【手続補正書】
【提出日】平成27年8月31日(2015.8.31)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
受け取った音声情報に第１の分類手順を適用して、複数の可能なタイプの中から前記受け取った情報のタイプを識別するステップと、
受け取った第２の情報に第２の分類手順を適用して、複数の可能なシナリオの中からシナリオを識別するステップであって、前記識別したシナリオが、少なくとも３つの状況の同時発生を含み、前記受け取った第２の情報が、前記受け取った音声情報とは異なる、ステップと、
前記第１及び第２の分類手順からの出力に基づいて、１つ又は複数の認識モジュールを起動するステップと
を含む方法。
【請求項２】
前記第１及び第２の分類手順が、時間、場所、及び音声情報を参照して、時間地理聴覚シナリオを識別し、前記方法が、前記識別された時間地理聴覚シナリオに基づいて、前記１つ又は複数の認識モジュールを起動するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
顔認識モジュールを起動するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
受け取った音声情報に第１の分類手順を適用して、前記受け取った音声情報を、発話を含むものであると識別するステップと、
発話認識モジュールを起動して、前記音声情報を処理するステップと、
前記音声情報が取り込まれた位置に少なくとも部分的に基づいて、前記発話認識モジュールからの出力を記憶すべき記憶媒体を識別するステップと
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記第１及び第２の分類手順からの出力に基づいて、複数の異なる認識モジュールを起動するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
１つ又は複数の認識モジュールを識別して起動するルールモジュールに、前記第１及び第２の分類手順からの出力を適用するステップを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記受け取った第２の情報が、前記第１の分類手順から出力された情報を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記受け取った第２の情報が、ソーシャルネットワーク情報を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記受け取った第２の情報が、近辺にいる１人又は複数の人たちについての情報を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
受け取った音声情報に第１の分類手順を適用して、第１のタイプ及び第２のタイプの、２つの可能なタイプの中から前記受け取った情報のタイプを識別するステップと、
前記受け取った情報が前記第１のタイプと識別された場合、前記受け取った情報に複数の認識技術の第１の組み合わせを適用するステップと、
前記受け取った情報が前記第２のタイプと識別された場合、前記受け取った情報に複数の認識技術の第２の組み合わせを適用するステップと
を含み、
前記認識技術の少なくとも一方が、透かし又はフィンガプリントに基づく認識技術であり、前記第１及び第２の組み合わせが、すべて異なる、
方法。
【請求項１１】
前記第１の分類手順を適用して、第１のタイプ、第２のタイプ、及び第３のタイプの、３つの可能なタイプの中から前記受け取った情報の前記タイプを識別するステップと、
前記受け取った情報が前記第３のタイプと識別された場合、前記受け取った情報に複数の認識技術の第３の組み合わせを適用するステップと
を含み、
前記第１のタイプ、第２のタイプ、及び第３のタイプが、すべて異なる、
請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
ユーザのデバイスにおいて受け取った音声に適用される音声分類プロセスに基づいて、音声を、発話を含むものであると識別するステップと、
前記識別に少なくとも部分的に基づいて、発話認識モジュールを起動するステップと、
前記デバイスの近くの別の人の存在を判定するステップと、
前記判定の結果に少なくとも部分的に基づいて、警告信号を起動するステップと
を含む方法。
【請求項１３】
前記別の人が前記ユーザに馴染みのない人である場合、前記警告信号を起動するステップを含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記ユーザと前記別の人との関係に基づいて、前記警告信号の押し付けがましさを制御するステップを含む、請求項１２に記載の方法。
【請求項１５】
コンピュータ制御システムが、第１の状態から第２の状態へのユーザの状況の変化を感知するステップであって、前記第２の状態が、前記第１の状態よりも大きな音声レベルを含む、ステップと、
前記感知された変化に少なくとも部分的に基づいて、音声コンテンツ認識動作に対するユーザの関心について質問し、前記質問に応答するユーザ入力又は前記ユーザ入力の欠如に従って、音声コンテンツ認識に着手するステップと、
前記ユーザ入力又は前記ユーザ入力の欠如に関する情報を記憶するステップと、
時間をかけて前記質問に対する前記ユーザの応答から学習し、音声環境が前記第１の状態から前記第２の状態に変化したときに、ユーザの関心について質問することなく、コンテンツ認識に自動的に着手するステップと
を含む方法。
【請求項１６】
前記学習するステップが、前記システムが音声コンテンツ認識動作に対するユーザの関心について質問すべき、前記第１の状態と第２の状態との間の音声レベルの閾値の変更を決定するサブステップをさらに含む、請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記３つの状況が、時間情報、位置情報、周辺光情報、ユーザ携帯デバイスの第１のカメラからの情報、前記ユーザ携帯デバイスの第２のカメラからの情報、加速度計情報、目覚まし情報、カレンダー情報、ソーシャルネットワーク情報、及び前記ユーザの近くにいる人に関する情報から成るリストから選択された要因により特徴付けられる、請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
前記識別したシナリオが、前記リストから選択された少なくとも５つの同時発生を含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項１９】
前記識別したシナリオが、前記リストから選択された少なくとも７つの同時発生を含む、請求項１７に記載の方法。
【請求項２０】
前記第１及び第２の分類手順からの出力に基づいて、音声フィンガプリントに基づく認識モジュールを起動することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２１】
前記第１及び第２の分類手順からの出力に基づいて、デジタル透かしに基づく認識モジュールを起動することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項２２】
画像若しくは音声センサ、プロセッサ、及びメモリを含む携帯型ユーザデバイスであって、前記メモリが、前記デバイスに方法を実施させるソフトウェア命令を含み、前記方法は、
前記画像若しくは音声センサにより受け取った情報に第１の分類手順を適用して、複数の可能なタイプの中から前記受け取った情報のタイプを識別するステップと、
受け取った第２の情報に第２の分類手順を適用して、複数の可能なシナリオの中からシナリオを識別するステップであって、前記識別したシナリオが、少なくとも３つの状況の同時発生を含み、前記受け取った第２の情報が、前記受け取った音声情報とは異なる、ステップと、
前記第１及び第２の分類手順からの出力に基づいて、１つ又は複数の認識モジュールを起動するステップと
を含む、デバイス。
【請求項２３】
前記３つの状況が、時間情報、位置情報、周辺光情報、ユーザ携帯デバイスの第１のカメラからの情報、前記ユーザ携帯デバイスの第２のカメラからの情報、加速度計情報、目覚まし情報、カレンダー情報、ソーシャルネットワーク情報、及び前記ユーザの近くにいる人に関する情報から成るリストから選択された要因により特徴付けられる、請求項２２に記載のデバイス。
【請求項２４】
前記識別したシナリオが、前記リストから選択された少なくとも５つの同時発生を含む、請求項２３に記載のデバイス。
【請求項２５】
前記識別したシナリオが、前記リストから選択された少なくとも７つの同時発生を含む、請求項２４に記載のデバイス。