(57)【要約】      （修正有）【課題】オーディオ体験をカスタマイズするためのシステムに関連付けられるシステムおよび処理方法を提供する。【解決手段】システム１００において、オーディオ体験のカスタマイズは、人物１００ａによって用いられるオーディオデバイス１０８に適用可能な少なくとも１つのカスタマイズされたオーディオ応答特性の導出に基づく。カスタマイズされたオーディオ応答特性は、人物に固有のものである。【選択図】図１
2019169934.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理装置の処理方法であって、
少なくとも１つのイメージ関連入力信号を発生させるために、対象の少なくとも１つのキャプチャされたイメージを処理すること、
複数の中間プロセッサデータセットを発生させるために、少なくとも１つのデータベースから前記処理装置に通信可能な、少なくとも１つのデータベース信号に基づいて、前記少なくとも１つのイメージ関連入力信号を処理すること、および、
少なくとも１つの出力信号を生成するために、前記複数の中間プロセッサデータセットを組み合わせること、
を含み、
前記少なくとも１つの出力信号は、前記対象に固有のオーディオ応答特性に対応し、
カスタマイズされたオーディオ体験を前記対象に提供するように、前記対象によって聴覚的に知覚可能な出力オーディオ信号を発生させるために、前記少なくとも１つの出力信号を入力オーディオ信号に印加することが可能である、
処理方法。
【請求項２】
前記処理装置は、複数の認識装置のうちの少なくとも１つのタイプの認識装置として動作するようにトレーニング可能である、請求項１に記載の処理方法。
【請求項３】
前記処理装置は、少なくとも第１のタイプの認識装置および第２のタイプの認識装置に対応する多重認識装置として動作するようにトレーニング可能である、請求項１に記載の処理方法。
【請求項４】
前記少なくとも１つのイメージ関連入力信号は、前記対象に関連付けられた生体測定データに対応し、
前記生体測定データは、第１の生体測定特徴タイプおよび第２の生体測定特徴タイプを含む、
請求項３に記載の処理方法。
【請求項５】
前記処理装置は、前記第１の生体測定特徴タイプに基づいて中間プロセッサデータセットの第１のセットを発生させるために、前記第１のタイプの認識装置として動作可能であり、
前記処理装置は、前記第２の生体測定特徴タイプに基づいて中間プロセッサデータセットの第２のセットを発生させるために、前記第２のタイプの認識装置として動作可能である、
請求項４に記載の処理方法。
【請求項６】
前記中間プロセッサデータセットの第１および第２のセットは、加重和を使用して前記処理装置によって組み合わせられる、
請求項５に記載の処理方法。
【請求項７】
前記データベースは、対応する複数のデータベース信号として前記処理装置へ通信可能な複数のデータセットを備え、
前記処理方法は、前記複数のデータセットを複数のクラスタグループにグループ化することをさらに含み、各クラスタグループは少なくとも１つのデータセットを備えるクラスタに対応し、
前記処理装置は、キャプチャされたイメージから取り出される生体測定特徴タイプをクラスタに関連付けるように構成される、
請求項１に記載の処理方法。
【請求項８】
前記処理装置は、少なくとも第１のタイプの認識装置および第２のタイプの認識装置に対応する多重認識装置として動作可能であり、
前記少なくとも１つのイメージ関連入力信号は、前記対象に関連付けられた生体測定データに対応し、
前記生体測定データは、第１の生体測定特徴タイプおよび第２の生体測定特徴タイプを含み、
前記第２の生体測定特徴タイプは、前記処理装置によってクラスタに関連付けられた前記生体測定特徴タイプであり、
前記処理装置は、前記第１の生体測定特徴タイプに基づいて中間プロセッサデータセットの第１のセットを発生させるために、前記第１のタイプの認識装置として動作可能であり、
前記処理装置は、前記第２の生体測定特徴タイプに基づいて中間プロセッサデータセットの第２のセットを発生させるために、前記第２のタイプの認識装置として動作可能である、
請求項７に記載の処理方法。
【請求項９】
前記中間プロセッサデータセットの第１および第２のセットは、加重和を使用して前記処理装置によって組み合わせられる、
請求項８に記載の処理方法。
【請求項１０】
前記オーディオ応答特性は、所与の環境の下で前記対象に固有であり、ＨＲＩＲまたはＢＲＩＲのうちの１つである、請求項１に記載の処理方法。
【請求項１１】
前記複数の中間プロセッサデータセットを発生させるために、前記少なくとも１つのデータベース信号に基づいて、前記少なくとも１つのイメージ関連入力信号を処理することは、多重一致処理ベースストラテジ、多重認識装置ベースの処理ストラテジ、クラスタベースの処理ストラテジ、またはそれらの任意の組み合わせの、いずれかを実装することを含む、
請求項１に記載の処理方法。
【請求項１２】
少なくとも１人の人物からの生体測定データに基づくオーディオ応答特性に対応する少なくとも１つのデータセットを含む、少なくとも１つのデータベースと通信可能なように構成可能な、処理装置であって、前記データベースからの前記少なくとも１つのデータセットは、少なくとも１つのデータベース信号に対応するものとして、前記処理装置に通信可能であり、
前記処理装置は、複数の処理モードのうちの少なくとも１つの処理モードで動作可能であり、各処理モードは、認識装置タイプに対応し、
前記処理装置は、対象のイメージを受信するように、および、前記受信したイメージに基づいて少なくとも１つのイメージ関連入力信号を発生させるように、構成可能であり、
前記処理装置は、複数の中間プロセッサデータセットを発生させるために、前記少なくとも１つのデータベース信号に基づいて前記少なくとも１つのイメージ関連入力信号を処理するように、および、少なくとも１つの出力信号を発生させるために、前記複数の中間プロセッサデータセットを組み合わせるように、構成可能であり、前記少なくとも１つの出力信号は、前記対象に固有のオーディオ応答特性に対応し、
前記少なくとも１つの出力信号は、カスタマイズされたオーディオ体験を前記対象に提供するように、前記対象によって聴覚的に知覚可能な出力オーディオ信号を発生させるために、入力オーディオ信号に印加可能である、
処理装置。
【請求項１３】
前記複数の中間プロセッサデータセットは、生体測定特徴タイプに基づいて発生する、
請求項１２に記載の処理装置。
【請求項１４】
前記複数の中間プロセッサデータセットは、加重和を使用することによって組み合わせられる、
請求項１３に記載の処理装置。
【請求項１５】
前記データベースは、対応する複数のデータベース信号として前記処理装置へ通信可能な複数のデータセットを備え、
前記複数のデータセットは複数のクラスタグループにグループ化され、各クラスタグループは少なくとも１つのデータセットを備えるクラスタに対応し、
前記処理装置は、キャプチャされたイメージから取り出される生体測定特徴タイプをクラスタに関連付けるように構成される、
請求項１２に記載の処理装置。
【請求項１６】
前記処理装置は、多重一致処理ベースストラテジ、多重認識装置ベースの処理ストラテジ、クラスタベースの処理ストラテジ、またはそれらの任意の組み合わせの、いずれかを実装することによって、前記複数の中間プロセッサデータセットを発生させるために、前記少なくとも１つのデータベース信号に基づいて、前記少なくとも１つのイメージ関連入力信号を処理するように構成される、
請求項１２に記載の処理装置。
【請求項１７】
少なくとも１人の人物からの生体測定データに基づくオーディオ応答特性に対応する少なくとも１つのデータセットを含む、少なくとも１つのデータベースと、
前記少なくとも１つのデータベースと通信するように構成された処理装置と、
を備えるシステムであって、
前記データベースからの前記少なくとも１つのデータセットは、対応する少なくとも１つのデータベース信号として前記処理装置に通信可能であり、
前記処理装置は、複数の処理モードのうちの少なくとも１つの処理モードで動作可能であり、各処理モードは認識装置タイプに対応し、
前記処理装置は、対象のイメージを受信するように、および、前記受信したイメージに基づいて少なくとも１つのイメージ関連入力信号を発生させるように、構成可能であり、
前記処理装置は、複数の中間プロセッサデータセットを発生させるために、前記少なくとも１つのデータベース信号に基づいて前記少なくとも１つのイメージ関連入力信号を処理するように、および、少なくとも１つの出力信号を発生させるために、前記複数の中間プロセッサデータセットを組み合わせるように、構成可能であり、前記少なくとも１つの出力信号は、前記対象に固有のオーディオ応答特性に対応し、
前記少なくとも１つの出力信号は、カスタマイズされたオーディオ体験を前記対象に提供するように、前記対象によって聴覚的に知覚可能な出力オーディオ信号を発生させるために、入力オーディオ信号に印加可能である、
システム。
【請求項１８】
前記少なくとも１つのデータベースを前記処理装置に結合するための通信ネットワークをさらに備え、前記少なくとも１つのデータベースは、前記処理装置の外部にある少なくとも１つのサーバによって担持される、
請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
前記複数の中間プロセッサデータセットは、ＢＲＩＲ、ＢＲＴＦ、ＨＲＩＲ、およびＨＲＴＦデータセットからなるグループから選択される、
請求項１８に記載のシステム。
【請求項２０】
前記複数の中間プロセッサデータセットは、少なくとも２つの異なる生体測定特徴タイプについて前記生体測定データに対応する、
請求項１９に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、概して、オーディオ体験をカスタマイズするためのシステムおよび処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、個人に適したオーディオ体験を提供することが望ましい。しかしながら、これを達成するのは困難であることがわかっている。
根本的に、人間の頭は固有のものである。したがって、オーディオ信号が個人によって知覚され得る様式は様々である。これは通常、無エコー条件下で、頭部インパルス応答（ＨＲＩＲ）／頭部伝達関数（ＨＲＴＦ）に基づいて特徴付けることができる。
さらに、オーディオ信号が所与の環境内（たとえば、室内）でどのように移動して人物に到達するかを考慮することの必要性は、さらに複雑な問題であり得る。室内でのオーディオ信号の移動は、通常、バイノーラル室内インパルス応答（ＢＲＩＲ）／バイノーラル室内伝達関数（ＢＲＴＦ）に基づいて特徴付けることができる。
個人向けにオーディオ体験をカスタマイズするための現在のソリューションは、一例において、対象である個人のイメージ（たとえば、個人の写真）とＢＲＩＲ／ＢＲＴＦデータベースまたはＨＲＩＲ／ＨＲＴＦデータベースとをマッチングさせ、対象である個人に最も良く合致するＢＲＩＲ／ＢＲＴＦ／ＨＲＩＲ／ＨＲＴＦを（すなわち、典型的には、対象である個人のイメージとＢＲＩＲ／ＢＲＴＦ／ＨＲＩＲ／ＨＲＴＦに関連付けられた対応するイメージとの間の相似性に基づいて）取得する手法を含む。
本開示は、前述の手法が理想的でないことを企図している。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
したがって、本開示は、オーディオ体験をカスタマイズするための現行のソリューションを少なくとも部分的に改良するソリューション／オーディオ体験をカスタマイズするための異なる／改良された手法を提供するソリューションが求められていることを企図している。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本開示の態様に従い、処理方法が提供される。
処理方法は、少なくとも１つの入力信号を発生させるために、対象の少なくとも１つのキャプチャされたイメージを処理することを含み得る。キャプチャイメージは、入力信号を発生させるために処理装置で処理可能である。
処理方法は、複数の中間プロセッサデータセットを発生させるために、発生した入力信号を少なくとも１つのデータベース信号に基づいて処理することをさらに含み得る。データベース信号は、少なくとも１つのデータベースから処理装置に通信可能である。
処理方法は、少なくとも１つの出力信号を生成するために、複数の中間プロセッサデータセットを組み合わせることをさらに含み得る。
出力信号は、対象に固有のオーディオ応答特性に対応し得る。好ましくは、カスタマイズされたオーディオ体験を対象に提供するように、対象によって聴覚的に知覚可能な出力オーディオ信号を発生させるために、出力信号を入力オーディオ信号に印加することができる。
本開示の別の態様に従い、処理装置が提供される。
処理装置は、少なくとも１人の人物からの生体測定データに基づくオーディオ応答特性に対応する少なくとも１つのデータセットを含む、少なくとも１つのデータベースと通信可能なように構成可能である。データベースからの少なくとも１つのデータセットは、少なくとも１つのデータベース信号に対応するものとして、処理装置に通信可能である。
加えて、処理装置は、複数の処理モードのうちの少なくとも１つの処理モードで動作可能である。各処理モードは、認識装置タイプに対応するものとすることができる。
【０００５】
さらに、処理装置は、対象のイメージを受信するように、および、受信したイメージに基づいて少なくとも１つの入力信号を発生させるように、構成可能である。処理装置は、少なくとも１つの出力信号を発生させるために、データベース信号に基づいて入力信号を処理するようにさらに構成可能である。処理装置は、複数の中間プロセッサデータセットを発生させるために、データベース信号に基づいて入力信号を処理するようにもさらに構成可能である。中間プロセッサデータセットは、出力信号を発生させるために組み合わせられることができる。
出力信号は、対象に固有のオーディオ応答特性に対応するものとすることができ、カスタマイズされたオーディオ体験を対象に提供するように、対象によって聴覚的に知覚可能な出力オーディオ信号を発生させるために、入力オーディオ信号に印加可能である。
本開示の実施形態を、以下の図面を参照しながら下記で説明する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】本開示の実施形態に従った、オーディオ体験をカスタマイズするように動作可能であり、処理装置を含む、システムを示す図である。
【図２】本開示の実施形態に従った、図１の処理装置をさらに詳細に示す図である。
【図３】本開示の実施形態に従った、少なくとも１つの出力信号を発生させるように構成される図２の処理装置に関係する例示的コンテキストを示す図である。
【図４】本開示の実施形態に従った、図１のシステムと関連した処理方法を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
本開示は、オーディオ体験をカスタマイズするためのシステム（および、システムと関連した処理方法）に関する。オーディオ体験のカスタマイズは、人物によって用いられるオーディオデバイスに適用可能な少なくとも１つのカスタマイズされたオーディオ応答特性の導出に基づくことができる。オーディオデバイスにおいて、入力オーディオ信号は、人物によって聴覚的に知覚可能な出力オーディオ信号を生成するために、カスタマイズされたオーディオ応答特性に基づいて処理可能である。この点について、システム、およびそれと関連した処理方法は、人物に固有であり得る少なくとも１つのカスタマイズされたオーディオ応答特性を導出／発生させるやり方によって、オーディオ体験を人物向けにカスタマイズするように動作可能である。
オーディオ応答特性は、オーディオ関連伝達関数に関連付けることができる。オーディオ関連伝達関数は、たとえば、頭部インパルス応答（ＨＲＩＲ）および／またはバイノーラル室内インパルス応答（ＢＲＩＲ）に関連付けられることができる。特定の例において、オーディオ関連伝達関数は、それぞれＨＲＩＲおよび／またはＢＲＩＲの適切な変換（たとえば、フーリエ変換）に基づいて導出可能な、頭部伝達関数（ＨＲＴＦ）および／またはバイノーラル室内伝達関数（ＢＲＴＦ）に基づくことができる。
これらについては、以下で図１から図４を参照しながらより詳細に考察する。
【０００８】
図１を参照すると、本開示の一実施形態に従ったシステム１００が示されている。具体的に言えば、システム１００はオーディオ体験をカスタマイズするように動作可能であり得る。より具体的に言えば、システム１００は人物１００ａ向けにオーディオ体験をカスタマイズするように動作可能であり得る。
システム１００は、処理装置１０２、１つまたは複数のデータベース１０４、および通信ネットワーク１０６を含むことができる。システム１００は、オーディオデバイス１０８をさらに含むことができる。オーディオデバイス１０８は、オーディオ信号を体験するために人物１００ａによって使用可能である。
処理装置１０２は、たとえば、コンピュータ（たとえば、デスクトップコンピュータ、スマートフォン、電子タブレット、ラップトップコンピュータ、メディアプレーヤ、あるいは、前述の例のうちの２つ以上の組み合わせ）に対応するものとすることができる。
【０００９】
１つまたは複数のデータベース１０４は、たとえば、１つまたは複数のＨＲＩＲベースのデータベースおよび／または１つまたは複数のＢＲＩＲベースのデータベース（または、代替として、対応する１つまたは複数のＨＲＴＦおよび／またはＢＲＴＦベースのデータベース）に対応するものとすることができる。一例において、データベース１０４は、個別の対象および／または異なる人工的なヘッドアンドトルソシミュレータに関して測定、抽出、および／またはパラメータ化されたＨＲＩＲ／ＨＲＴＦを含む、ＨＲＩＲ／ＨＲＴＦデータベースに対応するものとすることができる。別の例において、データベース１０４は、ソース／受信器距離および／または方位角などの様々なパラメータが考慮される異なるタイプの室内で、測定、抽出、および／またはパラメータ化されたＢＲＩＲ／ＢＲＴＦを含む、ＢＲＩＲ／ＢＲＴＦデータベースに対応するものとすることができる。さらに別の例において、対象である個人のイメージは、ＢＲＩＲ／ＢＲＴＦ／ＨＲＩＲ／ＨＲＴＦの特徴またはパラメータを（すなわち、実際のＢＲＩＲ／ＢＲＴＦ／ＨＲＩＲ／ＨＲＴＦの代わりに）記憶し得るデータベースと突き合わせられることができる。
通信ネットワーク１０６は、たとえばインターネットネットワークまたはイントラネットネットワークに対応するものとすることができる。
【００１０】
オーディオデバイス１０８は、たとえば、オーディオ信号のオーディオ体験のために、人物１００ａが着用可能なヘッドセットに対応するものとすることができる。一実施形態において、オーディオデバイス１０８は、オーディオソース（図示せず）、オーディオプロセッサ（図示せず）、およびスピーカドライバのペア（図示せず）を含むことができる。オーディオソースは、オーディオプロセッサに結合可能である。オーディオプロセッサは、スピーカドライバのペアに結合可能である。
処理装置１０２は、データベース１０４に結合可能である。さらに処理装置１０２は、オーディオデバイス１０８に結合可能である。処理装置１０２は、ワイヤード結合およびワイヤレス結合のうちの一方または両方のやり方によって、データベース１０４およびオーディオデバイス１０８に結合可能である。この点について、処理装置１０２およびデータベース１０４は、相互に信号通信するように構成可能である。さらに、処理装置１０２およびオーディオデバイス１０８は、相互に通信するようにも構成可能である。
さらに処理装置１０２は、データベース１０４に直接結合することおよび間接的に結合することのうちの、一方または両方が可能である。
【００１１】
一実施形態において、１つまたは複数のデータベース１０４は、たとえば、１つまたは複数のホストデバイス（たとえば、１つまたは複数のサーバ）によって担持可能である。１つまたは複数の（すなわち、１つまたは複数のホストデバイスによって担持される）データベース１０４は、通信ネットワーク１０６に結合可能である。さらに処理装置１０２は、通信ネットワーク１０６に結合可能である。この点について、処理装置１０２およびデータベース１０４は、処理装置１０２が通信ネットワーク１０６を介してデータベースに結合されるという点で、間接的に結合されるものと見なされ得る。
別の実施形態において、１つまたは複数のデータベース１０４は、処理装置１０２によって担持可能である。この点について、処理装置１０２およびデータベース１０４は、直接結合されるものと見なされ得る。
さらに別の実施形態において、１つまたは複数のデータベース１０４は１つまたは複数のホストデバイス（たとえば、１つまたは複数のサーバ）によって担持可能であり、１つまたは複数のデータベース１０４は処理装置１０２によって担持可能である。（１つまたは複数のホストデバイスおよび／または処理装置１０２によって担持される）１つまたは複数のデータベース１０４は、通信ネットワーク１０６に結合可能である。この点について、１つまたは複数のデータベース１０４は処理装置１０２に直接結合可能である一方で、１つまたは複数の他のデータベース１０４は処理装置１０２に間接的に（すなわち、通信ネットワーク１０６を介して）結合可能である。
【００１２】
一般に、処理装置１０２は、人物１００ａの１つまたは複数のイメージをキャプチャするように、および／または人物１００ａの１つまたは複数のキャプチャされたイメージを受信するように、ならびに、少なくとも１つの入力信号を発生させるためにキャプチャされたイメージを処理するように、構成可能である。処理装置１０２は、さらに、少なくとも１つの出力信号を発生させるために入力信号を処理するように構成可能である。
データベース１０４は、少なくとも１つのデータベース信号に関連付けることができる。データベース信号は、データベース１０４内に含まれるデータセットに対応するものとすることができる。データセットは、一例において、前述のＨＲＩＲ／ＨＲＴＦに対応するものとすることができる。別の例において、データセットは前述のＢＲＩＲ／ＢＲＴＦに対応するものとすることができる。
一実施形態において、処理装置１０２は、出力信号を発生させる／生成するためにデータベース１０４から通信可能なデータベース信号に基づいて、入力信号を処理するように構成可能である。
発生した出力信号は、さらなる処理のために処理装置１０２から通信可能である。具体的に言えば、出力信号は、さらなる処理のために処理装置１０２からオーディオデバイス１０８へと通信可能である。より具体的に言えば、オーディオデバイス１０８における１つまたは複数の入力オーディオ信号は、１つまたは複数の出力オーディオ信号を生成／発生させるために、受信した出力信号に基づいて処理可能である。
【００１３】
さらにより具体的に言えば、オーディオデバイス１０８において、入力オーディオ信号が発生可能であり、オーディオソースからオーディオプロセッサへと通信可能である。オーディオプロセッサは、処理装置１０２から通信される出力信号に基づいて構成可能である。具体的に言えば、オーディオプロセッサは、出力オーディオ信号を発生させる／生成するために、出力信号に基づいて入力オーディオ信号を処理するように構成可能である。発生した出力オーディオ信号は、オーディオプロセッサからスピーカドライバへと通信可能である。
出力オーディオ信号は、オーディオデバイス１０８からスピーカドライバを介して出力可能であり、オーディオデバイス１０８を着用している人物１００ａによって聴覚的に知覚可能である。
一実施形態において、人物１００ａのキャプチャされたイメージは、人物１００ａに関連付けられた入力データを抽出／決定するために処理可能である。人物１００ａに関連付けられた入力データは、たとえば、人物１００ａに関連付けられた生体測定データ（１つまたは複数の耳翼特徴、両眼の間隔に関連付けられた距離など）に対応するものとすることができる。この点について、入力信号は、人物１００ａに関連付けられた生体測定データに対応するものとすることができ、出力信号は、人物１００ａに固有であり得るオーディオ応答特性（たとえば、オーディオ関連伝達関数）に対応する出力データに対応するものとすることができる。したがって、出力信号は、人物１００ａによって体験されるオーディオ知覚（すなわち、オーディオ体験）のカスタマイズを容易にするために発生するものと見なされ得る。
【００１４】
概して、本開示は、オーディオ体験が、人物１００ａ向けにカスタマイズされた少なくとも１つのオーディオ応答特性（すなわち、出力信号）を導出／発生させるやり方によって、人物１００ａ向けにカスタマイズ可能であることを企図している。人物１００ａが聴覚的に知覚可能な出力オーディオ信号を発生させるためにカスタマイズされたオーディオ応答特性に基づいて入力オーディオ信号を処理することによって、オーディオ体験を人物１００ａ向けにカスタマイズすることができる。
人物１００ａのイメージキャプチャ、入力信号を発生させるためのキャプチャされたイメージの処理、および、出力信号を生成／発生させるための入力信号の処理について、下記において図２を参照しながらさらに詳細に考察する。
図２は、本開示の一実施形態に従った処理装置１０２をさらに詳細に示している。
図に示されるように、処理装置１０２は、入力部分２０２、処理部分２０４、および出力部分２０６を含み得る。処理装置１０２は、送受信器部分２０８をさらに含み得る。入力部分２０２は処理部分２０４に結合可能である。処理部分２０４は出力部分２０６に結合可能である。加えて、処理部分２０４は送受信器部分２０８にも結合可能である。
【００１５】
入力部分２０２は、一実施形態において、人物１００ａの１つまたは複数のイメージをキャプチャするために動作可能なように構成された、イメージキャプチャデバイスに対応するものとすることができる。別の実施形態において、入力部分２０２は、入力ソース（図示せず）から人物１００ａの１つまたは複数のキャプチャされたイメージを受信するように構成された、送受信器に対応するものとすることができる。入力ソースは、たとえば、ワイヤード結合およびワイヤレス結合のうちの一方または両方のやり方によって入力部分２０２に接続可能な、リモートのイメージキャプチャデバイスとすることができる。
処理部分２０４は、一実施形態において、マイクロプロセッサに対応するものとすることができ、イメージ処理部分２０４ａおよびカスタマイズ処理部分２０４ｂを含むことができる。イメージ処理部分２０４ａは入力部分２０２に結合可能である。さらに、イメージ処理部分２０４ａはカスタマイズ処理部分２０４ｂにも結合可能である。カスタマイズ処理部分２０４ｂは、出力部分２０６および送受信器部分２０８のうちの一方または両方に結合可能である。
【００１６】
イメージ処理部分２０４ａは、１つまたは複数の入力信号を生成／発生させるためのさらなる処理のために、人物１００ａの１つまたは複数のキャプチャされたイメージを受信するように構成可能である。前述のように、入力信号は、人物１００ａに関連付けられた生体測定データに対応するものとすることができる。一実施形態において、イメージ処理部分２０４ａは、キャプチャされたイメージを受信し、人物１００ａに関連付けられた生体測定データの自動抽出のためのイメージ処理技法によって、キャプチャされたイメージを処理するように、構成可能である。抽出される生体測定データは、一例において、人物１００ａの耳翼／耳介に関連付けられることができる。別の例において、抽出される生体測定データは、人物１００ａの頭部／肩に関連付けられることができる。抽出される生体測定データに対応する入力信号は、イメージ処理部分２０４ａからカスタマイズ処理部分２０４ｂに通信可能である。
カスタマイズ処理部分２０４ｂは、１つまたは複数の出力信号を生成／発生させるためのさらなる処理のために、１つまたは複数の入力信号を受信するように構成可能である。入力信号は、１つまたは複数の処理ストラテジに基づいて処理可能である。たとえば入力信号は、第１の処理ストラテジ、第２の処理ストラテジ、および第３の処理ストラテジのうちの１つまたは複数、あるいはそれらの組み合わせに基づいて、処理可能である。
【００１７】
一実施形態において、入力信号は、第１の処理ストラテジ、第２の処理ストラテジ、および第３の処理ストラテジのうちのいずれか１つに基づいて、処理可能である。別の実施形態において、入力信号は、第１の処理ストラテジ、第２の処理ストラテジ、および第３の処理ストラテジのうちのいずれかの組み合わせに基づいて、処理可能である。
第１の処理ストラテジは、たとえば多重一致処理ベースストラテジに対応するものとすることができる。
多重一致処理ベースストラテジに関して、本開示は、キャプチャされたイメージから抽出される生体測定データが、一実施形態において、生体測定データに一致する１つまたは複数のデータセット（たとえば、ＨＲＩＲ／ＨＲＴＦまたはＢＲＩＲ／ＢＲＴＦ）を識別および取り出すために、処理装置１０２からデータベース１０４へと通信可能であることを企図している。具体的に言えば、処理装置１０２は、生体測定データに一致する１つまたは複数のデータセットを識別および取り出すように構成可能である。
さらに、多重一致処理ベースストラテジに関して、本開示は、別の実施形態において、処理装置１０２がトレーニング可能であることを企図している。後でさらに詳細に考察するように、処理装置１０２のトレーニングは、たとえば、第２の処理ストラテジおよび第３の処理ストラテジのうちの一方または両方に基づくことができる。具体的に言えば、処理装置１０２は、たとえば、（たとえば、第２および／または第３の処理ストラテジに基づいて）トレーニング可能であり、１つまたは複数のデータセット（たとえば、ＨＲＩＲ／ＨＲＴＦまたはＢＲＩＲ／ＢＲＴＦ）は、生体測定データに基づいてトレーニングされた処理装置１０２による識別および取り出しが可能である。
【００１８】
本開示は、取り出されるデータセットが、生体測定データに関して完全一致であるものとは見なされない場合があることを、さらに企図している。
具体的に言えば、本開示は、取り出される各データセットが、生体測定データに関してある程度の不一致に関連付けられ得ることを企図している。この点について、処理装置１０２は、（たとえばプログラミングのやり方によって）生体測定データに関して取り出される各データセットに関連付けられた信頼水準を決定するように構成可能である。信頼水準は、生体測定データに関連して取り出されるデータセットの一致または不一致の程度の大きさであり得る。したがって、信頼水準は、取り出されるデータセットと生体測定データとの間の一致の程度／不一致の程度を数値化する、フォーム近接性測度（すなわち、一致の程度または不一致の程度）と見なすことができる。
たとえば、生体測定データに基づいて、第１のデータセット（すなわち、第１のＢＲＩＲ）、第２のデータセット（すなわち、第２のＢＲＩＲ）、および第３のデータセット（すなわち、第３のＢＲＩＲ）を取り出すことができる。第１のＢＲＩＲは、第２および第３のＢＲＩＲに比べて、最も近接的に生体測定データに一致していると見なすことができる。第２のＢＲＩＲは、次に近接的に生体測定データに一致しており、その次に一致しているのが第３のＢＲＩＲであると見なすことができる。完全一致は信頼水準「１」で数値化可能であり、完全不一致は信頼水準「０」で数値化可能であって、第１から第３までのＢＲＩＲは、たとえば、それぞれ信頼水準「０．８」、「０．６」、および「０．４」で数値化可能である。
【００１９】
多重一致処理ベースストラテジに基づいて取り出される各データセット（たとえば、第１のＢＲＩＲ、第２のＢＲＩＲ、および第３のＢＲＩＲ）は、中間プロセッサデータセットと見なされ得る。たとえば、第１のＢＲＩＲ、第２のＢＲＩＲ、および第３のＢＲＩＲは、それぞれ、第１の中間プロセッサデータセット、第２の中間プロセッサデータセット、および第３の中間プロセッサデータセットに対応するものと見なされ得る。
この点について、１つまたは複数の中間プロセッサデータセットは、第１の処理ストラテジに基づいて発生／導出可能である。処理装置１０２は、後でさらに詳細に考察するように、出力信号を発生させる／生成するために、中間プロセッサデータセットをさらに処理するように構成可能である。
第２の処理ストラテジは、たとえば、多重認識装置ベース処理ストラテジに対応するものとすることができる。
【００２０】
多重認識装置ベース処理ストラテジに関して、本開示は、処理装置１０２が多重認識装置として構成され得ることを企図している。具体的に言えば、処理装置１０２は、トレーニングのやり方によって多重認識装置として構成され得る。より具体的に言えば、処理装置１０２は、複数のトレーニングパラメータに基づいて、１つまたは複数のデータセット（たとえば、１つまたは複数のＢＲＩＲ）を取り出すようにトレーニング可能である。
複数のトレーニングパラメータは、たとえば、生体測定データに関連付けられた特徴タイプ（すなわち、生体測定データ特徴タイプ）に基づくことができる。具体的に言えば、複数のトレーニングパラメータは、生体測定データに関連付けられた複数の特徴タイプに基づくことができる。１人または複数の人物のイメージを、生体測定データに関連付けられた各特徴タイプについてキャプチャすることができる。
前述のように、生体測定データの例は、耳翼特徴および両眼の間隔に関連付けられた距離（すなわち、両眼間隔）を含むことができる。生体測定データのさらなる例は、人物１００ａの頭部のサイズ（すなわち、頭部半径）を含むことができる。さらに、耳翼特徴は、たとえば耳翼のサイズ（すなわち、耳翼半径）に関連付けられることができる。
【００２１】
この点について、頭部半径は第１の生体測定データ特徴タイプの例と見なされ得、耳翼半径は第２の生体測定データ特徴タイプの例と見なされ得る。さらに、両眼間隔は、第３の生体測定データ特徴タイプの例と見なされ得る。
さらに、一例において、５人の人物のイメージ（すなわち、第１の対象「Ａ」、第２の対象「Ｂ」、第３の対象「Ｃ」、第４の対象「Ｄ」、および第５の対象「Ｅ」）を、各生体測定データ特徴タイプに関連してキャプチャすることができる。
トレーニングパラメータは、一例において、第１および第２の生体測定データ特徴タイプを含むことができる。トレーニングパラメータは、別の例において、第３の生体測定データ特徴タイプをさらに含むことができる。この点について、トレーニングパラメータは、一例において、第１および第２の生体測定データ特徴タイプの各々の５つのセット（すなわち、対象「Ａ」から「Ｅ」）を含むことができる。トレーニングパラメータは、別の例において、第３の生体測定データ特徴タイプの５つのセット（すなわち、対象「Ａ」から「Ｅ」）をさらに含むことができる。
【００２２】
一例として、処理装置１０２は、３つの生体測定データ特徴タイプに基づいて、３タイプ認識装置（すなわち、多重認識装置）となるようにトレーニング可能である。具体的に言えば、処理装置１０２は、（たとえば、対象「Ａ」から「Ｅ」の各々の頭部半径に基づいて）第１のタイプの認識装置、（たとえば、対象「Ａ」から「Ｅ」の各々の耳翼半径に基づいて）第２のタイプの認識装置、および（たとえば、対象「Ａ」から「Ｅ」の各々の両眼間隔に基づいて）第３のタイプの認識装置となるように、トレーニング可能である。加えて、多重一致処理ベースストラテジに関して前述したのと類似のやり方で、第１から第３のタイプの認識装置のうちの１つまたは複数は、新しい第１の生体測定データ特徴タイプ、新しい第２の生体測定データ特徴タイプ、および新しい第３の生体測定データ特徴タイプのうちの、１つまたは複数に対応して与えられるデータベース１０４から、１つまたは複数のデータセット（たとえば、ＨＲＩＲ／ＨＲＴＦまたはＢＲＩＲ／ＢＲＴＦ）を識別および取り出すように構成可能である。新しい生体測定データ特徴タイプは、新しい対象（すなわち、第６の対象「Ｆ」）に基づくことができる。
【００２３】
本開示は、トレーニングパラメータが、データセットに関連付けられた特徴などの他の特徴に基づくことができることを企図している。たとえば、ＢＲＩＲのスペクトルの大きさ、ＢＲＩＲのスペクトルノッチおよびピークを、トレーニングパラメータとして使用することができる。
一例において、処理装置１０２は、ＢＲＩＲのスペクトルピークおよびノッチに基づいて、第１のタイプの認識装置となるようにトレーニング可能である。処理装置１０２は、さらに、ＢＲＩＲのスペクトルの大きさに基づいて、第２のタイプの認識装置としてトレーニング可能である。第１のタイプの認識装置は（すなわち、ＢＲＩＲのスペクトルピークおよびノッチに基づいて）、オーディオソースの仰角（elevation）に対する感度などのある空間特性を強調することができる。第２のタイプの認識装置は（すなわち、ＢＲＩＲのスペクトルの大きさに基づいて）、人物の頭部の形状に関連付けられることができる。
本開示は、前述の特徴タイプ以外に、処理装置１０２のトレーニングが（すなわち、多重認識装置として構成されるように）、ニューラルネットワークおよび統計的混合モデルなどの１つまたは複数の機械学習方法のやり方によることが可能であることを、さらに企図している。
多重認識装置ベース処理ストラテジに基づいて取り出されるデータセットの各々は、中間プロセッサデータセットと見なされ得る。一例において、第１から第３のタイプの認識装置は、各々、１つまたは複数のデータセット（すなわち、１つまたは複数の中間プロセッサデータセット）を識別および取り出すように構成可能である。
特定の一例において、第１のタイプの認識装置は第１のＢＲＩＲおよび第２のＢＲＩＲを識別および取り出すように構成可能であり、第２のタイプの認識装置は第３のＢＲＩＲを識別および取り出すように構成可能であり、第３のタイプの認識装置は第４および第５のＢＲＩＲを識別および取り出すように構成可能である。第１から第５のＢＲＩＲは、それぞれ、第１の中間プロセッサデータセット、第２の中間プロセッサデータセット、第３の中間プロセッサデータセット、第４の中間プロセッサデータセット、および第５の中間プロセッサデータセットに対応するものと見なされ得る。
【００２４】
別の特定の例において、第１のタイプの認識装置は、第１のＢＲＩＲおよび第２のＢＲＩＲを識別および取り出すように構成可能であり、第３のタイプの認識装置は、第３のＢＲＩＲを識別および取り出すように構成可能である。第１から第３のＢＲＩＲは、それぞれ、第１の中間プロセッサデータセット、第２の中間プロセッサデータセット、および第３の中間プロセッサデータセットに対応するものと見なされ得る。
さらに別の特定の例において、第１のタイプの認識装置は第１のＢＲＩＲを識別および取り出すように構成可能であり、第２のタイプの認識装置は第２のＢＲＩＲを識別および取り出すように構成可能であり、第３のタイプの認識装置は第３のＢＲＩＲを識別および取り出すように構成可能である。第１から第３のＢＲＩＲは、それぞれ、第１の中間プロセッサデータセット、第２の中間プロセッサデータセット、および第３の中間プロセッサデータセットに対応するものと見なされ得る。
この点について、１つまたは複数の中間プロセッサデータセットは、第２の処理ストラテジに基づいて発生／導出可能である。処理装置１０２は、後でさらに詳細に考察するように、出力信号を発生させる／生成するために、中間プロセッサデータセットをさらに処理するように構成可能である。
第３の処理ストラテジは、たとえば、クラスタベースの処理ストラテジに対応するものとすることができる。
【００２５】
クラスタベースの処理ストラテジに関して、本開示は、データベース１０４の／からのデータセット（たとえば、ＢＲＩＲ）は、Ｋ平均法ベースのクラスタ化、階層的分布ベースのクラスタ化、密度ベースのクラスタ化、および機械学習（ＡＩ）ベースのクラスタ化（たとえば、サポートベクトルマシンクラスタ化、および深畳み込みニューラルネットワーク）などの方法を使用してクラスタ化（すなわち、グループ化）可能であることを企図している。具体的に言えば、一例において、１つまたは複数のデータセットをデータベース１０４から取り出すことが可能であり、取り出したデータセットのクラスタ化によって、１つまたは複数のクラスタグループを導出することが可能である。
一実施形態において、処理装置１０２は、クラスタベーストレーニングを受けることができる。具体的に言えば、処理装置１０２は、導出された１つまたは複数のクラスタグループによるトレーニングを受けることができる。好ましくは、同様と見なされるデータセット（たとえば、同様のＢＲＩＲ）をグループ化して、クラスタを形成することができる。
【００２６】
たとえば、各生体測定特徴タイプに関連してキャプチャされる５人の人物（すなわち、第１の対象「Ａ」、第２の対象「Ｂ」、第３の対象「Ｃ」、第４の対象「Ｄ」、および第５の対象「Ｅ」）の前の例に基づいて、第１のデータセット（すなわち、第１のＢＲＩＲ）、第２のデータセット（すなわち、第２のＢＲＩＲ）、第３のデータセット（すなわち、第３のＢＲＩＲ）、第４のデータセット（すなわち、第４のＢＲＩＲ）、第５のデータセット（すなわち、第５のＢＲＩＲ）が取得可能である。第１および第２のＢＲＩＲは、たとえば第１のクラスタとしてグループ化可能であり、第３、第４、および第５のＢＲＩＲは、たとえば第２のクラスタとしてグループ化可能である。さらに、５人の人物の前述の例のイメージは、第１のイメージ（すなわち、第１のデータセットに関連付けられる）、第２のイメージ（すなわち、第２のデータセットに関連付けられる）、第３のイメージ（すなわち、第３のデータセットに関連付けられる）、第４のイメージ（すなわち、第４のデータセットに関連付けられる）、および第５のイメージ（すなわち、第５のデータセットに関連付けられる）に対応するものとすることができることが明らかであろう。
処理装置１０２は、関連付けのやり方によってトレーニング可能である。たとえば処理装置１０２は、第１のイメージを第１のクラスタに関連付けるやり方、第２のイメージを第１のクラスタに関連付けるやり方、第３のイメージを第２のクラスタに関連付けるやり方、および第４のイメージを第２のクラスタに関連付けるやり方によって、トレーニング可能である。
【００２７】
明らかなことに、１つのクラスタ（すなわち、データセットのグループ）によってトレーニングされる処理装置１０２は、モデルに対応するものとすることができる。したがって、複数のクラスタ（たとえば、第１のクラスタ、第２のクラスタ、および第３のクラスタ）によってトレーニングされる場合、処理装置１０２は、複数のモデル（すなわち、第１のクラスタに基づく第１のモデル、第２のクラスタに基づく第２のモデル、および第３のクラスタに基づく第３のモデル）に対応するものとすることができる。明らかなことに、データベース１０４に含まれるデータセットのセット全体に比べてモデルの領域空間の方が概して小さいため、より正確な補間が容易となり得る。たとえば、補間は、周波数領域または時間領域のいずれかにおいて可能である。
一実施形態において、処理装置１０２は、前述の複数モデルのうちの１つまたは複数に基づいて、データベース１０４から１つまたは複数のデータセット（たとえば、ＢＲＩＲ／ＢＲＴＦまたはＨＲＩＲ／ＨＲＴＦ）を導出するように構成可能である。別の実施形態において、処理装置１０２は、応答特性を導出／発生させるために、各モデルを（すなわち、前述の複数モデルから）特徴付けるように構成可能である。
【００２８】
本開示の実施形態によれば、クラスタベースの処理ストラテジに基づいて取り出されるデータセットの各々は、中間プロセッサデータセットと見なされ得る。一例において、前述の複数モデル（たとえば、第１から第３のモデル）のうちの１つまたは複数に基づいて、処理装置１０２は、１つまたは複数の対応するデータセット（たとえば、１つまたは複数のＢＲＩＲ）を識別および取り出すように構成可能である。
特定の一例において、第１のモデルに基づいて、処理装置１０２は、第１のＢＲＩＲおよび第２のＢＲＩＲを識別および取り出すように構成可能である。第２のモデルに基づいて、処理装置１０２は、第３のＢＲＩＲを識別および取り出すように構成可能である。第３のモデルに基づいて、処理装置１０２は、第４のＢＲＩＲおよび第５のＢＲＩＲを識別および取り出すように構成可能である。第１から第５のＢＲＩＲは、それぞれ、第１の中間プロセッサデータセット、第２の中間プロセッサデータセット、第３の中間プロセッサデータセット、第４の中間プロセッサデータセット、および第５の中間プロセッサデータセットに対応するものと見なされ得る。
【００２９】
別の特定の例において、第１のモデルに基づいて、処理装置１０２は、第１のＢＲＩＲおよび第２のＢＲＩＲを識別および取り出すように構成可能である。第２のモデルに基づいて、処理装置１０２は、第３のＢＲＩＲを識別および取り出すように構成可能である。第１から第３のＢＲＩＲは、それぞれ、第１の中間プロセッサデータセット、第２の中間プロセッサデータセット、および第３の中間プロセッサデータセットに対応するものと見なされ得る。
さらに別の特定の例において、第１のモデルに基づいて、処理装置１０２は、第１のＢＲＩＲを識別および取り出すように構成可能である。第２のモデルに基づいて、処理装置１０２は、第２のＢＲＩＲを識別および取り出すように構成可能である。第３のモデルに基づいて、処理装置１０２は、第３のＢＲＩＲを識別および取り出すように構成可能である。第１から第３のＢＲＩＲは、それぞれ、第１の中間プロセッサデータセット、第２の中間プロセッサデータセット、および第３の中間プロセッサデータセットに対応するものと見なされ得る。
前述のように、処理装置１０２は、別の実施形態において、応答特性を導出／発生させるために、各モデルを（すなわち、前述の複数モデルから）特徴付けるように構成可能である。一例において、前述の複数モデル（たとえば、第１から第３のモデル）のうちの１つまたは複数に基づいて、処理装置１０２は、１つまたは複数の対応する応答特性を導出／発生させるように構成可能である。
【００３０】
本開示の別の実施形態によれば、クラスタベースの処理ストラテジに基づいて導出／発生した応答特性の各々は、中間プロセッサデータセットと見なされ得る。一例において、前述の複数モデル（たとえば、第１から第３のモデル）のうちの１つまたは複数に基づいて、処理装置１０２は、１つまたは複数の対応する応答特性（たとえば、第１の応答特性、第２の応答特性、および第３の応答特性）を導出／発生させるように構成可能である。導出／発生した応答特性は、導出／発生した中間プロセッサデータセット（たとえば、第１の中間プロセッサデータセット、第２の中間プロセッサデータセット、および第３の中間プロセッサデータセット）に対応するものとすることができる。たとえば、第１から第３の応答特性は、それぞれ、第１から第３の中間プロセッサデータセットに対応するものとすることができる。
本開示は、処理装置１０２が、静的クラスタ特徴付けおよび動的クラスタ特徴付けのうちの一方または両方のやり方によってモデルを特徴付けるように構成可能であることを企図している。さらに、各クラスタは、重心および複数のデータセット（たとえば、ＢＲＩＲ／ＢＲＴＦまたはＨＲＩＲ／ＨＲＴＦ）に関連付けられることができる。
【００３１】
静的クラスタ特徴付けに関して、データセット（たとえば、ＢＲＩＲ）および／またはクラスタの重心を考慮することができる。一例において、応答特性を導出／発生させるために、クラスタにおけるＢＲＩＲの平均を取得することができる。別の例において、応答特性を導出／発生させるために、重心に最も近いものと見なされるＢＲＩＲを識別することができる。さらに別の例において、応答特性を導出／発生させるために、すべてのＢＲＩＲの加重和（重心により近いＢＲＩＲが、重心からより遠いＢＲＩＲに比べて高く重み付けされる）を取得することができる。さらに他の例において、データセットを、一般的な統計的方法（たとえば、中央値ベースの統計的方法）に基づいて考慮することができる。
明らかなことに、この点について、静的クラスタ特徴付けに基づいて、各モデルを（たとえば、ＢＲＩＲの形の）応答特性に関連付けることができる。たとえば、第１のモデルを（たとえば、第１のＢＲＩＲの形の）第１の応答特性に関連付けることが可能であり、第２のモデルを（たとえば、第２のＢＲＩＲの形の）第２の応答特性に関連付けることが可能であり、第３のモデルを（たとえば、第３のＢＲＩＲの形の）第３の応答特性に関連付けることが可能である。
【００３２】
動的クラスタ特徴付けに関して、データセットおよび／またはクラスタの重心を、キャプチャされた新しいイメージ（たとえば、第１の対象「Ａ」、第２の対象「Ｂ」、第３の対象「Ｃ」、第４の対象「Ｄ」、および第５の対象「Ｅ」に関連する５つのイメージの前の例との関連における、新しい第６の対象「Ｆ」に関する第６のイメージ）と組み合わせて考慮することができる。
新しくキャプチャされたイメージ（たとえば、新しい第６の対象「Ｆ」のイメージ）に関連付けられたデータセット（たとえば、ＢＲＩＲ）は、データベース１０４から（すなわち、前述のやり方と類似したやり方で）識別および取り出すことが可能である。さらに、新しくキャプチャされたイメージ（すなわち、第６のイメージ）は、たとえば第１から第５のイメージと比較することができる。たとえば、第６のイメージに関連付けられた生体測定データは、第１から第５のイメージに関連付けられた対応する生体測定データに関連付けられた生体測定データと比較することができる。第６のイメージと、第１から第５のイメージのうちのいずれか１つまたはそれらのイメージ任意の組み合わせとの間の、類似性／近接性を決定するやり方によって、第６のイメージに関連付けられたデータセットに関連付けられた重み／寄与を決定することができる。
第６のイメージに関連付けられたデータセットの重み／寄与に基づいて、静的クラスタ特徴付けに関して前に考察したやり方と類似したやり方で、応答特性を決定することができる。
【００３３】
たとえば、静的クラスタ特徴付けとの関連において前述したように、応答特性を導出／発生させるように、すべてのＢＲＩＲの加重和（重心により近いＢＲＩＲが、重心からより遠いＢＲＩＲに比べて高く重み付けされる）を決定するための基準として、重心を使用することができる。動的クラスタ特徴付けの場合、重心の代わりに、新しくキャプチャされたイメージ（たとえば、第６のイメージ）に関連付けられたデータセットの重み／寄与を基準として使用することができる。
この点について、１つまたは複数の中間プロセッサデータセットを、第３の処理ストラテジに基づいて発生／導出させることができる。処理装置１０２は、後でさらに詳細に考察するように、出力信号を発生させる／生成するために、中間プロセッサデータセットをさらに処理するように構成可能である。
処理ストラテジに関する前述に基づいて、少なくとも１つの出力信号を生成するために、複数の中間プロセッサデータセットが、処理ストラテジのうちの任意の１つまたは処理ストラテジの任意の組み合わせに基づいて、導出／生成可能であることが明らかであろう。前述のように、出力信号は、たとえば、カスタマイズされたオーディオ応答特性（たとえば、オーディオ関連伝達関数）の形の出力データに対応するものとすることができる。これらについては、以下で図３を参照しながら、例示のコンテキスト３００に基づいてさらに詳細に考察する。
【００３４】
図３を参照すると、本開示の一実施形態に従い、少なくとも１つの出力信号を発生させるように構成された処理装置１０２に関連する例示のコンテキスト３００が示されている。
具体的に言えば、例示のコンテキスト３００において、データベース１０４は、複数のＢＲＩＲ（すなわち、図３に示されるようなＢＲＩＲ  ＡからＢＲＩＲ  Ｌ）を含むＢＲＩＲベースのデータベースとすることができる。
さらに、処理装置１０２は、前述の処理ストラテジの組み合わせに基づいて構成可能である。たとえば、処理装置１０２は、複数の中間プロセッサデータセットを導出／生成するために、前述の第２および第３の処理ストラテジの組み合わせに基づいてトレーニングするやり方、ならびに、第１の処理ストラテジに基づいて中間プロセッサデータセットを組み合わせるやり方によって、構成可能である。
加えて、処理装置１０２をトレーニングする目的で、複数の対象３０２を考慮することができる。たとえば、処理装置１０２をトレーニングする目的で、少なくとも５人の対象（すなわち、対象「Ａ」から対象「Ｅ」）を考慮することができる。さらに、生体測定データは、５人の対象の各々の耳翼半径などの第１の生体測定データ特徴タイプと、５人の対象の各々の頭部半径などの第２の生体測定データ特徴タイプとのうちの、一方または両方に関連付けられることができる。
【００３５】
より具体的に言えば、矢印３０２ａによって示されるように、処理装置１０２は、データをキャプチャする（すなわち、５人の対象の各々のイメージをキャプチャする）こと、ならびに、第１の（すなわち、対象「Ａ」の）イメージ、第２の（すなわち、対象「Ｂ」の）イメージ、第３の（すなわち、対象「Ｃ」の）イメージ、第４の（すなわち、対象「Ｄ」の）イメージ、および第５の（すなわち、対象「Ｅ」の）イメージに対応する、キャプチャされたイメージ（すなわち、５人の対象の各々のキャプチャされたイメージ）を受信することのうちの、一方または両方を行うように構成可能である。
第１から第５のイメージは、各々、ＢＲＩＲデータベース１０４からのＢＲＩＲに関連付けることができる。具体的に言えば、第１のイメージは第１のＢＲＩＲ（すなわち、ＢＲＩＲ「Ａ」）に関連付けることができる。第２のイメージは第２のＢＲＩＲ（すなわち、ＢＲＩＲ「Ｂ」）に関連付けることができる。第３のイメージは第３のＢＲＩＲ（すなわち、ＢＲＩＲ「Ｃ」）に関連付けることができる。第４のイメージは第４のＢＲＩＲ（すなわち、ＢＲＩＲ「Ｄ」）に関連付けることができる。第５のイメージは第５のＢＲＩＲ（すなわち、ＢＲＩＲ「Ｅ」）に関連付けることができる。
【００３６】
さらに、処理装置１０２は、第１から第５のイメージの各々から生体測定データを抽出するように構成可能である。前述のように、抽出された生体測定データは、耳翼半径および頭部半径のうちの一方または両方を含むことができる。この点について、処理装置１０２は、各対象（すなわち、対象「Ａ」から「Ｅ」）の耳翼半径および／または頭部半径を決定するように構成可能である。
一実施形態において、第１から第５のＢＲＩＲは、クラスタ化のやり方により処理装置１０２によってさらに処理可能である。クラスタ化は、頭部半径などの抽出された生体測定データに基づくことができる。たとえば、第１から第５のＢＲＩＲは、第１のクラスタおよび第２のクラスタを導出するために、対象（すなわち、対象「Ａ」から対象「Ｅ」）の各々の頭部半径に基づいて、Ｋ平均法ベースのクラスタ化を受けることができる。具体的に言えば、第１のクラスタは、たとえば、第１のＢＲＩＲ（すなわち、ＢＲＩＲ「Ａ」）、第２のＢＲＩＲ（すなわち、ＢＲＩＲ「Ｂ」）、および第５のＢＲＩＲ（すなわち、ＢＲＩＲ「Ｅ」）を含むことができる。第２のクラスタは、たとえば、第３のＢＲＩＲ（すなわち、ＢＲＩＲ「Ｃ」）および第４のＢＲＩＲ（すなわち、ＢＲＩＲ「Ｄ」）を含むことができる。
【００３７】
さらに、処理装置１０２は、複数のトレーニングオプションを介してトレーニング可能である。複数のトレーニングオプションは、たとえば、第１のトレーニングオプションおよび第２のトレーニングオプションを含むことができる。
第１のトレーニングオプションは、たとえば、第１の生体測定データ特徴タイプ（たとえば、耳翼半径）に基づいて第１のタイプの認識装置となるように処理装置１０２をトレーニングすることに関連付けられることができる。具体的に言えば、第１の（すなわち、対象「Ａ」の）イメージに基づいて抽出される耳翼半径は第１のＢＲＩＲ（すなわち、ＢＲＩＲ「Ａ」）に関連付けることが可能であり、第２の（すなわち、対象「Ｂ」の）イメージに基づいて抽出される耳翼半径は第２のＢＲＩＲ（すなわち、ＢＲＩＲ「Ｂ」）に関連付けることが可能であり、第３の（すなわち、対象「Ｃ」の）イメージに基づいて抽出される耳翼半径は第３のＢＲＩＲ（すなわち、ＢＲＩＲ「Ｃ」）に関連付けることが可能であり、第４の（すなわち、対象「Ｄ」の）イメージに基づいて抽出される耳翼半径は第４のＢＲＩＲ（すなわち、ＢＲＩＲ「Ｄ」）に関連付けることが可能であり、第５の（すなわち、対象「Ｅ」の）イメージに基づいて抽出される耳翼半径は第５のＢＲＩＲ（すなわち、ＢＲＩＲ「Ｅ」）に関連付けることが可能である。
【００３８】
処理装置１０２は、耳翼とＢＲＩＲとの間の前述の関連付けの各々を、参照テーブル３０４（すなわち、生体測定データ特徴タイプとデータセットとの間の関連付けに基づく参照データのテーブル）の形で記憶するように構成可能である。参照テーブル３０４は、たとえば、処理装置１０２のメモリ部分（図示せず）内に記憶可能である。参照テーブル３０４は、後でさらに詳細に考察するように、１つまたは複数の中間プロセッサデータセットを発生させるための基礎とすることができる。
第２のトレーニングオプションは、たとえば、第２の生体測定データ特徴タイプ（たとえば、頭部半径）に基づいて第２のタイプの認識装置となるように処理装置１０２をトレーニングすることに関連付けられることができる。さらに第２のトレーニングオプションは、１つまたは複数のクラスタ３０６（たとえば、第１のクラスタおよび／または第２のクラスタ）を導出するために、第２の生体測定データ特徴タイプに基づいてクラスタ化するやり方によるものとすることができる。
前の例において、対象（すなわち、対象「Ａ」から対象「Ｅ」）の各々の頭部半径は、第１のクラスタおよび第２のクラスタを導出するためにクラスタ化されることができる。第１のクラスタは、たとえば、第１のＢＲＩＲ（すなわち、ＢＲＩＲ「Ａ」）、第２のＢＲＩＲ（すなわち、ＢＲＩＲ「Ｂ」）、および第５のＢＲＩＲ（すなわち、ＢＲＩＲ「Ｅ」）を含むことができる。第２のクラスタは、たとえば、第３のＢＲＩＲ（すなわち、ＢＲＩＲ「Ｃ」）、および第４のＢＲＩＲ（すなわち、ＢＲＩＲ「Ｄ」）を含むことができる。
【００３９】
さらに、第１および第２のクラスタの各々のＢＲＩＲは、中間プロセッサデータセット（たとえば、ＢＲＩＲ）を導出／生成するために、平均化されることができる（すなわち、処理装置１０２は、平均化のやり方によってクラスタをさらに処理するように構成可能である）。具体的に言えば、第１のクラスタは、中間プロセッサデータセット（たとえば、ＢＲＩＲ）を導出／発生させるためにさらに処理可能であり、第２のクラスタは、別の中間プロセッサデータセット（たとえば、別のＢＲＩＲ）を導出／発生させるためにさらに処理可能である。
クラスタ３０６は、一実施形態において、処理装置１０２をトレーニングするために使用可能である。たとえば、第１および第２のクラスタは、処理装置１０２をトレーニングするために使用可能である。
具体的に言えば、処理装置１０２は、たとえば、（すなわち、対象の）頭部半径とクラスタ（すなわち、第１のクラスタ／第２のクラスタ）との間の関連付けのやり方によって、第１および第２のクラスタに基づいてトレーニング可能である。
【００４０】
たとえば、第１の（すなわち、対象「Ａ」の）イメージに基づいて抽出された頭部半径は、第１のクラスタに関連付けることが可能であり、第２の（すなわち、対象「Ｂ」の）イメージに基づいて抽出された頭部半径は、第１のクラスタに関連付けることが可能であり、第３の（すなわち、対象「Ｃ」の）イメージに基づいて抽出された頭部半径は、第２のクラスタに関連付けることが可能であり、第４の（すなわち、対象「Ｄ」の）イメージに基づいて抽出された頭部半径は、第２のクラスタに関連付けることが可能であり、第５の（すなわち、対象「Ｅ」の）イメージに基づいて抽出された頭部半径は、第１のクラスタに関連付けることが可能である。
クラスタ３０６と第２の生体測定データ特徴タイプ（たとえば、頭部半径）との間の関連付けは、前述の参照テーブル３０４と類似の参照ルックアップの形で、処理装置１０２のメモリ部分（図示せず）内に記憶することができる。
第２のトレーニングオプションに基づいてトレーニングされた処理装置１０２は、後でさらに詳細に考察するように、１つまたは複数の中間プロセッサデータセットを発生させるように構成可能である。
【００４１】
前述のように、処理装置１０２は、複数の中間プロセッサデータセットを導出／生成するために、前述の第２および第３の処理ストラテジの組み合わせに基づくトレーニングのやり方によって構成可能である。
明らかなことに、処理装置１０２は、第１および第２のトレーニングオプションの組み合わせに基づいて構成可能である。さらに明らかなことに、第１のトレーニングオプションは、第２の処理ストラテジに基づくものと見なされ得、第２のトレーニングオプションは、第２の処理ストラテジおよび第３の処理ストラテジの組み合わせに基づくものと見なされ得る。このようにして、処理装置１０２は、本開示の実施形態に従い、第２および第３の処理ストラテジの組み合わせに基づくトレーニングのやり方によって構成可能である。
加えて、前述のように、参照テーブル３０４（すなわち、第１のトレーニングオプションに関連する）は、１つまたは複数の中間プロセッサデータセットを発生させるための基礎とすることができ、第２のトレーニングオプションに基づいてトレーニングされた処理装置１０２は、１つまたは複数の中間プロセッサデータセットを発生させるように構成可能である。
（本開示の一実施形態に従い、第１および第２のトレーニングオプションの組み合わせに基づいてトレーニングされた）処理装置１０２は、少なくとも１つの出力信号を発生させる／生成するために、第１の処理ストラテジに基づいて中間プロセッサデータセットを組み合わせるように構成可能である。これについては、図１で述べた前述の人物１００ａに対応する新しい対象「Ｆ」に関連して発生する出力信号との関連において考察する。
【００４２】
新しい対象「Ｆ」（すなわち、人物１００ａ）に関連付けられたキャプチャされたデータが（点線矢印３０８によって示されるように）取得可能である。具体的に言えば、新しい対象「Ｆ」の生体測定データが取得可能であり、取得される生体測定データは、第１の生体測定特徴タイプ（たとえば、耳翼半径）および第２の生体測定特徴タイプ（たとえば、頭部半径）を含むことができる。
処理装置１０２は、第１の処理モードに基づいて、中間プロセッサデータセットの第１のセットを発生させる／生成するように構成可能である。さらに、処理装置１０２は、第２の処理モード基づいて、中間プロセッサデータセットの第２のセットを発生させる／生成するように構成可能である。
中間プロセッサデータセットの第１のセットおよび第２のセットの各々は、１つまたは複数の中間プロセッサデータセット（たとえば、１つまたは複数のＢＲＩＲ）を含むことができる。さらに、第１の処理モードは、前述の第１のタイプの認識装置として動作する処理装置１０２に基づくことが可能であり、第２の処理モードは、前述の第２のタイプの認識装置として動作する処理装置１０２に基づくことが可能である。
【００４３】
第１の処理モードにおいて、新しい対象「Ｆ」の生体測定データは、データ比較のやり方で処理装置１０２によってさらに処理可能である。より具体的に言えば、新しい対象「Ｆ」に関連付けられた第１の生体測定特徴タイプ（たとえば、耳翼半径）が取得可能であり、たとえば、新しい対象「Ｆ」の耳翼半径に最も近接的に一致するものと見なされ得る、１つまたは複数のＢＲＩＲを決定する／取り出すために、参照テーブル３０４に対して／用いて比較可能である。
一例において、データ比較は、所定の許容差を伴う最も近接的な一致ベースの比較に基づくことができる。具体的に言えば、所定の許容差は、１ｃｍの差に基づくことができる。より具体的に言えば、新しい対象「Ｆ」の耳翼半径との差が１ｃｍ未満の、参照テーブル３０４における耳翼半径に関連付けられたＢＲＩＲを取り出すことが可能である。
【００４４】
より特定の例において、新しい対象「Ｆ」と参照テーブル３０４内に記録／記憶された対象（すなわち、対象「Ａ」から「Ｅ」）との間の耳翼半径の比較に基づいて、複数のＢＲＩＲ（たとえば、対象「Ａ」の耳翼半径に関連付けられたＢＲＩＲ、対象「Ｃ」の耳翼半径に関連付けられたＢＲＩＲ、および対象「Ｅ」の耳翼半径に関連付けられたＢＲＩＲ）を取り出すことが可能である。最も近接的な一致（たとえば、対象「Ｅ」の耳翼半径に関連付けられたＢＲＩＲ）は信頼水準０．９を有し得（信頼水準１．０は完全一致と見なされる）、次に近接的な一致（たとえば、対象「Ａ」の耳翼半径に関連付けられたＢＲＩＲ）は信頼水準０．８を有し得、それに続いて近接的な一致（たとえば、対象「Ｃ」の耳翼半径に関連付けられたＢＲＩＲ）は信頼水準０．６を有し得る、という具合である。
この点について、中間プロセッサデータセットの第１のセットは、たとえば、信頼水準０．９に関連付けられた第１のＢＲＩＲ（たとえば、ＢＲＩＲ  Ｉ）、信頼水準０．８に関連付けられた第２のＢＲＩＲ（たとえば、ＢＲＩＲ  ＩＩ）、および信頼水準０．６に関連付けられた第３のＢＲＩＲ（たとえば、ＢＲＩＲ  ＩＩＩ）を含むことができる。
第２の処理モードにおいて、新しい対象「Ｆ」の生体測定データは、データ比較のやり方により、処理装置１０２によってさらに処理可能である。より具体的に言えば、新しい対象「Ｆ」に関連付けられた第２の生体測定特徴タイプ（たとえば、頭部半径）が取得可能であり、１つまたは複数のクラスタ３０６を取り出すために、前述のルックアップ参照に対して／用いて比較可能である。取り出された各クラスタ３０６は、信頼水準に関連付けることが可能である。
たとえば、前述の第１のクラスタおよび前述の第２のクラスタは、新しい対象「Ｆ」の頭部半径に基づいて取り出すことが可能である。第１のクラスタは最も近接的に一致するものと見なされ得、第２のクラスタはこれよりもかなり低い程度であり得る。この点について、第１のクラスタは、１．０に近い信頼水準（たとえば、０．９）に関連付けることが可能であるが、第２のクラスタは、１．０からさらに遠い信頼水準（たとえば、０．５）に関連付けることが可能である。
【００４５】
さらに、前述のように、第１および第２のクラスタの各々のＢＲＩＲは、中間プロセッサデータセット（たとえば、ＢＲＩＲ）を導出／生成するために、平均化されることができる。具体的に言えば、第１のクラスタは、中間プロセッサデータセット（たとえば、ＢＲＩＲ）を導出／発生させるためにさらに処理可能であり、第２のクラスタは、別の中間プロセッサデータセット（たとえば、別のＢＲＩＲ）を導出／発生させるためにさらに処理可能である。第１のクラスタに基づいて導出されたＢＲＩＲは、たとえば、第１のクラスタ化されたＢＲＩＲに対応するものとすることができる。第２のクラスタに基づいて導出されたＢＲＩＲは、たとえば、第２のクラスタ化されたＢＲＩＲに対応するものとすることができる。
この点について、中間プロセッサデータセットの第２のセットは、たとえば、信頼水準０．９に関連付けられた第１のクラスタ化されたＢＲＩＲ、および信頼水準０．５に関連付けられた第２のクラスタ化されたＢＲＩＲを含むことができる。
前述のように、処理装置１０２は、第１の処理ストラテジに基づいて中間プロセッサデータセットを組み合わせるように構成可能である。
【００４６】
具体的に言えば、中間プロセッサデータセットの第１および第２のセットは、第１の処理ストラテジに基づいて組み合わせられることができる。
一実施形態において、中間プロセッサデータセットの第１および第２のセットは、出力信号を取得するために、加重和に基づいて組み合わせられることができる。
より具体的に言えば、加重和に基づいて、出力信号はたとえば以下のようなものとすることができる。
出力信号＝０．９*ＢＲＩＲ  Ｉ＋０．８*ＢＲＩＲ  ＩＩ＋０．６*ＢＲＩＲ  ＩＩＩ＋０．９*第１のクラスタ化されたＢＲＩＲ＋０．５*第２のクラスタ化されたＢＲＩＲ
別の実施形態において、中間プロセッサデータセットの第１および第２のセットは、加重和に基づいて組み合わせられることができ、加重和は、出力信号を取得するためにスケールファクタ（すなわち、「Ｎ」）をさらに受ける。たとえば、以下の通りである。
出力信号＝（０．９*ＢＲＩＲ  Ｉ＋０．８*ＢＲＩＲ  ＩＩ＋０．６*ＢＲＩＲ  ＩＩＩ＋０．９*第１のクラスタ化されたＢＲＩＲ＋０．５*第２のクラスタ化されたＢＲＩＲ）*Ｎ（たとえば、加重和において５つのＢＲＩＲが存在すると仮定すると、Ｎ＝１／５である）
【００４７】
図４は、本開示の一実施形態に従い、図１のシステム１００に関連して処理方法４００を示す。
処理方法４００は、抽出ステップ４０２、発生ステップ４０４、および出力ステップ４０６を含むことができる。
抽出ステップ４０２において、対象（たとえば、前述の人物１００ａ／対象「Ｆ」）の少なくとも１つのイメージ（たとえば、写真）をキャプチャすることができる。キャプチャされたイメージは、たとえば、対象の頭部のイメージ、対象の上部胴体のイメージ、または対象の耳のイメージに対応するものとすることができる。キャプチャされたイメージは、少なくとも１つの入力信号を発生させるために、処理装置１０２において受信および処理可能である。
入力信号は、対象に関連付けられた生体測定データに対応するものとすることができる。生体測定データは、キャプチャされたイメージから（たとえば、処理装置１０２によって）抽出可能である。一実施形態において、生体測定データは、第１の生体測定特徴タイプ（たとえば、耳翼半径）および第２の生体測定特徴タイプ（たとえば、頭部半径）を含むことができる。
【００４８】
発生ステップ４０４において、発生する入力信号は、少なくとも１つのデータベース信号に基づいて、処理装置１０２によってさらに処理可能である。データベース信号は、少なくとも１つのデータベース１０４から処理装置１０２へと通信可能である。具体的に言えば、発生する入力信号は、複数の中間プロセッサデータセットを発生させるために、データベース信号に基づいてさらに処理可能である。
一実施形態において、処理装置１０２は、複数の認識装置のうちの少なくとも１つのタイプの認識装置（たとえば、第１のタイプの認識装置または第２のタイプの認識装置）として動作するようにトレーニング可能である。別の実施形態において、処理装置は、少なくとも第１のタイプの認識装置および第２のタイプの認識装置に対応する、多重認識装置（すなわち、複数の認識装置）として動作するようにトレーニング可能である。
前述のように、処理装置１０２は、第１の生体測定特徴タイプ（たとえば、耳翼半径）に基づいて、中間プロセッサデータセットの第１のセットを発生させるようなやり方で、第１のタイプの認識装置として動作可能である。加えて、処理装置１０２は、第２の生体測定特徴タイプ（たとえば、頭部半径）に基づいて、中間プロセッサデータセットの第２のセットを発生させるために、第２のタイプの認識装置として動作可能である。
【００４９】
出力ステップ４０６において、中間プロセッサデータセットが組み合わせられることができる。具体的に言えば、処理装置１０２は、少なくとも１つの出力信号を生成するようなやり方で、中間プロセッサデータセットを組み合わせるように構成可能である。
一実施形態において、中間プロセッサデータセットは、前述の中間プロセッサデータセットの第１のセットおよび前述の中間プロセッサデータセットの第２のセットを含むことができる。中間プロセッサデータセットの第１および第２のセットの各々は、１つまたは複数の中間プロセッサデータセットを含むことができる。中間プロセッサデータセットの第１および第２のセットは、加重和のやり方により、処理装置１０２によって組み合わせられることができる。
別の実施形態において、データベース１０４は複数のデータセットを含むことができる。複数のデータセットは、対応する複数のデータベース信号の形でデータベース１０４から処理装置１０２へと通信可能である。前述のように、データベース１０４の複数のデータセットは、（すなわち、前述のクラスタ３０６に対応する）複数のクラスタグループにグループ化可能である。各クラスタグループは、少なくとも１つのデータセットを含み得るクラスタ（たとえば、前述の第１のクラスタまたは前述の第２のクラスタ）に対応するものとすることができる。
【００５０】
加えて、処理装置１０２は、（たとえば、対象「Ａ」から「Ｅ」からの）１つまたは複数のキャプチャされたイメージから取り出される生体測定特徴タイプ（たとえば、頭部半径）をクラスタ（たとえば、前述の第１のクラスタまたは前述の第２のクラスタ）に関連付けることが可能な、関連付けのやり方によって、トレーニング可能である。
この点について、処理装置１０２は、一実施形態において、多重認識装置（たとえば、第１のタイプの認識装置および第２のタイプの認識装置）として動作するようにトレーニング可能であり、認識装置のうちの１つ（たとえば、第１のタイプの認識装置）は、第１の生体測定特徴タイプ（たとえば、耳翼半径）に基づいて中間プロセッサデータセットの第１のセットを発生させることが可能であり、認識装置のうちの別の１つ（たとえば、第２のタイプの認識装置）は、クラスタ（たとえば、第１のクラスタ／第２のクラスタ）に関連付けられた第２の生体測定特徴タイプ（たとえば、頭部半径）に基づいて、中間プロセッサデータセットの第２のセットを発生させることが可能である。
前述のように、中間プロセッサデータセットの第１および第２のセットは、加重和のやり方により、処理装置１０２によって組み合わせ可能である。
明らかなことに、出力信号は、対象に固有の少なくとも１つのオーディオ応答特性に対応するものとすることができる。さらに出力信号は、カスタマイズされたオーディオ体験を対象に提供するように、対象によって聴覚的に知覚可能な出力オーディオ信号を発生させるために、（たとえば、対象によって着用されているオーディオデバイス１０８において）入力オーディオ信号に印加可能である。
【００５１】
より具体的に言えば、前述のように、一実施形態において、オーディオデバイス１０８はオーディオソース（図示せず）、オーディオプロセッサ（図示せず）、およびスピーカドライバのペア（図示せず）を含むことができる。オーディオソースはオーディオプロセッサに結合可能である。オーディオプロセッサは、スピーカドライバのペアに結合可能である。
この点について、オーディオプロセッサは出力信号に基づいて構成可能である。発生し、オーディオソースからオーディオプロセッサへと通信される入力オーディオ信号は、出力オーディオ信号を発生させる／生成するために、出力信号に基づいてオーディオプロセッサによって処理可能である。発生した出力オーディオ信号は、オーディオプロセッサからスピーカドライバのペアへと通信可能である。オーディオデバイス１０８を着用している対象は、スピーカドライバのペアを介して出力オーディオ信号を聴覚的に知覚することができる。
当業者であれば、前述の特徴の変形および組み合わせが、代替または置換ではなく、さらに他の実施形態を形成するために組み合わせられることができることを、さらに理解されたい。
前述のやり方において、本開示の様々な実施形態は、前述の欠点のうちの少なくとも１つに対処するために記述している。こうした実施形態は、下記の特許請求の範囲によって包含され、記述された部分の特定の形式または配置に限定されるものではないことが意図されており、当業者であれば、本開示に鑑み、同じく下記の特許請求の範囲によって包含されることが意図される、多数の変更および／または修正が実行可能であることが明らかとなろう。
【００５２】
一例において、前述のクラスタ３０６は、１つのトップレベルおよび複数の下位レベルを有する（たとえば、第１の下位レベルがトップレベルに続き、任意選択で、第２の下位レベルが第１の下位レベルに続いてもよい）クラスタピラミッドを導出するために、処理装置１０２によってさらに処理可能である。
トップレベルは、領域空間の予備区画の形であり得る特徴に関連付けることができる。たとえば、スペクトルの大きさは、たとえばトップレベルにおける４つのクラスタから１つのクラスタを選択するような、予備マッチングのための特徴とすることができる。
選択されたクラスタに基づいて、異なる特徴（たとえば、スペクトルピーク／ノッチ）が、第１の下位レベルでの２次マッチングに使用可能である。たとえば、選択されたクラスタは、微細なクラスタを生成／発生させるために、さらなるマッチングを（すなわち、スペクトルピーク／ノッチに基づいて選択されたクラスタ内で）受けることができる。微細なクラスタは、またさらに微細なクラスタを生成／発生させるために、第２の下位レベルでのさらに別の特徴に基づいて、（第１の下位レベル当たりの類似のやり方で）またさらなるマッチングを受けることができる。
【符号の説明】
【００５３】
１００  システム
１００ａ  人物
１０２  処理装置
１０４  データベース
１０６  通信ネットワーク
１０８  オーディオデバイス
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【外国語明細書】
2019169934000001.pdf