ全体が応答マシンによって記録されたこと、必要に応じて実際の人間によって聞かれたことを確かめる手段または手法を提供する。具体的には、メッセージは、メッセージ全体が完了するまで、この音声認識機能１２０をターンオンし「バージイン」を可能にして（挨拶の完了を検出するために）リプレイされる。例えば、応答マシンが「You have reached...Eric Moe...Please a message（こちらは．．．Ｅｒｉｃ  Ｍｏｅです．．．メッセージをどうぞ）」（ここで、「...」は挨拶中の沈黙を表す）という挨拶を返したと想定する。多くの現在のシステムでは、メッセージは、これらの沈黙の期間の１つが検出されるとプレイされ、したがって応答マシンが挨拶の最後まで到達していないのでメッセージはプレイされるが、記録されないことになる。本明細書で説明した手法を使用すると、バージイン可能な音声認識機能１２０は、挨拶の各部分を検出し、メッセージをさらに繰り返して開始させる。挨拶が明確にその最後まで到達すると、メッセージはリプレイされるが、今度は、メッセージ全体が聞かれたことまたは記録されたことを確かめるために完了するまでリプレイされる。
【００２４】
図６は、本明細書で説明される概念を実現することができる適切なコンピューティングシステム環境４００の例を図示する。具体的には、コンピューティングシステム環境４００の一形態を、アウトバウンドコールシステム１００またはその一部に使用することができる。やはり、コンピューティングシステム環境４００も、これらのコンピュータの各々にとって適切なコンピューティング環境の単なる一例であり、以下の説明の使用または機能の範囲に対するいかなる制限も示唆するようには意図されていない。また、コンピューティング環境４００は、例示的なオペレーティング環境４００に図示されるコンポーネントのいずれか１つまたはその組み合わせに関していかなる依存関係または要件があると解釈されるべきではない。
【００２５】
本明細書で提供される例に加えて、他の周知コンピューティングシステム、環境および／または構成も本明細書で説明される概念での使用に適していることがある。そのようなシステムには、パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ、ハンドヘルドまたはラップトップデバイス、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースのシステム、セットトップボックス、プログラム可能な家庭用電化製品、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ、メインレームコンピュータ、上記システムまたはデバイスのいずれかを含む分散コンピューティング環境などが含まれるが、これらには限定されない。
【００２６】
本明細書で説明される概念は、プログラムモジュールなどの、コンピュータ実行可能命令の一般的コンテキストにおいて具現化することができる。一般的に、プログラムモジュールには、特定のタスクを実行し、または特定の抽象データ型を実現するルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造などが含まれる。当業者は、本明細書の記述および／または図を、以下で述べる任意の形式のコンピュータ読取可能な媒体において具現化することができるコンピュータ実行可能命令として実装することができる。
【００２７】
本明細書で説明される概念を、通信ネットワークを通してリンクされるリモート処理デバイスによってタスクが実行されるような分散コンピューティング環境で実施することもできる。分散コンピューティング環境では、プログラムモジュールを、メモリストレージデバイスを含むローカルコンピュータストレージ媒体とリモートコンピュータストレージ媒体の両方に配置することができる。
【００２８】
図６を参照すると、例示システムはコンピュータ４１０の形式の汎用コンピューティングデバイスを含んでいる。コンピュータ４１０のコンポーネントには、処理ユニット４２０、システムメモリ４３０、およびシステムメモリを含む様々なシステムコンポーネントを処理ユニット４２０に結合するシステムバス４２１が含まれるが、これらには限定されない。システムバス４２１は、様々なバスアーキテクチャのいずれかを使用するメモリバスまたはメモリコントローラ、周辺バス、およびローカルバスを含む、いくつかのタイプのバス構造のいずれかとすることができる。限定ではなく例として、そのようなアーキテクチャには、ＩＳＡ（Ｉｎｄｕｓｔｒｙ  Ｓｔａｎｄａｒｄ  Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）バス、ＭＣＡ（Ｍｉｃｒｏ  Ｃｈａｎｎｅｌ  Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ）バス、ＥＩＳＡ（Ｅｎｈａｎｃｅｄ  ＩＳＡ）バス、ＶＥＳＡ（ｖｉｄｅｏ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ  Ｓｔａｎｄａｒｄｓ  Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ）ローカルバス、およびＭｅｚｚａｎｉｎｅバスとしても知られるＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ）バスが含まれる。
【００２９】
コンピュータ４１０は、典型的に様々なコンピュータ読取可能な媒体を備えている。コンピュータ読取可能な媒体は、コンピュータ４１０によってアクセス可能な任意の使用可能な媒体とすることができ、揮発性および不揮発性の媒体、取り外し可能および取り外し不能の媒体が含まれる。限定ではなく例として、コンピュータ読取可能な媒体は、コンピュータ記憶媒体を備えていることがある。コンピュータ記憶媒体には、コンピュータ読取可能命令、データ構造、プログラムモジュールまたは他のデータなどの情報を記憶するための任意の方法または技術で実装される、揮発性および不揮発性、取り外し可能および取り外し不能の媒体が含まれる。コンピュータ記憶媒体には、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリまたは他のメモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）または他の光ディスクストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージまたは他の磁気ディスクストレージ、または所望の情報を格納するのに使用可能でコンピュータ４００によってアクセス可能な他の任意の媒体が含まれるが、これらには限定されない。
【００３０】
システムメモリ４３０は、ＲＯＭ４３１やＲＡＭ４３２などの、揮発性および／または不揮発性メモリの形式のコンピュータ記憶媒体を含む。起動時などにコンピュータ４１０内のエレメント間の情報の転送を助ける基本ルーチンを含む基本入出力システム（ＢＩＯＳ）４３３は、典型的にＲＯＭ４３１に格納されている。ＲＡＭ４３２は、典型的に、処理ユニット４２０に即時にアクセス可能および／または処置ユニット４２０によって現在動作中のデータおよび／またはプログラムモジュールを含む。
【００３１】
図６は、オペレーティングシステム４３４、アプリケーションプログラム４３５、他のプログラムモジュール４３６、およびプログラムデータ４３７を図示している。本明細書において、アプリケーションプログラム４３５、プログラムモジュール４３６、およびプログラムデータ４３７は、上述した概念の１つまたは複数を実装する。
【００３２】
コンピュータ４１０は、他の取り外し可能／取り外し不能、揮発性／不揮発性のコンピュータ記憶媒体も含むことができる。単に例として図６は、取り外し不能の不揮発性磁気媒体との間で読み書きを行なうハードディスクドライブ４４１、取り外し可能の不揮発性磁気ディスク４５２との間で読み書きを行なう磁気ディスクドライブ４５１、およびＣＤ−ＲＯＭまたは他の光媒体のような取り外し可能の不揮発性光ディスク４５６との間で読み書きを行なう光ディスクドライブ４５５を図示している。例示的なオペレーティング環境で使用可能な他の取り外し可能／取り外し不能、揮発性／不揮発性のコンピュータ記憶媒体には、磁気テープカセット、フラッシュメモリカード、ＤＶＤ、デジタルビデオテープ、ソリッドステートＲＡＭ、ソリッドステートＲＯＭなどが含まれるが、これらには限定されない。ハードディスクドライブ４４１は、典型的に、インタフェース４４０などの取り外し不能メモリインタフェースを通してシステムバス４２１に接続される、磁気ディスクドライブ４５１および光ディスクドライブ４５５は、典型的に、インタフェース４５０などの取り外し可能メモリインタフェースによってシステムバス４２１に接続される。
【００３３】
上述され図６に図示されるドライブおよびそれらに関連するコンピュータ記憶媒体は、コンピュータ４１０のコンピュータ読取可能命令、データ構造、プログラムモジュール、および他のデータのストレージを提供する。図６において、例えば、ハードディスクドライブ４４１は、オペレーティングシステム４４４、アプリケーションプログラム４４５、他のプログラムモジュール４４６、およびプログラムデータ４４７を格納するものとして図示されている。これらのコンポーネントは、オペレーティングシステム４３４、アプリケーションプログラム４３５、他のプログラムモジュール４３６、およびプログラムデータ４３７と同じとすることも異なるものとすることできることに留意されたい。オペレーティングシステム４４４、アプリケーションプログアム４４５、他のプログラムモジュール４４６、およびプログラムデータ４４７に異なる番号が与えられているのは、少なくともこれらが異なるコピーであることを示すためである。
【００３４】
ユーザは、キーボード４６２、マイクロホン４６３、ならびに、マウスまたはトラックボール、タッチパッドのようなポインティングデバイス４６１などの入力デバイスを通して、コマンドおよび情報を入力することができる。これらおよび他の入力デバイスは、システムバスに結合されるユーザ入力インタフェース４６０を通して処理ユニット４２０に接続されることが多いが、パラレルポートやＵＳＢなどの他のインタフェースおよびバス構造によって接続されることもある。モニタ４９１または他のタイプのディスプレイデバイスも、ビデオインタフェース４９０などのインタフェースを介してシステムバス４２１に接続される。
【００３５】
コンピュータ４１０は、リモートコンピュータ４８０などの１つまたは複数のリモートコンピュータに対する論理接続を使用するネットワーク化された環境で動作することがある。リモートコンピュータ４８０は、パーソナルコンピュータ、ハンドヘルドデバイス、サーバ、ルータ、ネットワークＰＣ、ピアデバイス、または他の共通ネットワークノードとすることができ、典型的にコンピュータ４１０に関連して上述したエレメントの多くまたはすべてを含む。図６に示される論理接続には、ＬＡＮ４７１とＷＡＮ４７３が含まれるが、他のネットワークを含むこともできる。このようなネットワーキング環境は、オフィス、企業規模のコンピュータネットワーク、イントラネットおよびインターネットにおいて普及している。
【００３６】
ＬＡＮネットワーキング環境で使用されるとき、コンピュータ４１０は、ネットワークインタフェースまたはアダプタ４７０を通してＬＡＮ４７１に接続される。ＷＡＮネットワーキング環境で使用されるとき、コンピュータ４１０は、典型的に、インターネットなどのＷＡＮ４７３上の通信を確立するためのモデム４７２や他の手段を備えている。内蔵型または外付け型とすることができるモデム４７２は、ユーザインプットインタフェース４６０または他の適切なメカニズムを通してシステムバス４２１に接続される。ネットワーク化された環境では、コンピュータ４１０に関連して示されるプログラムモジュールまたはその一部を、リモートメモリストレージデバイスに格納することができる。限定ではなく例として、図６は、リモートアプリケーションプログラム４８５がリモートコンピュータ４８０の上にあるものとして図示している。示されたネットワーク接続は例示であり、コンピュータ間の通信リンクを確立する他の手段が使用されることもあることは認識されよう。
【００３７】
本明細書で説明した概念は、図６に関連して説明したコンピュータシステムのようなコンピュータシステムにおいて実施できることに留意されたい。しかし、他の適切なシステムは、メッセージの処理専用のサーバまたはコンピュータ、あるいは本概念の異なる部分が分散コンピューティングシステムの異なる部分において実施されるような分散システムにおけるサーバやコンピュータを含む。
【００３８】
本主題を構造的な特徴および／または方法論的なアクトに特有の表現で説明してきたが、添付の特許請求の範囲に定義される主題は、裁判所によって支持されているように上述した特有の特徴またはアクトに限定されるものではないことは理解されよう。むしろ、上述した特有の特徴およびアクトは、請求項を実現する形態の例として開示されたものである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【国際調査報告】
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