(57)【要約】  複数のクライアントデバイスをグループ化するための方法を開示する。本方法は、複数のクライアントデバイスから音記述子を受信することを含む。音記述子は環境音から抽出される。音記述子の各々はサーバに送信され、サーバは、クライアントデバイスから受信した音記述子の類似度を判断する。サーバは、音記述子の類似度に基づいて、複数のクライアントデバイスを少なくとも１つの類似コンテキストグループにグループ化する。【選択図】      図１
2014515844.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のクライアントデバイスをグループ化するための方法であって、
前記複数のクライアントデバイスから音記述子を受信することと、ここで、前記音記述子が環境音から抽出される、受信することと、
前記受信した音記述子の類似度を判断することと、
前記音記述子の前記類似度に基づいて、前記複数のクライアントデバイスを少なくとも１つの類似コンテキストグループにグループ化することと
を備える、方法。
【請求項２】
前記音記述子が、前記環境音の期間中の音成分の発生の数を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記音記述子が、前記環境音の分類を示すか、または前記環境音から抽出された音特徴を示す、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記方法が、前記複数のクライアントデバイスのうちの１つによって実行される、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記類似度を判断することが、前記受信した音記述子を比較することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記受信した音記述子のシーケンスが、前記シーケンスを一致させることによって比較される、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記シーケンスが動的時間ワーピングによって一致させられる、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記類似度が、前記受信した音記述子間の類似度値を含み、
前記複数のクライアントデバイスをグループ化することは、前記類似度値が所定の値を超える場合、前記複数のクライアントデバイスを前記少なくとも１つの類似コンテキストグループにグループ化することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記類似コンテキストグループのうちの１つ中の前記クライアントデバイスのうちの１つのための類似クライアントリストを構築することをさらに備え、ここで、前記類似クライアントリストが、前記類似コンテキストグループのうちの前記１つ中の他のクライアントデバイスのリストを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記クライアントデバイスのうちの少なくとも１つに前記類似クライアントリストを送信することをさらに備える、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
類似度値の行列を生成することをさらに備え、前記行列中の類似度値が、前記受信した音記述子の少なくとも１つのペアを比較することによって生成され、
前記複数のクライアントデバイスをグループ化することが、前記行列に基づいて、前記複数のクライアントデバイスを前記少なくとも１つの類似コンテキストグループにグループ化することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
音コンテキストデータベースから少なくとも１つの基準音記述子を取り出すことと、前記基準音記述子が、基準コンテキスト中のキャプチャされた音から抽出される、前記クライアントデバイスのうちの前記少なくとも１つから受信した前記音記述子と前記少なくとも１つの基準音記述子とを比較することによって、前記クライアントデバイスのうちの少なくとも１つのコンテキストを識別することと
をさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記類似コンテキストグループ中の前記複数のクライアントデバイスの間で、前記識別されたコンテキストに関する情報を共有することをさらに備える、請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記類似コンテキストグループ中の前記複数のクライアントデバイスにソーシャルネットワーキングサービスを提供することをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
複数のクライアントデバイスをグループ化するためのサーバであって、
前記複数のクライアントデバイスから音記述子を受信するように構成された受信機であって、前記音記述子が環境音から抽出される、受信機と、
前記受信した音記述子の類似度を判断するように構成された類似度処理ユニットと、前記音記述子の前記類似度に基づいて、前記複数のクライアントデバイスを少なくとも１つの類似コンテキストグループにグループ化するように構成されたグループ化ユニットと
を備える、サーバ。
【請求項１６】
前記音記述子が、前記環境音の期間中の音成分の発生の数を含む、請求項１５に記載のサーバ。
【請求項１７】
前記音記述子が、前記環境音の分類を示すか、または前記環境音から抽出された音特徴を示す、請求項１５に記載のサーバ。
【請求項１８】
前記サーバが別のクライアントデバイスを含む、請求項１５に記載のサーバ。
【請求項１９】
前記類似度処理ユニットが、前記受信した音記述子を比較することによって前記類似度を判断するように構成された、請求項１５に記載のサーバ。
【請求項２０】
前記類似度処理ユニットが、前記受信した音記述子のシーケンスを一致させることによって前記シーケンスを比較するように構成された、請求項１９に記載のサーバ。
【請求項２１】
前記シーケンスが動的時間ワーピングによって一致させられる、請求項２０に記載のサーバ。
【請求項２２】
前記類似度が、前記受信した音記述子間の類似度値を含み、前記グループ化ユニットは、前記類似度値が所定の値を超える場合、前記複数のクライアントデバイスを前記少なくとも１つの類似コンテキストグループにグループ化するように構成された、請求項１５に記載のサーバ。
【請求項２３】
前記グループ化ユニットが、前記類似コンテキストグループのうちの１つ中の前記クライアントデバイスのうちの１つのための類似クライアントリストを構築するようにさらに構成され、
前記類似クライアントリストが、前記類似コンテキストグループのうちの前記１つ中の他のクライアントデバイスのリストを含む、請求項１５に記載のサーバ。
【請求項２４】
前記クライアントデバイスのうちの少なくとも１つに前記類似クライアントリストを送信するように構成された送信機をさらに備える、請求項２３に記載のサーバ。
【請求項２５】
前記グループ化ユニットが、類似度値の行列を生成するようにさらに構成され、前記行列中の類似度値が、前記受信した音記述子の少なくとも１つのペアを比較することによって生成され、前記グループ化ユニットが、前記行列に基づいて、前記複数のクライアントデバイスを前記少なくとも１つの類似コンテキストグループにグループ化するように構成された、請求項１５に記載のサーバ。
【請求項２６】
基準コンテキスト中のキャプチャされた音から抽出された少なくとも１つの基準音記述子を記憶するように構成された音コンテキストデータベースと、
前記クライアントデバイスのうちの前記少なくとも１つから受信した前記音記述子と前記少なくとも１つの基準音記述子とを比較することによって、前記クライアントデバイスのうちの少なくとも１つのコンテキストを識別するように構成された識別ユニットと
をさらに備える、請求項１５に記載のサーバ。
【請求項２７】
前記類似コンテキストグループ中の前記クライアントデバイスのうちの少なくとも１つに前記識別されたコンテキストに関する情報を送信するように構成された送信機をさらに備える、請求項２６に記載のサーバ。
【請求項２８】
前記類似コンテキストグループ中の前記複数のクライアントデバイスにソーシャルネットワーキングサービスを提供するように構成されたサービス提供ユニットをさらに備える、請求項１５に記載のサーバ。
【請求項２９】
複数のクライアントデバイスをグループ化するための命令を記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令が、
前記複数のクライアントデバイスから音記述子を受信する動作と、ここで、前記音記述子が環境音から抽出される、
前記受信した音記述子の類似度を判断する動作と、
前記音記述子の前記類似度に基づいて、前記複数のクライアントデバイスを少なくとも１つの類似コンテキストグループにグループ化する動作と
をプロセッサに実行させる、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項３０】
前記音記述子の各々が、前記環境音の期間中の音成分の発生の数を含む、請求項２９に記載の媒体。
【請求項３１】
前記類似度を判断することが、前記受信した音記述子を比較することを含む、請求項２９に記載の媒体。
【請求項３２】
前記受信した音記述子のシーケンスが、前記シーケンスを一致させることによって比較される、請求項３１に記載の媒体。
【請求項３３】
前記シーケンスが動的時間ワーピングによって一致させられる、請求項３２に記載の媒体。
【請求項３４】
前記類似度が、前記受信した音記述子間の類似度値を含み、
前記複数のクライアントデバイスをグループ化することは、前記類似度値が所定の値を超える場合、前記複数のクライアントデバイスを前記少なくとも１つの類似コンテキストグループにグループ化することを含む、請求項２９に記載の媒体。
【請求項３５】
前記動作が、類似度値の行列を生成することをさらに含み、前記行列中の類似度値が、前記受信した音記述子の少なくとも１つのペアを比較することによって生成され、
前記複数のクライアントデバイスをグループ化することが、前記行列に基づいて、前記複数のクライアントデバイスを前記少なくとも１つの類似コンテキストグループにグループ化することを含む、請求項２９に記載の媒体。
【請求項３６】
前記動作は、
音コンテキストデータベースから少なくとも１つの基準音記述子を取り出すことと、ここで、前記基準音記述子が、基準コンテキスト中のキャプチャされた音から抽出される、
前記クライアントデバイスのうちの前記少なくとも１つから受信した前記音記述子と前記少なくとも１つの基準音記述子とを比較することによって、前記クライアントデバイスのうちの少なくとも１つのコンテキストを識別することと
をさらに含む、請求項２９に記載の媒体。
【請求項３７】
複数のクライアントデバイスをグループ化するためのサーバであって、
前記複数のクライアントデバイスから音記述子を受信するための手段と、ここで、前記音記述子が環境音から抽出される、
前記受信した音記述子の類似度を判断するための手段と、
前記音記述子の前記類似度に基づいて、前記複数のクライアントデバイスを少なくとも１つの類似コンテキストグループにグループ化するための手段と
を備える、サーバ。
【請求項３８】
前記音記述子が、前記環境音の期間中の音成分の発生の数を含む、請求項３７に記載のサーバ。
【請求項３９】
前記類似度を判断するための前記手段が、前記受信した音記述子を比較することによって前記類似度を判断するように構成された、請求項３７に記載のサーバ。
【請求項４０】
前記類似度を判断するための前記手段が、前記受信した音記述子のシーケンスを一致させることによって前記シーケンスを比較するように構成された、請求項３９に記載のサーバ。
【請求項４１】
前記シーケンスが動的時間ワーピングによって一致させられる、請求項４０に記載のサーバ。
【請求項４２】
前記類似度が、前記受信した音記述子間の類似度値を含み、
グループ化するための前記手段は、前記類似度値が所定の値を超える場合、前記複数のクライアントデバイスを前記少なくとも１つの類似コンテキストグループにグループ化するように構成された、請求項３７に記載のサーバ。
【請求項４３】
グループ化するための前記手段が、類似度値の行列を生成するようにさらに構成され、前記行列中の類似度値が、前記受信した音記述子の少なくとも１つのペアを比較することによって生成され、
グループ化するための前記手段が、前記行列に基づいて、前記複数のクライアントデバイスを前記少なくとも１つの類似コンテキストグループにグループ化するように構成された、請求項３７に記載のサーバ。
【請求項４４】
基準コンテキスト中のキャプチャされた音から抽出された少なくとも１つの基準音記述子を記憶するための手段と、
前記クライアントデバイスのうちの前記少なくとも１つから受信した前記音記述子と前記少なくとも１つの基準音記述子とを比較することによって、前記クライアントデバイスのうちの少なくとも１つのコンテキストを識別するための手段と
をさらに備える、請求項３７に記載のサーバ。
【請求項４５】
環境音をキャプチャするように構成された音センサーと、
前記環境音から音記述子を抽出するように構成された音プロセッサと、
前記クライアントデバイスからの前記音記述子の類似度に基づいて、複数のクライアントデバイスを少なくとも１つの類似コンテキストグループにグループ化するように構成されたサーバに前記音記述子を送信するように構成された送信ユニットと、
前記サーバから、前記類似コンテキストグループ中の前記複数のクライアントデバイスを示す情報を受信するように構成された受信ユニットと
を備える、クライアントデバイス。
【請求項４６】
前記音記述子が、前記環境音の期間中の音成分の発生の数を含む、請求項４５に記載のクライアントデバイス。
【請求項４７】
前記音記述子が、前記環境音の分類を示すか、または前記環境音から抽出された音特徴を示す、請求項４５に記載のクライアントデバイス。
【請求項４８】
前記サーバが、
音コンテキストデータベースから少なくとも１つの基準音記述子を取り出すことと、ここで、前記基準音記述子が、基準コンテキスト中のキャプチャされた音から抽出される、
前記クライアントデバイスのうちの前記少なくとも１つから受信した前記音記述子と前記少なくとも１つの基準音記述子とを比較することによって、前記クライアントデバイスのうちの少なくとも１つのコンテキストを識別することと
を行うようにさらに構成され、
前記受信ユニットが、前記識別されたコンテキストに関する情報を受信するように構成された、請求項４５に記載のクライアントデバイス。
【請求項４９】
環境音をキャプチャするための手段と、
前記環境音から音記述子を抽出するための手段と、
前記クライアントデバイスからの前記音記述子の類似度に基づいて、複数のクライアントデバイスを少なくとも１つの類似コンテキストグループにグループ化するように構成されたサーバに前記音記述子を送信するための手段と、
前記サーバから、前記類似コンテキストグループ中の前記複数のクライアントデバイスを示す情報を受信するための手段と
を備える、クライアントデバイス。
【請求項５０】
前記音記述子が、前記環境音の期間中の音成分の発生の数を含む、請求項４９に記載のクライアントデバイス。
【請求項５１】
前記サーバから、前記類似コンテキストグループ中の前記複数のクライアントデバイスを示す情報を受信するための手段をさらに備える、請求項４９に記載のクライアントデバイス。
【請求項５２】
前記サーバが、
音コンテキストデータベースから少なくとも１つの基準音記述子を取り出すことと、ここで、前記基準音記述子が、基準コンテキスト中のキャプチャされた音から抽出される、前記クライアントデバイスのうちの前記少なくとも１つから受信した前記音記述子と前記少なくとも１つの基準音記述子とを比較することによって、前記クライアントデバイスのうちの少なくとも１つのコンテキストを識別することと
を行うようにさらに構成され、
前記クライアントデバイスが、前記識別されたコンテキストに関する情報を受信するための手段をさらに備える、請求項４９に記載のクライアントデバイス。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、一般に、クライアントデバイスをグループ化することに関する。より詳細には、本開示は、クライアントデバイスの環境音に基づいてクライアントデバイスをグループ化するための方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
現代のモバイル通信システムは、モバイルデバイスユーザに様々なサービスを提供する。そのようなシステムは、しばしば、モバイルデバイスのロケーション情報に基づいて、モバイルデバイスユーザに広告およびソーシャルネットワーキングサービスを提供する。ユーザのモバイルデバイスのロケーション情報は、サービスプロバイダがユーザの環境を推論することと、ユーザにより多くのターゲットされた広告およびソーシャルネットワークサービスを提供することとを可能にする。
【０００３】
１つの従来の方法は、ＧＰＳ（全地球測位システム）を使用することによってモバイルデバイスのロケーションを判断する。モバイル通信システムは、ＧＰＳを使用することによって判断されたモバイルデバイスのロケーションに基づいて、近くのロケーションにあるモバイルデバイスを識別し得る。ロケーション情報に基づいて、システムは、識別されたモバイルデバイスのユーザにソーシャルネットワーキングサービスを提供し得る。たとえば、サービスプロバイダは、同じロケーションにあると判断されたモバイルデバイスのユーザに同じ広告情報を提供し得る。
【０００４】
残念ながら、ロケーションベースのサービスを提供するシステムなど、従来のシステムは、ユーザのロケーションにかかわらず、アクティビティ、環境など、ユーザのコンテキストに基づいて、ユーザにターゲットされたサービスを提供することが可能でないことがある。上記で説明した方法を使用すると、ロケーション情報に基づいてサービスが提供されるので、一般に、同じ概略的なロケーションまたは近くのロケーションにある、たとえば、同じショッピングモールにあるモバイルデバイスに同じサービスが提供される。しかしながら、サービスプロバイダは、異なるショッピングモールにいるユーザに同じターゲットされた広告情報を提供することが可能でないことがある。
【０００５】
したがって、ユーザのコンテキスト情報に基づく、クライアントデバイスのユーザへのより多くのターゲットされたサービスの配信を可能にするために、クライアントデバイスのユーザをグループ化するための方法および装置が必要である。
【発明の概要】
【０００６】
本開示は、コンテキスト類似度（context similarity）に基づいてクライアントデバイスをグループ化するための方法および装置を提供する。
【０００７】
本開示の一態様によれば、複数のクライアントデバイスをグループ化するための方法が開示される。本方法は、複数のクライアントデバイスから音記述子（sound descriptor）を受信することを含む。各クライアントデバイスは環境音から音記述子を抽出する。音記述子はサーバに送信され、サーバは、クライアントデバイスから受信した音記述子の類似度を判断する。サーバは、音記述子の類似度に基づいて、クライアントデバイスを少なくとも１つの類似コンテキストグループにグループ化する。本開示では、本方法に関係する装置、サーバ、手段の組合せ、およびコンピュータ可読媒体についても説明する。
【０００８】
本開示の別の態様によれば、受信機と、類似度処理ユニットと、グループ化ユニットとを含むサーバが提供される。受信機は、複数のクライアントデバイスから音記述子を受信するように構成され、音記述子は、各クライアントデバイスによってキャプチャされた環境音から抽出される。類似度処理ユニットは、クライアントデバイスから受信した音記述子の類似度を判断するように適応される。また、グループ化ユニットにおいて、複数のクライアントデバイスは、音記述子の類似度に基づいて類似コンテキストグループにグループ化される。
【０００９】
本開示のさらに別の態様によれば、音センサーと、音プロセッサと、送信ユニットとを含むクライアントデバイスが提供される。音センサーは、環境音をキャプチャするように構成される。また、音プロセッサは、キャプチャされた環境音から音記述子を抽出するように構成される。音記述子は、クライアントデバイスからの音記述子と他のクライアントデバイスからの音記述子との類似度に基づいて、複数のクライアントデバイスを少なくとも１つの類似コンテキストグループにグループ化するように構成されたサーバに送信ユニットによって送信される。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】一実施形態による、実質的に同等の環境音に基づいてクライアントデバイスをグループ化するためのシステムの概観を示す図。
【図２】一実施形態による、類似環境音に基づいてクライアントデバイスをグループ化するためのシステムの概観を示す図。
【図３】一実施形態による、環境音シーケンスから経時的に抽出された音記述子に基づいて、クライアントデバイスをグループ化するためのシステムの概観図。
【図４】一実施形態による、サーバと複数のクライアントデバイスとを含む、クライアントデバイスをグループ化するためのシステムを示す図。
【図５】一実施形態による、類似コンテキスト中にあるクライアントデバイスをグループ化する際に使用する、クライアントデバイスによって実行される方法のフローチャート。
【図６】一実施形態による、類似コンテキスト中にあるクライアントデバイスをグループ化することと、各クライアントデバイスのコンテキストを判断することとのための、サーバによって実行される方法のフローチャート。
【図７】１６個のクラスタにクラスタリングされたトレーニング音成分の例示的な２次元クラスタ分布を示す図。
【図８】複数のクライアントデバイスにおいて生成された環境音の例示的なヒストグラムを示す図。
【図９Ａ】一実施形態による、クライアントデバイスのより詳細なブロック図。
【図９Ｂ】別の実施形態による、クライアントデバイスのより詳細なブロック図。
【図１０】一実施形態による、クライアントデバイスのコンテキストを判断するための、サーバによって実行される方法のフローチャート。
【図１１】一実施形態による、ヒストグラムに基づいてクライアントデバイスをグループ化するための、サーバによって実行される方法のフローチャート。
【図１２】別の実施形態による、ヒストグラムから導出された類似度行列に基づいてクライアントデバイスをグループ化するための、サーバによって実行される方法のフローチャート。
【図１３】一実施形態による、ワイヤレス通信システムにおける例示的なクライアントデバイスのブロック図。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
次に、図面を参照しながら様々な実施形態について説明する。図面全体にわたって、同様の要素を指すのに同様の参照番号を使用する。以下の記述では、説明の目的で、１つまたは複数の実施形態の完全な理解を与えるために多数の具体的な詳細を記載する。ただし、そのような（１つまたは複数の）実施形態は、これらの具体的な詳細なしに実施され得ることは明らかであろう。他の例では、１つまたは複数の実施形態の説明を円滑にするために、よく知られている構造およびデバイスをブロック図の形態で示す。
【００１２】
以下で説明するいくつかの実施形態では、サーバがクライアントデバイスから環境音を記述する情報を収集する、クライアントサーバシステムが採用され得る。クライアントデバイスは、セルラーフォン、ラップトップ、車中で使用するデバイスなど、任意の好適なユーザデバイスを含み得る。いくつかの他の実施形態では、サーバは、クライアントデバイスを含むピアツーピアシステムにおいてクライアントデバイスとして実装され得る。
【００１３】
図１に、一実施形態による、実質的に同等の環境音に基づいてクライアントデバイス１１０とクライアントデバイス１２０とをグループ化するためのシステム１００の概観を示す。このシステムでは、クライアントデバイス１１０および１２０は、それぞれロケーション１３０および１４０において環境音をキャプチャし、環境音から音特徴を抽出する。クライアントデバイス１１０および１２０は、ネットワーク１５０を介して音特徴をサーバ１８０に送る。サーバ１８０は、クライアントデバイス１１０とクライアントデバイス１２０とから受信した２つの音特徴が同じであるかどうかを判断する。たとえば、クライアントデバイス１１０および１２０のユーザが、それぞれ異なるロケーション１３０および１４０において同じＴＶ番組を見ている場合、これらのロケーションにおける環境音は実質的に同等のＴＶ音を示し、実質的に同じ音特徴が抽出されることになり得る。ロケーション１３０とロケーション１４０とにおける２つの環境音から抽出された音特徴に基づいて、サーバ１８０は、次いで、クライアントデバイス１１０とクライアントデバイス１２０とを同じコンテキスト中にあるものとしてグループ化またはクラスタリングする。サーバ１８０は、クライアントデバイス１１０および１２０にグループ化結果（たとえば、類似クライアントリスト）および／またはコンテキスト情報（たとえば、クライアントデバイス環境を記述するロケーション、アクティビティなど）を与え得る。グループ化結果および／またはコンテキスト情報に基づいて、サーバ１８０は、クライアントデバイス１１０および１２０にソーシャルネットワーキングサービスなどのターゲットされたサービスを提供することができる。本明細書で使用する、特定のクライアントデバイスの「コンテキスト」は、ユーザが働いているオフィス、ユーザがユーザの友人とともに昼食をとっているレストラン、およびユーザが通勤のために使用する交通機関など、デバイスが位置する環境を含み得る。「コンテキスト」はまた、特定のＴＶ番組を見ること、特定の音楽を聴くこと、および運動場でサッカーをすることなど、デバイスまたはそれのユーザが関与するアクティビティを含み得る。
【００１４】
図２に、一実施形態による、類似環境音に基づいてクライアントデバイス２１０とクライアントデバイス２２０とをグループ化するためのシステム２００の概観を示す。このシステムでは、クライアントデバイス２１０および２２０は、それぞれロケーション２３０および２４０において環境音をキャプチャし、環境音から音記述子を抽出する。本明細書で使用する「音記述子」という用語は、音を記述するかまたは表す情報を指し、環境音から抽出された音特徴、キャプチャされた環境音の分類を示す音種別識別子、音成分のヒストグラム、および／または環境音から取得された他の情報を含む。クライアントデバイス２１０および２２０は、ネットワーク２５０を介して音記述子をサーバ２８０に送る。サーバ２８０は、クライアントデバイス１１０とクライアントデバイス１２０とから受信した２つの音記述子間の類似度を判断する。たとえば、クライアントデバイス２１０および２２０のユーザが、それぞれ、異なるコーヒーショップ２３０および２４０においてコーヒーを飲んでいる場合、これらのロケーションにおける環境音は、まったく同じではないが、キャプチャされた音のタイプにおいて類似しており、それにより、類似音記述子を生じ得る。ロケーション２３０とロケーション２４０とにおける２つの環境音から抽出された音記述子間の類似度に基づいて、サーバ２８０は、次いで、クライアントデバイス２１０とクライアントデバイス２２０とを類似コンテキスト中にあるものとしてグループ化またはクラスタリングする。本明細書で使用する「類似コンテキスト中にある」という句の使用は、クライアントデバイス２１０および２２０などのデバイスが、概して、それらのロケーションにかかわらず、類似アクティビティまたは環境に関与することを意味する。サーバ２８０は、クライアントデバイス２１０および２２０にグループ化結果および／またはコンテキスト情報を与え得る。グループ化結果および／またはコンテキスト情報に基づいて、サーバ２８０は、クライアントデバイス２１０とクライアントデバイス２２０とからの環境音がまったく同じではなくても、類似コンテキスト（たとえば、類似アクティビティ）中にあるクライアントデバイス２１０および２２０にターゲットされたサービスを提供することができる。
【００１５】
いくつかの他の実施形態では、サーバは、クライアントデバイスをグループ化またはクラスタリングするために、クライアントデバイスの環境音のシーケンスを比較し得る。クライアントデバイスによってキャプチャされた環境音の各シーケンスは、クライアントデバイスユーザの生活パターンに関する情報を含み得る。たとえば、クライアントデバイスは、平日の１日に１時間間隔で１分間の環境音をキャプチャし得る。特定の時間期間においてキャプチャされた各環境音は、特定の時間期間に生じる特定の環境またはアクティビティ、たとえば、起床すること、通勤のためにバスに乗ること、街路を歩くこと、およびオフィスで働くことに関係するいくつかの音特徴を含み得る。そのようなキャプチャされた環境音のシーケンスは、クライアントデバイスユーザの生活パターンを示し得る。
【００１６】
図３に、一実施形態による、環境音シーケンス３３０と環境音シーケンス３４０とから経時的に抽出された音記述子に基づいて、クライアントデバイス３１０とクライアントデバイス３２０とをグループ化するためのシステム３００の概観図を示す。クライアントデバイス３１０および３２０は、それぞれ環境音シーケンス３３０および３４０を表す環境音を周期的にキャプチャし、環境音シーケンスから抽出された音記述子を、ネットワーク３５０を通してサーバ３８０に送るように構成される。たとえば、クライアントデバイス３１０および３２０の各々は、所定の時間間隔においてまたは１日のうちの所定の時間ポイントにおいて環境音をキャプチャし得る。サーバ３８０は、２つの環境音シーケンス３３０と環境音シーケンス３４０との間の類似度を判断する。クライアントデバイス３１０のユーザとクライアントデバイス３２０のユーザとが類似生活パターンを有する場合、それらのユーザの２つの環境音シーケンスは、それぞれのユーザのアクティビティと環境とに関係する類似音記述子を生じ得る。音記述子の類似度に基づいて、サーバ３８０は、類似生活パターンを有するユーザのためのクライアントデバイス３１０とクライアントデバイス３２０とをグループ化またはクラスタリングする。サーバ３８０は、クライアントデバイス３１０および３２０にグループ化結果（たとえば、類似クライアントリスト）および／またはコンテキスト情報（たとえば、クライアントデバイス環境を記述するロケーション、アクティビティなど）を与え得る。グループ化結果および／またはコンテキスト情報に基づいて、サーバ３８０は、クライアントデバイス３１０および３２０にソーシャルネットワーキングサービスなどのターゲットされたサービスを提供することができる。
【００１７】
本明細書で説明するように、クライアントデバイスは、マイクロフォンなどの音センサーを通して環境音を検出する。一実施形態では、クライアントデバイスは、いつでも環境音を検出するように構成され得る。代替的に、クライアントデバイスは、所定の時間において、所定の間隔において、またはユーザのコマンドに応答して環境音を検出するように構成され得る。
【００１８】
図４に、一実施形態による、サーバ４８０と複数のクライアントデバイス４１２、４２２、および４３２とを含む、クライアントデバイスをグループ化するためのシステム４００を示す。システム４００では、クライアントデバイス４１２、４２２、および４３２は、音環境４１０、４２０、および４３０中にある。クライアントデバイス４１２、４２２、および４３２の各々は、任意のタイプのネットワーク、ならびに、セルラーネットワーク、回線交換ネットワーク、公衆交換ネットワーク、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワーク、ワイヤレスネットワーク、および／またはパケット交換ネットワークなどを含むネットワークの任意の組合せにおいて動作可能であり得る。
【００１９】
図４の例示的なシステム４００では、クライアントデバイス４１２、４２２、および４３２の音環境４１０、４２０、および４３０は、それぞれ、それらのそれぞれのロケーションにおけるユーザアクティビティのコンテキストを示し得る。たとえば、クライアントデバイス４１２、４２２、および４３２のユーザは、室内でテレビ番組を見ること、レストランで食事をすること、道路上で車を運転することなどのアクティビティに関与し得る。環境音は、クライアントデバイス４１２および４２２のアクティビティおよび環境４１０および４２０に関する十分な情報を含んでいるので、それらのアクティビティまたは環境４１０および４２０が類似する場合、クライアントデバイス４１２とクライアントデバイス４２２とからキャプチャされた環境音は一般に類似することになる。したがって、環境音は、クライアントデバイス４１２とクライアントデバイス４２２とが類似コンテキストを有するかどうかを判断するために使用され得る。たとえば、クライアントデバイス４１２とクライアントデバイス４２２の両方は、異なるビルの中にあるレストランにあり得るかまたは会議室にあり得る。これらの場合、クライアントデバイス４１２とクライアントデバイス４２２とは類似コンテキストを有すると見なされ得る。
【００２０】
一方、音環境４３０が音環境４１０および４２０に類似しない場合、音環境４３０からの環境音は、概して、音環境４１０および４２０からの環境音とは異なることになる。したがって、音環境４３０のコンテキストは、音環境４１０および４２０のコンテキストとは異なることになる。
【００２１】
サーバ４８０は、アクティビティまたは環境など、類似コンテキスト中にあるクライアントデバイスのグループを識別するために、クライアントデバイス４１２、４２２、および４３２からの音記述子を比較するように構成される。サーバ４８０中の受信機４９２は、クライアントデバイス４１２、４２２、および４３２から音記述子を含んでいるパケットを受信する。各パケットは、クライアントデバイスからの１つまたは複数の音記述子を含んでいる。図４ではサーバクライアントシステムにおけるサーバ４８０が示されているが、サーバ４８０は、クライアントデバイス４１２、４２２、および４３２を含むピアツーピアシステムにおけるクライアントデバイスとしても実装され得る。たとえば、クライアントデバイス４１２、４２２、および４３２のうちの１つは、コンテキスト類似度に基づいてクライアントデバイス４１２、４２２、および４３２のユーザをグループ化するためのサーバ４８０の機能を実装し得る。
【００２２】
サーバ４８０は、類似度処理ユニット４８２と、グループ化ユニット４８４と、送信機４９４とを含む。類似度処理ユニット４８２は、クライアントデバイス４１２、４２２、および４３２からの音記述子の各ペア間の類似度値を判断するように構成される。たとえば、クライアントデバイス４１２から受信した音記述子と、クライアントデバイス４２２および／またはクライアントデバイス４３２から受信した音記述子との間の類似度値が計算され得る。
【００２３】
類似度処理ユニット４８２からの類似度値に基づいて、グループ化ユニット４８４は、クライアントデバイス４１２、４２２、および４３２のいずれが類似コンテキスト中にあるかを判断し、それに応じてクライアントデバイスをグループ化する。クライアントデバイス４１２とクライアントデバイス４２２とが類似環境中にある場合、クライアントデバイス４１２とクライアントデバイス４２２とは類似コンテキスト中にあるものとして識別される。本明細書で使用する「類似コンテキスト」という用語は、クライアントデバイス４１２、４２２、および４３２などのデバイスが地理的に互いの近くにあるのか、地理的に異なるロケーションにあるのかにかかわらず、それらが、概して、類似アクティビティに関与するかまたは類似環境中にあることを意味し得る。たとえば、クライアントデバイス４１２および４２２の２人のユーザが、異なるロケーションにおいてテレビ番組を見ている場合、彼らの地理的非類似度にもかかわらず、２つのクライアントデバイスがテレビジョンスピーカーから出る類似周囲音をキャプチャし得るので、それらのクライアントデバイスは、類似コンテキスト中にあるものとして見なされ得る。
【００２４】
クライアントデバイスをグループ化した後に、グループ化ユニット４８４は、類似度値またはグループ化されたクライアントデバイスから各クライアントデバイスのための類似クライアントリストを構築するように構成され得る。各クライアントデバイスについて、類似クライアントリストは、類似コンテキストグループに属することが識別された他のクライアントデバイスのリストを含む。
【００２５】
送信機４９４は、グループ化ユニット４８４からの類似クライアントリストをパケットフォーマットで１つまたは複数のクライアントデバイス４１２、４２２、および４３２に送るように構成される。クライアントデバイス４１２のための類似クライアントリストの場合、そのリストはクライアントデバイス４２２を含み得る。この場合、送信機４９４は、クライアントデバイス４２２を識別する類似クライアントリストをクライアントデバイス４１２に送る。同様に、クライアントデバイス４１２を識別する類似クライアントリストがクライアントデバイス４２２に送られ得る。
【００２６】
表１に、類似クライアントリストを搬送するための指定された長さをもつデータフィールドを含む例示的なパケットフォーマットを示す。
【表１】
2014515844.tif 000003
【００２７】
上記の表に示すように、パケットは、右側の列にリストされたパケットフィールドを含む。左側の列のフィールド名は、説明のために使用され、パケット中に含まれる必要はない。パケットフォーマットでは、パケットタイプフィールドは、長さが４ビットであり、パケットのタイプを示す情報を含んでいる。示したパケットタイプは、パケットが、類似ユーザＩＤを含む類似クライアントリストを含んでいることを示し得る。いくつかの実施形態では、パケットタイプは、パケットが、音ヒストグラムおよび他の関連する情報など、他のタイプの情報を含んでいることを示すことができる。
【００２８】
類似クライアント数フィールドは、長さが８ビットであり、類似コンテキストを有するグループ化されたクライアントデバイスの数Ｌを示す。数Ｌを反映して、パケットは、グループ化されたクライアントデバイスの各々のための類似ユーザＩＤ［ｉ］フィールドを含む。詳細には、類似ユーザＩＤ［ｉ］フィールドは、長さが６４ビットであり、パケットを受信するクライアントデバイスとともにグループ化されるｉ番目のクライアントデバイスのための一意の識別子を含んでいる。パケットフォーマットは、指定されたサイズをもつ上記で説明したフィールドを有するものとして示されているが、パケットフォーマットはまた、ネットワークを通した通信を可能にするための、ヘッダ、ＣＲＣ情報など、好適なサイズの任意のフィールドを含み得る。
【００２９】
代替または追加として、サーバ４８０は、音コンテキストデータベース４８６と識別ユニット４８８とを含む。音コンテキストデータベース４８６は、１つまたは複数の基準音記述子と、関係する基準コンテキストとを含む。基準音記述子は、あるＴＶ番組を見ること、レストランで食事をすること、地下鉄で通勤すること、またはオフィスで働くことなど、音アクティビティおよび／または環境を含む様々な既知のコンテキスト（すなわち、基準コンテキスト）のキャプチャされた音から抽出される。音コンテキストデータベース４８６中の音記述子および関連する基準コンテキストは、以下で説明するように、クライアントデバイスのコンテキストを識別する際に使用するために与えられる。
【００３０】
識別ユニット４８８は、受信機４９２を通してクライアントデバイス４１２、４２２、および４３２から音記述子を受信することと、音コンテキストデータベース４８６から基準音記述子を取り出すことと、音記述子を、音コンテキストデータベース４８６からの取り出された基準音記述子と比較することによって、クライアントデバイス４１２、４２２、および４３２のコンテキストを判断することとを行うように構成される。たとえば、識別ユニット４８８は、クライアントデバイス４１２からの音記述子と、音コンテキストデータベース４８６からの取り出された基準音記述子のすべてとを比較し、クライアントデバイス４１２の音記述子に対して最も大きい類似度を有する基準音記述子を識別する。この場合、クライアントデバイス４１２は、最も大きい類似度を有する識別された基準音記述子に関連するコンテキスト中にあると判断される。たとえば、クライアントデバイス４１２の音記述子がオフィス環境のコンテキストに関連する基準音記述子に最も類似する場合、クライアントデバイス４１２のコンテキストはオフィス環境であると判断される。次いで、コンテキスト情報は、送信機４９４を介してパケットフォーマットで１つまたは複数のクライアントデバイス４１２、４２２、および４３２に送られる。
【００３１】
図５に、一実施形態による、類似コンテキスト中にあるクライアントデバイスをグループ化する際に使用する、クライアントデバイスによって実行される方法のフローチャートを示す。本方法では、５１０において、クライアントデバイス中の音センサーを通して環境音を感知し、キャプチャする。次いで、５２０において、キャプチャされた環境音から音記述子を抽出する。上記で説明したように、音記述子は、環境音から抽出された１つまたは複数の音特徴、または、音成分のヒストグラムなど、音特徴から取得されたより高いレベルの情報を指し得る。音記述子が抽出された後、類似クライアントリストおよび／またはコンテキスト情報を生成するために、５３０において、抽出された音記述子をサーバ４８０に送信する。たとえば、図１に示したように、クライアントデバイス１１０および１２０は、それぞれロケーション１３０および１４０において環境音をキャプチャし、環境音から音記述子を抽出し、次いで、音記述子をサーバ１８０に送る。音記述子は音特徴を含み得る。ロケーション１３０および１４０における環境音は、実質的に同等のＴＶ音を示し、実質的に同じ音特徴が抽出されることになり得るので、音記述子の音特徴に基づいて、サーバ４８０は、クライアントデバイス１１０とクライアントデバイス１２０とを同じコンテキスト中にあるものとしてグループ化することができる。次いで、５４０において、サーバ４８０から類似クライアントリストおよび／またはコンテキスト情報を受信し、５５０において、ユーザに対して表示する。類似クライアントリストおよび／またはコンテキスト情報を取得する際に使用する上記の方法は、クライアントデバイス４１２、４２２、および４３２のいずれかまたはすべてによって実行され得ることを諒解されたい。
【００３２】
一実施形態では、クライアントデバイスは、サーバ４８０から受信したコンテキスト情報に基づいて、他のクライアントデバイスのコンテキストに気づいていることがある。さらに、クライアントデバイスが、類似クライアントリストの一部として他のクライアントデバイスの識別情報を受信したとき、クライアントデバイスは、他のクライアントデバイスを、同じアクティビティまたは環境において共通の関心を共有するものとして表示し得る。クライアントデバイスは、類似コンテキスト中にある他のクライアントデバイスのユーザにサービス（たとえば、ソーシャルネットワーキングサービス、広告など）を提供するために、そのような情報を利用し得る。
【００３３】
図６に、一実施形態による、類似コンテキスト中にあるクライアントデバイスをグループ化することと、各クライアントデバイスのコンテキストを判断することとのための、サーバ４８０によって実行される方法のフローチャートを示す。サーバ４８０の受信機４９２は、６１０において、クライアントデバイス４１２、４２２、および４３２から音記述子を含んでいるパケットを受信し、音記述子を類似度処理ユニット４８２および識別ユニット４８８に与える。類似度処理ユニット４８２は、６２０において、クライアントデバイス４１２、４２２、および４３２からの音記述子の各ペア間の類似度値を判断する。
【００３４】
一実施形態では、２つのクライアントデバイスａおよびｂからの音記述子間の類似度値は、２つの音記述子間のユークリッド距離を計算することによって判断される。この実施形態では、より大きいユークリッド距離値は、２つのクライアントデバイスａおよびｂからの音記述子があまり類似しないことを意味し、より小さいユークリッド距離は、２つのクライアントデバイスａおよびｂからの音記述子がより類似することを意味する。そのようなユークリッド距離は、たとえば、以下の式に従って計算され得る。
【数１】
2014515844.tif 000004
【００３５】
上式で、ａ［ｉ］は、クライアントデバイスａからの音記述子を示すベクトルのｉ番目の次元値を示し、ｂ［ｉ］は、クライアントデバイスｂからの音記述子を示すベクトルのｉ番目の次元値を示す。
【００３６】
別の実施形態では、音記述子が、キャプチャされた環境音の分類を示す音種別識別子を示すとき、ユークリッド距離計算方法は、類似度値を判断することが可能でないことがある。この場合、２つのクライアントデバイス間の類似度値は、クライアントデバイスからの音種別ＩＤが同じであるときに類似度値を「１」だけ増分することによって判断される。一方、クライアントデバイスからの音種別ＩＤが異なるときには類似度値は増分されない。このプロセスは、２つのクライアントデバイス間の音種別ＩＤのすべてのペアが比較されるまで実行される。
【００３７】
ヒストグラムが音記述子として使用されるとき、クライアントデバイスからのヒストグラム間の類似度値は、以下の式のいずれかに従って判断され得る。
【数２】
2014515844.tif 000005
【００３８】
ただし、
【数３】
2014515844.tif 000006
【００３９】
であり、Ｎは、ヒストグラムビンの総数であり、Ｈ1は、第１の比較されたヒストグラムであり、Ｈ2は、第２の比較されたヒストグラムであり、Ｉは、ヒストグラムビンのインデックスである。
【数４】
2014515844.tif 000007
【数５】
2014515844.tif 000008
【数６】
2014515844.tif 000009
【００４０】
これらの式において、相関および交差距離（the correlation and intersection distances）は類似度値を表し、より高い値は、２つのヒストグラムがより類似することを意味する。カイ２乗距離およびバタチャリヤ（Bhattacharyya）距離は非類似度値を示し、より高い値は、２つのヒストグラムがあまり類似しないことを意味する。音記述子がヒストグラムのシーケンスを示すとき、クライアントデバイスからの音記述子は、シーケンスの各時間期間を一致させることによって比較され得る。一実施形態では、音記述子は、時間的に変動し得る２つのシーケンス間の類似度を判断するためのＤＴＷ（動的時間ワーピング）技法を採用することによって比較され得る。
【００４１】
サーバ４８０のグループ化ユニット４８４は、６３０において、音記述子間の類似度値に基づいて、クライアントデバイスを識別し、類似コンテキストグループにグループ化する。たとえば、クライアントデバイス４１２とクライアントデバイス４２２とからの音記述子間の類似度値が所定のしきい値を超える場合、グループ化ユニット４８４は、クライアントデバイス４１２のための類似クライアントリストにクライアントデバイス４２２を追加する。サーバ４８０の送信機４９４は、６７０において、類似クライアントリストおよび／またはコンテキスト情報を、ネットワーク４５０を通してパケットフォーマットでクライアントデバイス（たとえば、クライアントデバイス４１２）に送る。
【００４２】
クライアントデバイスをグループ化することに加えて、識別ユニット４８８は、受信した音記述子に関連するコンテキストを判断する。詳細には、クライアントデバイスから音記述子を受信すると、識別ユニット４８８は、６４０において、音コンテキストデータベース４８６から基準音記述子を取り出し、各クライアントデバイスからの音記述子と音コンテキストデータベース４８６からの基準音記述子との間の類似度値を判断する。たとえば、音コンテキストデータベース４８６が１００個の基準音記述子を含む場合、合計１００個の類似度値について、受信した音記述子と基準音記述子の各々との間で類似度値が計算されることになる。
【００４３】
各受信した音記述子と基準音記述子との間で生成された類似度値のうち、識別ユニット４８８は、６５０において、最も大きい類似度値を判断し、音コンテキストデータベース４８６からの最も大きい類似度値に関連する基準音記述子を識別する。次いで、識別ユニット４８８は、６６０において、音コンテキストデータベース４８６からの識別された音記述子に関連するコンテキストを判断する。次いで、６７０において、コンテキスト情報を、送信機４９４を介してパケットフォーマットで１つまたは複数のクライアントデバイスに送る。たとえば、クライアントデバイス４１２とクライアントデバイス４２２とが同じコンテキスト中にある（たとえば、レストラン中にある）と判断された場合、サーバ４８０は、コンテキスト情報をクライアントデバイス４１２とクライアントデバイス４２２のいずれかまたは両方に送信する。
【００４４】
いくつかの実施形態では、キャプチャされた環境音から抽出された音特徴または音成分のヒストグラムが音記述子として使用される。概して、異なるコンテキストにおいて取得された環境音は、音特徴の異なる分布を示す。すなわち、特定のコンテキストから取得された環境音から抽出された音特徴は、音特徴の特性分布を有し得る。ヒストグラムは、音特徴または音成分の度数分布または発生を経時的に示す。
【００４５】
特定のコンテキストにおいてある時間期間中に生成された音特徴または音成分のヒストグラムは、コンテキストの比較的長期の特性を示すことができる。たとえば、環境音クリップにおいて、音楽、交通雑音、食器類の音（tableware sound）、キャッシュレジスター音などの音は、概して、ランダムな時点において発生する。したがって、比較的長い時間期間（たとえば、１分間）の間にキャプチャされた環境音は、一般に、より短い時間期間（たとえば、数秒間）の間にキャプチャされた環境音よりも良好なコンテキストを与える。さらに、特定のコンテキストまたは環境は、概して、コンテキストまたは環境を識別するために使用され得る環境音に関連する特定の音特徴を示す。たとえば、混雑したレストラン中で取得された環境音は、食器類の音、人間の声、音楽などに関係するより多数の音特徴によって特徴づけられ得るが、交通音、風雑音などの屋外音に関係するより少数の音特徴によって特徴づけられ得る。
【００４６】
一実施形態では、音成分のヒストグラムは、環境音から抽出された音特徴のベクトル量子化に基づいて構築され得る。ベクトル量子化では、音サンプルをトレーニングすることから音成分のセットが生成される。また、ベクトル量子化の結果（たとえば、音成分のセット）は、事前にクライアントデバイスまたはサーバに記憶され得る。ベクトル量子化の後に、入力音特徴は、各々が音成分を表すクラスタのうちの最も近いクラスタにマッピングされる。最も近い平均値を有するクラスタを識別することによってクラスタにマッピングされた入力音特徴の数をカウントすることによって、ヒストグラムが生成される。
【００４７】
図７に、各クラスタが音成分を示す、１６個のクラスタＰ１〜Ｐ１６にクラスタリングされたトレーニング（たとえば、学習）音特徴の例示的な２次元クラスタ分布を示す。トレーニング音特徴のクラスタ分布は、トレーニングセット中の既知の環境音から音特徴（たとえば、音特徴ベクトル）を抽出することによって構築され得る。トレーニング音特徴は既知の環境音から構築されるので、ガウス混合モデリング（ＧＭＭ：Gaussian mixture modeling）を使用して、トレーニング音特徴を、音特徴の値に従って水平および垂直方向に分布させられた１６個のクラスタＰ１〜Ｐ１６のうちの最も近いクラスタに配置し得る。類似音特徴は、クラスタ分布において互いの近くに位置する傾向があるので、音特徴のガウスクラスタは、あるタイプの環境音を示す。たとえば、音特徴のあるクラスタは、一般に、音楽の特定のトーンに関係し得、別のクラスタは、音楽の別のトーンに関係し得、さらに別のクラスタは、道路上を走っている車から出るエンジン雑音またはキーボードタイピングの音に関係し得る。トレーニングセットから抽出された所望の音特徴が、所望の数の音成分にクラスタリングされた後、各音成分は、図７において星印によって示されるように、包含された音特徴の平均値を各々が有するＰ１〜Ｐ１６などのクラスタインデックス（たとえば、識別子、ラベル）として識別される。簡単のために、図７では２次元クラスタ分布が示されている。しかしながら、任意の好適な次元のクラスタ分布が、任意の好適な数のクラスタのために採用され得る。当技術分野で知られている様々なトレーニングアルゴリズムが、クラスタインデックスを判断するために採用され得る。
【００４８】
クラスタ分布が構築された後、クラスタ分布は各クライアントデバイスに記憶される。クライアントデバイスにおいて音がキャプチャされ、対応する音特徴が抽出されたとき、各入力音特徴は、入力音特徴に対して最も近接した平均値を有するクラスタを判断することによってクラスタインデックスにマッピングされ得る。すなわち、入力音特徴のためのクラスタインデックスが識別される。各クライアントデバイスにおいて音がキャプチャされ、クラスタインデックスが生成されたとき、音成分のヒストグラムが構築され、更新される。
【００４９】
図８に、一実施形態による、複数のクライアントデバイスにおいて生成された環境音の例示的なヒストグラムを示す。各ヒストグラムは、すべてのクラスタＰ１〜Ｐ１６についての発生のカウント（たとえば、発生の総数）を示す。ヒストグラムの各水平軸に沿って、インデックスＰ１〜Ｐ１６は、それぞれクラスタＰ１〜Ｐ１６を表す。垂直軸は、クラスタＰ１〜Ｐ１６の各々内の音特徴の数を示す。各クライアントデバイスにおいて音特徴のクラスタインデックスが受信されたとき、クラスタインデックスに関連する各クラスタについてのカウントを増分することによってヒストグラムが更新される。
【００５０】
図９Ａに、一実施形態による、例示的なクライアントデバイス９００のより詳細なブロック図を示す。図９Ａに示すクライアントデバイス９００の構成は、クライアントデバイス１１０、１２０、２１０、２２０、３１０、３２０、４１２、４２２、および４３２において実装され得る。クライアントデバイス９００は、音センサー９１０と、音プロセッサ９２０と、送信機９６０と、受信機９７０と、ディスプレイユニット９８０とを含む。
【００５１】
クライアントデバイス９００中の音センサー９１０は、クライアントデバイス９００の環境音のいずれかの態様を受信、キャプチャ、測定、記録、または搬送するために使用される１つまたは複数のマイクロフォンまたは他のタイプの音センサーを含む。そのような音センサー９１０は、クライアントデバイス９００のソフトウェアおよび／またはハードウェアを使用するように構成され得る。さらに、音センサー９１０は、電話通話またはビデオ録画のために使用されるマイクロフォンなど、デバイス９００の一般的な動作において与えられた音センサーを利用し得る。したがって、本開示のいくつかの実施形態は、音センサー９１０の改変を必要とすることなしに実施され得る。
【００５２】
音プロセッサ９２０は、音センサー９１０によってキャプチャされた環境音から音記述子（たとえば、ヒストグラム）を生成するように構成され、特徴抽出ユニット９３０と、ベクトル量子化ユニット９４０と、ヒストグラム生成ユニット９５０とを含む。特徴抽出ユニット９３０は、音声およびオーディオコーディング、圧縮、認識および分析方法を含む、好適な信号処理方法を使用することによって、音センサー９１０から受信した環境音から音特徴を抽出するように構成される。たとえば、そのような方法には、オーディオフィンガープリンティング、音声認識または音声およびオーディオコーディングのための周知の方法である、スペクトル分析、ＭＦＣＣ（メル周波数ケプストラム係数）、ＬＰＣ（線形予測コーディング）、および／またはＬＳＰ（線スペクトル対）技法がある。以下は、環境音のＭＦＣＣ特徴を抽出することの一例である。環境音（たとえば、未加工音信号（raw sound signal））を含むフレームに窓かけ関数、たとえば、ハミング窓を乗算する。音信号を周波数領域にフーリエ変換し、次いで、スペクトルのパワーを計算する。次いで、たとえば三角重複窓（triangular overlapping window）を使用して、スペクトルのパワーをメル尺度にマッピングする。次いで、メル周波数の各々におけるパワーの対数をとることおよび／または離散コサイン変換を行うことによってケプストラム係数を計算する。したがって、音特徴は、（「音特徴ベクトル」と呼ばれることがある）ベクトルフォーマットとして表され得る。
【００５３】
クライアントデバイス９００のベクトル量子化ユニット９４０は、ベクトル量子化を実行し、音成分の所定のクラスタ分布に基づいて、特徴抽出ユニット９３０から受信した各音特徴のためのクラスタインデックスを判断する。すなわち、特徴抽出ユニット９３０からの各音特徴は、音特徴に最も近接した平均値を有するクラスタのクラスタインデックスにマッピングされる。クラスタインデックスはヒストグラム生成ユニット９５０に与えられ、ヒストグラム生成ユニット９５０は、クラスタインデックスの発生をカウントすることによってヒストグラムを生成および／または更新する。すべてのクラスタについてのカウントを含む生成されたヒストグラムは、ネットワーク４５０を介してパケットフォーマットでサーバ４８０に送信される。
【００５４】
表２に、ヒストグラムを搬送するための指定された長さをもつデータフィールドを含む例示的なパケットフォーマットを示す。
【表２】
2014515844.tif 000010
【００５５】
上記の表に示すように、パケットは、右側の列にリストされたパケットフィールドを含む。左側の列のフィールド名は、パケット中のビットの意味を説明し、パケット中に含まれる必要はない。パケットフォーマットでは、パケットタイプフィールドは、長さが４ビットであり、パケットがヒストグラム情報と他の関連情報とを含んでいることを示す情報を含んでいる。ユーザＩＤフィールドは、長さが６４ビットであり、クライアントデバイス９００に割り当てられた一意の識別子を示す。クラスタインデックス数フィールドは、長さが８ビットであり、ヒストグラム中のクラスタインデックスの数Ｎ、たとえば、１６個のクラスタインデックスＰ１〜Ｐ１６を示す。パケットは、タイムスタンプを示す随意のデータフィールドを含み得る。タイムスタンプフィールドは、長さが６４ビットであり、ヒストグラムを生成するために環境音がキャプチャされた時間を示す。時間は、クライアントデバイス９００のクロック回路（図示せず）によって与えられ得る。
【００５６】
パケットは、Ｎ個のクラスタインデックス発生フィールドを含む。（上記の表では「クラスタインデックス発生［ｉ］」として示された）ｉ番目のクラスタインデックス発生フィールドでは、クラスタインデックス発生［ｉ］フィールドは、長さが４ビットであり、ｉ番目のクラスタインデックスにマッピングされた入力音特徴のカウントを含んでいる。数Ｎは、環境音のキャプチャ期間に従って、必要に応じて１以上に設定され得る。Ｎが１よりも大きい場合、パケットは、複数の音成分を有するヒストグラムを含む。
【００５７】
図９Ｂに、別の実施形態による、例示的なクライアントデバイス９００の詳細なブロック図を示す。図９Ｂに示すクライアントデバイス９００の構成は、クライアントデバイス１１０、１２０、２１０、２２０、３１０、３２０、４１２、４２２、および４３２において実装され得る。クライアントデバイス９００は、音センサー９１０と、音プロセッサ９２０と、送信機９６０と、受信機９７０と、ディスプレイユニット９８０と、時間割込みユニット９９０とを含む。この実施形態では、あるクライアントデバイスから取得された音特徴またはヒストグラムのシーケンスは、そのクライアントデバイスによって一定の時間間隔においてキャプチャされた環境音に基づいて生成される。たとえば、環境音のシーケンスは、１日の毎時に１分間キャプチャされ得るが、それに限定されない。音特徴またはヒストグラムのそのようなシーケンスは、十分な時間期間にわたるクライアントデバイスユーザの生活パターンを示す。
【００５８】
環境音のシーケンスをキャプチャするために、クライアントデバイス９００は、所定の時間間隔において、または、ある時間期間の間、環境音をキャプチャするようにユーザによって要求された時間間隔において音センサー９１０をアクティブにするための時間割込みユニット９９０を含み得る。たとえば、時間割込みユニット９９０は、環境音を１分間キャプチャするために、１日の毎時の初めに音センサー９１０をアクティブにし得る。
【００５９】
図９Ａおよび図９Ｂを参照すると、送信機９６０は、１つまたは複数の音記述子をパケットフォーマットでサーバ４８０に送信する。クライアントデバイス９００の受信機９７０は、ネットワーク４５０を通してサーバ４８０から類似クライアントリストおよび／またはコンテキスト情報をパケットフォーマットで受信する。ディスプレイユニット９８０は、類似クライアントリストおよび／またはコンテキスト情報をユーザに対して表示するように構成される。図９Ａおよび図９Ｂのクライアントデバイス９００は図示したユニットを含むが、クライアントデバイス９００は、本開示の範囲から逸脱することなく、追加または代替構造を採用し得る。
【００６０】
図１０に、一実施形態による、クライアントデバイスのコンテキストを判断するための、サーバ４８０によって実行される方法のフローチャートを示す。サーバ４８０の受信機４９２は、１０１０において、クライアントデバイス４１２、４２２、および４３２から環境音のヒストグラムを受信する。識別ユニット４８８は、１０２０において、音コンテキストデータベース４８６から、この実施形態では基準ヒストグラムである基準音記述子を取り出し、各クライアントデバイスから受信したヒストグラムと音コンテキストデータベース４８６からの基準ヒストグラムの各々との間の類似度値を判断する。上記で説明したように、音コンテキストデータベース４８６は、ベクトル量子化によって様々な既知のコンテキストのキャプチャされた音から生成された１つまたは複数の基準ヒストグラムを含む。各クライアントデバイスについて、識別ユニット４８８は、１０３０において、最も大きい類似度値を判断し、音コンテキストデータベース４８６からの最も大きい類似度値に関連する基準ヒストグラムを識別する。次いで、識別ユニット４８８は、１０４０において、各クライアントデバイスについて、音コンテキストデータベース４８６からの識別されたヒストグラムに関連するコンテキストを判断する。音コンテキストデータベース４８６中の各基準ヒストグラムは特定の音環境を示すので、各クライアントデバイスのコンテキストは、音コンテキストデータベース４８６中の識別されたヒストグラムによって判断され得る。次いで、１０５０において、コンテキスト情報を、送信機４９４を介してパケットフォーマットで１つまたは複数のクライアントデバイスに送る。
【００６１】
図１１に、一実施形態による、ヒストグラムに基づいてクライアントデバイス４１２、４２２、および４３２をグループ化するための、サーバ４８０によって実行される方法のフローチャートを示す。初めに、サーバ４８０が、１つまたは複数の音記述子を含むパケットを送るようにクライアントデバイス４１２、４２２、および４３２に要求し得、１つまたは複数の音記述子は、環境音から抽出された音特徴に基づいて生成されたヒストグラムを含む。受信機４９２が、１１１０において、クライアントデバイスからパケットフォーマットでヒストグラムを受信したとき、類似度処理ユニット４８２が、１１２０において、類似度を判断するためにクライアントデバイス（たとえば、クライアントデバイス４１２）とターゲットクライアントデバイス（たとえば、クライアントデバイス４２２）とを選択する。次いで、類似度処理ユニット４８２は、１１３０においてクライアントデバイス４１２とターゲットクライアントデバイス４２２とからのヒストグラム間の類似度値を判断する。クライアントデバイス４１２とターゲットクライアントデバイス４２２とからのヒストグラム間の類似度値が判断された後、１１４０において、グループ化ユニット４８４は、類似度値を所定のしきい値と比較し、クライアントデバイス４１２とクライアントデバイス４２２との間の類似度値が、しきい値よりも大きいと判断された場合、１１５０において、クライアントデバイス４１２のための類似クライアントリストにターゲットクライアントデバイス４２２を追加する。クライアントデバイス４１２のための類似クライアントリストは、ターゲットクライアントデバイス４２２に割り当てられた一意の識別子（ＩＤ）を含み得る。
【００６２】
１１４０において、類似度値がしきい値よりも大きくないと判断された場合、または１１６０において、別のターゲットクライアントデバイスが存在すると判断された場合、類似度処理ユニット４８２は、続いて、１１３０におけるクライアントデバイスとの類似度判断のために、１１７０において、別のターゲットクライアントデバイス（たとえば、クライアントデバイス４３２）を選択する。類似度を判断すること、類似度をしきい値と比較すること、および類似クライアントリストにターゲットクライアントデバイスを追加することの１１３０〜１１６０における上記の動作は、１１６０において、すべてのクライアントデバイスのための完全な類似クライアントリストが生成されるまで反復される。
【００６３】
その結果、特定のクライアントデバイス（たとえば、クライアントデバイス４１２）のための完全な類似クライアントリストは、クライアントデバイス４１２との類似コンテキストのグループ中にあるクライアントデバイス４２２とクライアントデバイス４３２とを含み得る。類似クライアントリストは、表１に示したデータフォーマットに類似したデータフォーマットを有する。完全な類似クライアントリストが生成されたとき、サーバ４８０の送信機４９４は、１１８０において、クライアントデバイス４１２に関連する類似クライアントリストを、ネットワーク４５０を通してパケットフォーマットでクライアントデバイス４１２に送る。
【００６４】
図１２に、別の実施形態による、ヒストグラムから導出された類似度行列に基づいてクライアントデバイスをグループ化するための、サーバ４８０によって実行される方法のフローチャートを示す。初めに、サーバ４８０が、１つまたは複数の音記述子を含むパケットを送るようにとの要求をクライアントデバイス４１２、４２２、および４３２に送り得、１つまたは複数の音記述子は、環境音から抽出された音特徴に基づいて生成されたヒストグラムを含む。受信機４９２が、１２１０において、クライアントデバイスからパケットフォーマットでヒストグラムを受信したとき、類似度処理ユニット４８２が、１２２０において、類似度を判断するためにクライアントデバイス４１２とクライアントデバイス４２２との一意のペアを選択する。次いで、１２３０において、類似度処理ユニット４８２は、クライアントデバイス４１２とクライアントデバイス４２２との選択されたペア間の類似度値を判断する。クライアントデバイス４１２とクライアントデバイス４２２との間の類似度値が判断された後、類似度処理ユニット４８２は、１２４０において、類似度値を（単に「行列」または「類似度行列」と呼ばれることがある）コンテキスト類似度行列に追加する。
【００６５】
一実施形態では、類似度処理ユニット４８２は、以下のように類似度行列を計算する。クライアントデバイス４１２、４２２、および４３２から取得されたヒストグラムなどの音記述子のセットを仮定すれば、類似度行列は行列Ｓとして定義され、要素Ｓijは、ｉ番目のクライアントデバイスとｊ番目のクライアントデバイスとの音記述子間の類似度の測度を示す。さらに、ｉ番目およびｊ番目のクライアントデバイスに割り当てられた一意の識別子が、関連する類似度値とともに要素Ｓijに追加される。
【００６６】
類似度値を類似度行列に追加した後、１２５０において、クライアントデバイスの他の一意のペアが存在するかどうかを判断する。他の一意のペアが存在する場合、本方法は、１２６０においてクライアントデバイスの別の一意のペアを選択した後に、続いて１２３０に戻る。しかしながら、１２５０において、クライアントデバイスの他の一意のペアが存在しないと判断された場合、それは、クライアントデバイスのすべての一意のペアの類似度値が判断されたことと、類似度行列が完成したこととを意味する。この場合、グループ化ユニット４８４は、１２７０において、類似度行列から類似クライアントデバイスをクラスタリングすることによって類似クライアントリストを生成する。類似クライアントリストは、類似コンテキスト中にあるクライアントデバイスのグループ化を示す。上記の実施形態では、クライアントデバイスのすべての一意のペアの類似度値を含む類似度行列について説明したが、いくつかの実施形態では、類似度行列は、クライアントデバイスのすべての一意のペアの一部の類似度値を含み得る。この場合、グループ化ユニット４８４は、クライアントデバイスのすべての一意のペアのサブセットの類似度値に基づいて類似クライアントデバイスをクラスタリングすることによって、類似クライアントリストを生成する。
【００６７】
類似クライアントデバイスをクラスタリングする際に、スペクトルクラスタリング技法が採用され得る。スペクトルクラスタリング技法の一例は正規化カットアルゴリズムである。このアルゴリズムによれば、類似度行列Ｓの要素Ｓijは、Ｓのラプラシアン行列Ｌ＝Ｉ−Ｄ-1/2ＳＤ-1/2の２番目に小さい固有値に対応する固有ベクトルνに基づいて２つのサブセット（Ｓ1，Ｓ2）に区分（たとえば、クラスタリング）され、Ｉは単位行列であり、Ｄは対角行列
【数７】
2014515844.tif 000011
【００６８】
である。
【００６９】
次いで、区分は、固有ベクトルν中の成分の中央値ｍをとることと、Ｓのすべての要素のうち、ν中の成分がｍよりも大きい要素をＳ1に配置し、残りの要素をＳ2に配置することとによってなど、様々な方法で行われる。このアルゴリズムは、上記で説明した方法でサブセットを繰り返しさらに区分することによる階層的クラスタリングのために使用される。本実施形態では、クライアントデバイスのクラスタリングを実行する際にスペクトルクラスタリング技法が採用されるが、Ｋ平均クラスタリングなど、他のタイプのクラスタリング技法がこの目的のために採用され得る。
【００７０】
類似度行列に基づく類似クライアントデバイスのグループが判断された後、サーバ４８０は、１２８０において、クライアントデバイスのいずれかからの類似クライアントリストの要求があるかどうかを判断する。要求がある場合、サーバ４８０の送信機４９４は、１２９０において、ネットワーク４５０を通して類似クライアントデバイスのリストを要求元クライアントデバイスに送る。そのような類似クライアントリストは、クライアントデバイスの間でサービスを提供するため、類似アクティビティに対する関心を共有するクライアントデバイスのグループを可視化するため、または類似クライアントリスト中のクライアントデバイスにターゲットされたサービスを提供するために利用され得る。
【００７１】
一実施形態では、クライアントデバイスからのヒストグラムに基づく類似度行列が生成された後、サーバ４８０は、仮想マップの形態でクライアントデバイスの間のコンテキスト類似度の可視化を行い得る。そのような可視化を生成する際に、ＭＤＳ（多次元尺度構成法：multi-dimensional scaling）およびＰＣＡ（主成分分析：principal component analysis）など、任意のよく知られている技法が使用され得る。送信機４９４は類似度可視化情報をクライアントデバイスに送る。そのような類似度可視化情報は、たとえば、クライアントデバイスの２次元仮想マップを表示するために、クライアントデバイスにおいて使用される。２次元仮想マップ上では、クライアントデバイス間の距離は、クライアントデバイス間のコンテキスト類似度の程度を示す。代替実施形態では、クライアントデバイスが、サーバ４８０から受信した類似クライアントデバイスのリストに基づいて、クライアントデバイスのコンテキスト類似度の可視化を実行する。クライアントデバイスのユーザは、共通の関心を共有する、異なるロケーションにいる他のユーザを見つけるために、仮想マップをブラウズし得る。
【００７２】
図１３に、一実施形態による、ワイヤレス通信システムにおける例示的なクライアントデバイスのブロック図を示す。
【００７３】
クライアントデバイス１３００は、セルラーフォン、端末、ハンドセット、携帯情報端末（ＰＤＡ）、ワイヤレスモデム、コードレスフォンなどであり得る。ワイヤレス通信システムは、符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）システム、Ｇｌｏｂａｌ  Ｓｙｓｔｅｍ  ｆｏｒ  Ｍｏｂｉｌｅ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ（ＧＳＭ（登録商標））システム、広帯域ＣＤＭＡ（Ｗ−ＣＤＭＡ（登録商標））システム、Ｌｏｎｇ  Ｔｅｒｍ  Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ（ＬＴＥ）システム、ＬＴＥ  Ａｄｖａｎｃｅｄシステムなどであり得る。
【００７４】
クライアントデバイス１３００は、受信経路および送信経路を介して双方向通信を行うことが可能である。受信経路上で、基地局によって送信された信号は、アンテナ１３１２によって受信され、受信機（ＲＣＶＲ）１３１４に与えられる。受信機１３１４は、受信信号を調整し、デジタル化し、さらなる処理のために調整およびデジタル化された信号をデジタルセクション１３２０に与える。送信経路上で、送信機（ＴＭＴＲ）は、デジタルセクション１３２０から送信されるべきデータを受信し、データを処理し、調整し、変調信号を生成し、変調信号はアンテナ１３１２を介して基地局に送信される。受信機１３１４および送信機１３１６は、ＣＤＭＡ、ＧＳＭ、Ｗ−ＣＤＭＡ、ＬＴＥ、ＬＴＥ  Ａｄｖａｎｃｅｄなどをサポートするトランシーバの一部である。
【００７５】
デジタルセクション１３２０は、たとえば、モデムプロセッサ１３２２、縮小命令（reduced instruction）セットコンピュータ／デジタル信号プロセッサ（ＲＩＳＣ／ＤＳＰ）１３２４、コントローラ／プロセッサ１３２６、内部メモリ１３２８、一般化オーディオエンコーダ１３３２、一般化オーディオデコーダ１３３４、グラフィックス／ディスプレイプロセッサ１３３６、および外部バスインターフェース（ＥＢＩ）１３３８など、様々な処理、インターフェース、およびメモリユニットを含む。モデムプロセッサ１３２２は、データ送信および受信のための処理、たとえば、符号化、変調、復調、および復号を実行する。ＲＩＳＣ／ＤＳＰ１３２４は、ワイヤレスデバイス１３００のための一般的専用処理を実行する。コントローラ／プロセッサ１３２６は、デジタルセクション１３２０内の様々な処理およびインターフェースユニットの演算を制御する。内部メモリ１３２８は、デジタルセクション１３２０内の様々なユニットのためのデータおよび／または命令を記憶する。
【００７６】
一般化オーディオエンコーダ１３３２は、オーディオソース１３４２、マイクロフォン１３４３などからの入力信号に対して符号化を実行する。一般化オーディオデコーダ１３３４は、コード化オーディオデータに対して復号を実行し、出力信号をスピーカー／ヘッドセット１３４４に与える。一般化オーディオエンコーダ１３３２および一般化オーディオデコーダ１３３４は、必ずしも、オーディオソース、マイクロフォン１３４３およびスピーカー／ヘッドセット１３４４とのインターフェースのために必要とされるとは限らず、したがって、モバイルデバイス１３００において省略されることに留意されたい。グラフィックス／ディスプレイプロセッサ１３３６は、ディスプレイユニット１３４６に提示されるグラフィックス、ビデオ、画像、およびテキストのための処理を実行する。ＥＢＩ１３３８は、デジタルセクション１３２０とメインメモリ１３４８との間のデータの転送を可能にする。
【００７７】
デジタルセクション１３２０は、１つまたは複数のプロセッサ、ＤＳＰ、マイクロプロセッサ、ＲＩＳＣなどで実装される。デジタルセクション１３２０はまた、１つまたは複数の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）および／または何らかの他のタイプの集積回路（ＩＣ）上に作製される。
【００７８】
概して、本明細書で説明したいかなるデバイスも、ワイヤレスフォン、セルラーフォン、ラップトップコンピュータ、ワイヤレスマルチメディアデバイス、ワイヤレス通信パーソナルコンピュータ（ＰＣ）カード、ＰＤＡ、外部または内部モデム、ワイヤレスチャネルを介して通信するデバイスなど、様々なタイプのデバイスを示す。デバイスは、アクセス端末（ＡＴ）、アクセスユニット、加入者ユニット、移動局、クライアントデバイス、モバイルユニット、モバイルフォン、モバイル、リモート局、リモート端末、リモートユニット、ユーザデバイス、ユーザ機器、ハンドヘルドデバイスなど、様々な名前を有し得る。本明細書で説明したいかなるデバイスも、命令およびデータ、ならびにハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはそれらの組合せを記憶するためのメモリを有し得る。
【００７９】
本明細書で説明したコンテキスト判断およびグループ化技法は、様々な手段によって実装される。たとえば、これらの技法は、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、またはそれらの組合せで実装される。さらに、本明細書の開示に関して説明した様々な例示的な論理ブロック、モジュール、回路、およびアルゴリズムステップは、電子ハードウェア、コンピュータソフトウェア、または両方の組合せとして実装され得ることを、当業者は諒解されよう。ハードウェアとソフトウェアのこの互換性を明確に示すために、様々な例示的な構成要素、ブロック、モジュール、回路、およびステップについて、上記では概してそれらの機能に関して説明した。そのような機能をハードウェアとして実装するか、ソフトウェアとして実装するかは、特定の適用例および全体的なシステムに課された設計制約に依存する。当業者は、説明した機能を特定の適用例ごとに様々な方法で実装するが、そのような実装の決定は、本開示の範囲からの逸脱を生じるものと解釈すべきではない。
【００８０】
ハードウェア実装の場合、本技法を実行するために使用される処理ユニットは、１つまたは複数のＡＳＩＣ、ＤＳＰ、デジタル信号処理デバイス（ＤＳＰＤ）、プログラマブル論理デバイス（ＰＬＤ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、電子デバイス、本明細書で説明した機能を実行するように設計された他の電子ユニット、コンピュータ、またはそれらの組合せ内で実装される。
【００８１】
したがって、本明細書の開示に関して説明した様々な例示的な論理ブロック、モジュール、および回路は、汎用プロセッサ、ＤＳＰ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡまたは他のプログラマブル論理デバイス、個別ゲートまたはトランジスタロジック、個別ハードウェア構成要素、あるいは本明細書で説明した機能を実行するように設計されたそれらの任意の組合せで実装または実行される。汎用プロセッサはマイクロプロセッサであり得るが、代替として、プロセッサは、任意の従来のプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、または状態機械であり得る。プロセッサはまた、コンピューティングデバイスの組合せ、たとえば、ＤＳＰとマイクロプロセッサとの組合せ、複数のマイクロプロセッサ、ＤＳＰコアと連携する１つまたは複数のマイクロプロセッサ、あるいは任意の他のそのような構成として実装される。
【００８２】
ソフトウェアで実装する場合、機能は、１つまたは複数の命令またはコードとしてコンピュータ可読媒体上に記憶されるか、あるいはコンピュータ可読媒体を介して送信され得る。コンピュータ可読媒体は、ある場所から別の場所へのコンピュータプログラムの転送を可能にする任意の媒体を含む、コンピュータ記憶媒体とコンピュータ通信媒体の両方を含む。記憶媒体は、コンピュータによってアクセスされ得る任意の利用可能な媒体であり得る。限定ではなく例として、そのようなコンピュータ可読媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）、ＣＤ−ＲＯＭまたは他の光ディスクストレージ、磁気ディスクストレージまたは他の磁気ストレージデバイス、あるいは命令またはデータ構造の形態の所望のプログラムコードを搬送または記憶するために使用され得、コンピュータによってアクセスされ得る、任意の他の媒体を備えることができる。また、いかなる接続もコンピュータ可読媒体と適切に呼ばれる。たとえば、ソフトウェアが、同軸ケーブル、光ファイバーケーブル、ツイストペア、デジタル加入者回線（ＤＳＬ）、または赤外線、無線、およびマイクロ波などのワイヤレス技術を使用して、ウェブサイト、サーバ、または他のリモートソースから送信される場合、同軸ケーブル、光ファイバーケーブル、ツイストペア、ＤＳＬ、または赤外線、無線、およびマイクロ波などのワイヤレス技術は、媒体の定義に含まれる。本明細書で使用するディスク（disk）およびディスク（disc）は、コンパクトディスク（disc）（ＣＤ）、レーザーディスク（disc）(登録商標）、光ディスク（disc）、デジタル多用途ディスク（disc）（ＤＶＤ）、フロッピー（登録商標）ディスク（disk）およびブルーレイ（登録商標）ディスク（disc）を含み、ディスク（disk）は、通常、データを磁気的に再生し、ディスク（disc）は、データをレーザーで光学的に再生する。上記の組合せもコンピュータ可読媒体の範囲内に含めるべきである。
【００８３】
本開示についての以上の説明は、いかなる当業者も本開示を作成または使用することができるように与えたものである。本開示への様々な修正は当業者には容易に明らかとなり、本明細書で定義した一般原理は、本開示の趣旨または範囲から逸脱することなく他の変形形態に適用される。したがって、本開示は、本明細書で説明した例に限定されるものではなく、本明細書で開示した原理および新規の特徴に合致する最も広い範囲を与えられるべきである。
【００８４】
例示的な実装形態は、１つまたは複数のスタンドアロンコンピュータシステムの文脈で、本開示の主題の態様を利用することに言及するが、主題は、そのように限定されるのではなく、ネットワークまたは分散コンピューティング環境など、任意のコンピューティング環境に関連して実施され得る。またさらに、本開示の主題の態様は、複数の処理チップまたはデバイスにおいてあるいはそれらにわたって実装され得、同様に複数のデバイスにわたって記憶が実施され得る。そのようなデバイスは、ＰＣ、ネットワークサーバ、およびハンドヘルドデバイスを含む。
【００８５】
主題について構造的機能および／または方法論的行為に特有の言語で説明したが、添付の特許請求の範囲において定義される主題は、必ずしも上記で説明した特定の特徴または行為に限定されるとは限らないことを理解されたい。むしろ、上記で説明した特定の特徴および行為は、特許請求の範囲を実施することの例示的な形態として開示される。
【図１】
2014515844.tif 000012
【図２】
2014515844.tif 000013
【図３】
2014515844.tif 000014
【図４】
2014515844.tif 000015
【図５】
2014515844.tif 000016
【図６】
2014515844.tif 000017
【図７】
2014515844.tif 000018
【図８】
2014515844.tif 000019
【図９Ａ】
2014515844.tif 000020
【図９Ｂ】
2014515844.tif 000021
【図１０】
2014515844.tif 000022
【図１１】
2014515844.tif 000023
【図１２】
2014515844.tif 000024
【図１３】
2014515844.tif 000025
【国際調査報告】
2014515844.tif 000026
2014515844.tif 000027