(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声情報を収集するステップと、
前記音声情報を解析して、文字列情報および声紋情報を抽出するステップと、
前記文字列情報および前記声紋情報をサーバに送信するステップと、
前記文字列情報および前記声紋情報とマッチし、前記サーバによって送信されたアカウントを受信するステップと、
前記アカウントをアカウントリストに追加するステップと
を含むアカウント追加方法。
【請求項２】
前記音声情報を解析して、文字列情報および声紋情報を抽出する前記ステップは、
無音抑制を前記音声情報に対して実行するステップと、
フレーミング処理を無音抑制が実行された前記音声情報に対して実行するステップと、
音声特徴値をフレーミング処理が実行された前記音声情報から抽出するステップであって、前記抽出された音声特徴値は前記声紋情報を表す、ステップと、
復号処理を前記抽出された音声特徴値に対して実行し、これにより前記文字列情報を取得する、ステップと
を含む請求項1に記載のアカウント追加方法。
【請求項３】
端末によって送信された文字列情報および声紋情報を受信するステップと、
前記文字列情報および前記声紋情報とマッチするアカウントをデータベースから検索するステップと、
前記文字列情報および前記声紋情報とマッチする前記アカウントを前記端末に送信し、それにより前記端末が前記アカウントをアカウントリストに追加するステップと
を含むアカウント追加方法。
【請求項４】
前記文字列情報および前記声紋情報とマッチするアカウントをデータベースから検索する前記ステップは、
前記文字列情報とマッチするアカウントを前記データベースから検索するステップと、
2つ以上のマッチしたアカウントが見つかったときに、前記文字列情報および前記声紋情報とマッチする前記アカウントとして、前記2つ以上のマッチしたアカウントから前記声紋情報とマッチするアカウントを検索するステップと
を含む請求項3に記載のアカウント追加方法。
【請求項５】
前記データベースは、前記2つ以上のマッチしたアカウントに対応する声紋情報を記憶し、
前記2つ以上のマッチしたアカウントから前記声紋情報とマッチするアカウントを検索する前記ステップは、
類似度比較を前記声紋情報および前記2つ以上のマッチしたアカウントに対応する前記声紋情報の各々に対して実行するステップと、
類似度が第1のプリセットされた閾値以上であるアカウントが存在するときに、前記アカウントを前記声紋情報とマッチする前記アカウントとして使用するステップと
を含む請求項4に記載のアカウント追加方法。
【請求項６】
類似度が前記第1のプリセットされた閾値以上であるアカウントが存在しないときに、類似度が第2のプリセットされた閾値以上であるアカウントを前記端末に送信するステップであって、前記第2のプリセットされた閾値は前記第1のプリセットされた閾値よりも小さい、ステップをさらに含む請求項5に記載のアカウント追加方法。
【請求項７】
マッチしたアカウントが1つ見つかったときに、前記声紋情報および前記マッチしたアカウントに対応する声紋情報に対して類似度比較を実行するステップと、
類似度が第1のプリセットされた閾値以上であるときに、前記アカウントを前記声紋情報とマッチする前記アカウントとして使用するステップと
をさらに含む請求項4に記載のアカウント追加方法。
【請求項８】
音声情報を収集するように構成されている収集ユニットと、
前記音声情報を解析して、文字列情報および声紋情報を抽出するように構成されている抽出ユニットと、
前記文字列情報および前記声紋情報をサーバに送信するように構成されている送信ユニットと、
前記文字列情報および前記声紋情報とマッチし、前記サーバによって送信されたアカウントを受信するように構成されている受信ユニットと、
前記アカウントをアカウントリストに追加するように構成されている追加ユニットと
を備える端末。
【請求項９】
前記抽出ユニットは、
前記音声情報に対して無音抑制を実行するように構成されている無音抑制サブユニットと、
フレーミング処理を無音抑制が実行された前記音声情報に対して実行するように構成されているフレーミングサブユニットと、
音声特徴値をフレーミング処理が実行された前記音声情報から抽出するように構成されている特徴値抽出ユニットであって、前記抽出された音声特徴値は前記声紋情報を表す、特徴値抽出ユニットと、
復号処理を前記抽出された音声特徴値に対して実行し、これにより前記文字列情報を取得するように構成されている復号ユニットと
を備える、請求項8に記載の端末。
【請求項１０】
端末によって送信された文字列情報および声紋情報を受信するように構成されている受信ユニットと、
前記文字列情報および前記声紋情報とマッチするアカウントをデータベースから検索するように構成されている検索ユニットと、
前記文字列情報および前記声紋情報とマッチする前記アカウントを前記端末に送信し、それにより前記端末が前記アカウントをアカウントリストに追加するように構成されている送信ユニットと
を備えるサーバ。
【請求項１１】
前記検索ユニットは、
前記文字列情報とマッチするアカウントを前記データベースから検索するように構成されている第1の検索サブユニットと、
2つ以上のマッチしたアカウントが見つかったときに、前記文字列情報および前記声紋情報とマッチする前記アカウントとして、前記2つ以上のマッチしたアカウントから前記声紋情報とマッチするアカウントを検索するように構成されている第2の検索サブユニットと
を備える、請求項10に記載のサーバ。
【請求項１２】
前記データベースは、前記2つ以上のマッチしたアカウントに対応する声紋情報を記憶し、
前記第2の検索サブユニットは、類似度比較を前記声紋情報および前記2つ以上のマッチしたアカウントに対応する前記声紋情報の各々に対して実行し、類似度が第1のプリセットされた閾値以上であるアカウントが存在するときに、前記アカウントを前記声紋情報とマッチする前記アカウントとして使用するようにさらに構成される、請求項11に記載のサーバ。
【請求項１３】
前記送信ユニットは、類似度が前記第1のプリセットされた閾値以上であるアカウントが存在しないときに、類似度が第2のプリセットされた閾値以上であるアカウントを前記端末に送信するようにさらに構成され、前記第2のプリセットされた閾値は前記第1のプリセットされた閾値よりも小さい、請求項12に記載のサーバ。
【請求項１４】
前記第2の検索サブユニットは、マッチしたアカウントが1つ見つかったときに、前記声紋情報および前記マッチしたアカウントに対応する声紋情報に対して類似度比較を実行し、類似度が第1のプリセットされた閾値以上であるときに、前記アカウントを前記声紋情報とマッチする前記アカウントとして使用するようにさらに構成される、請求項11に記載のサーバ。
【請求項１５】
コンピュータ実行可能命令を記憶するコンピュータ記憶媒体であって、前記コンピュータ実行可能命令は、請求項1から7のいずれか一項に記載のアカウント追加方法を実行するために使用される、コンピュータ記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願
本出願は、全体が参照により組み込まれている、2015年11月17日にTencent Technology (Shenzhen) Company Limitedによって出願された中国特許出願第201510791070.8号、名称「ACCOUNT ADDING METHOD, TERMINAL, AND SERVER」の優先権を主張するものである。
【０００２】
本出願は、ソーシャル分野におけるアカウント管理技術に関し、特に、アカウント追加方法、端末、サーバ、およびコンピュータ記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００３】
ソーシャルネットワークの急速な発展により、情報を交換するためにソーシャルアプリケーション(APP、application)を頻繁に使用するユーザが増えてきた。ソーシャルAPPが使用されているときには、通常、連絡先リストに友達が追加される必要がある。最も一般的で直接的な友達追加方法は、相手のソーシャル番号(social number)を問い合わせることである。相手が相手のソーシャル番号を述べるときに、ユーザは、友達追加ページに多くの文字を入力する必要があり、時には、入力された文字が正しいか繰り返し確認する必要がある。特に、相手のソーシャル番号が比較的長く複雑なときには、記憶力がよくないユーザは、文字を抜かしたり、または誤って文字を入力したりすることがよくある。
【０００４】
それに加えて、人が違っていれば話す速さも違い、非標準的なイントネーションで、または方言もしくは訛りのある話し方で、しゃべる人もいる。これによりユーザが文字を入力することは困難である。さらに、ソーシャル番号は、一般的に、文字、数字、および特殊文字を含む。モバイルデバイスでは、通常、アルファベットキーボードと数字記号キーボードとを切り替える必要があり、友達追加操作は極端に不自由なものとなる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本出願の実施形態は、アカウント追加方法、端末、サーバ、およびコンピュータ記憶媒体を実現する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本出願の一実施形態は、アカウント追加方法を提供し、方法は
音声情報を収集するステップと、
音声情報を解析して、文字列情報および声紋情報を抽出するステップと、
文字列情報および声紋情報をサーバに送信するステップと、
文字列情報および声紋情報とマッチし、サーバによって送信されたアカウントを受信するステップと、
アカウントをアカウントリストに追加するステップとを含む。
【０００７】
本出願の別の実施形態は、アカウント追加方法を提供し、方法は
端末によって送信された文字列情報および声紋情報を受信するステップと、
文字列情報および声紋情報とマッチするアカウントをデータベースから検索するステップと、
文字列情報および声紋情報とマッチするアカウントを端末に送信し、それにより端末がアカウントをアカウントリストに追加するステップとを含む。
【０００８】
本出願の一実施形態は端末を実現し、端末は
音声情報を収集するように構成されている収集ユニットと、
音声情報を解析して、文字列情報および声紋情報を抽出するように構成されている抽出ユニットと、
文字列情報および声紋情報をサーバに送信するように構成されている送信ユニットと、
文字列情報および声紋情報とマッチし、サーバによって送信されたアカウントを受信するように構成されている受信ユニットと、
アカウントをアカウントリストに追加するように構成されている追加ユニットとを備える。
【０００９】
本出願の一実施形態はサーバを実現し、サーバは
端末によって送信された文字列情報および声紋情報を受信するように構成されている受信ユニットと、
文字列情報および声紋情報とマッチするアカウントをデータベースから検索するように構成されている検索ユニットと、
文字列情報および声紋情報とマッチするアカウントを端末に送信し、それにより端末がアカウントをアカウントリストに追加するように構成されている送信ユニットとを備える。
【００１０】
本出願の一実施形態は、コンピュータプログラムを記憶するコンピュータ記憶媒体を実現し、コンピュータプログラムは、前述のアカウント追加方法を実行するために使用される。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本出願の実施形態1によるアカウント追加方法の概略フローチャートである。
【図２】本出願の実施形態2によるアカウント追加方法の概略フローチャートである。
【図３】本出願の実施形態3によるアカウント追加方法の概略フローチャートである。
【図４】本出願の一実施形態によりアカウントに対応する声紋情報をバインドする概略フローチャートである。
【図５】本出願の一実施形態による端末の概略構造組成図である。
【図６】本出願の一実施形態によるサーバの概略構造組成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本出願の実施形態の特徴および技術的内容をよく理解できるように、以下では添付図面を参照しつつ本出願の実施形態について説明する。添付図面は、参照のためにのみ用意されており、本出願の実施形態を限定することを意図していない。
【００１３】
本出願の実施形態は、音声認識技術に基づき友達のアカウントの追加を実装する。音声認識技術に基づく製品は、音声入力、WeChatにおける音声認識機能である音声テキスト変換などを含む。音声認識技術では、数字、文字などは、比較的正確に認識され得る。音声が地域方言または個人の話すときの癖の影響を受けるとしても、音声は、音声認識技術を使用することによって十分によく認識され得る。本出願の実施形態において、音声認識技術は、個人のアカウント(ソーシャル番号とも称される)を音声から抽出することで、友達追加の際に複雑なアカウントを入力することを回避し、友達を追加する作業をしやすくするために使用される。本出願の実施形態における技術的解決方法は、高齢者、障害者、および子供などの、手書きを容易に行えない人々に特に適している。
【００１４】
既存の技術における音声を用いた友達の追加と比較して、本出願の実施形態では、さらに声紋情報が音声から抽出される。音声を用いて認識された文字列情報を使用することによってアカウントが一意的に決定できないときに、アカウントを一意的に決定するために声紋情報が使用され得る。それに加えて、声紋情報は、音声を記録している人がアカウントの所有者であるかどうかを決定するためにも使用され得る。音声を記録している人がアカウントの所有者である場合、友達確認はスキップされてよく、相手のアカウントが直接追加され得る。
【００１５】
本出願の実施形態の目的は、ソーシャルプラットフォームのために新しいアカウント追加方法を提供することである。相手のアカウントが追加される必要がある場合、端末は、マイクロフォンを使用することによって、相手が述べたアカウントに関する音声を収集するか、または相手によって送信された音声(たとえば、ビデオ通話)を直接受信し、ユーザが述べた文字列情報およびユーザの声紋情報を音声から抽出し、文字列情報および声紋情報をサーバにアップロードするだけでよい。サーバは、文字列情報および声紋情報に従ってマッチしたアカウントを検索し、アカウントを端末にフィードバックする。このようにして、キーボードを使用することによって相手のアカウントを入力しなくても、相手のアカウントが追加され得る。
【００１６】
本出願の実施形態における技術的解決方法は、主に、端末およびサーバという2つの実行本体を伴うものとしてよい。
【００１７】
端末は、主に、ユーザのアカウント情報を含む音声情報を収集し、音声情報を解析して、文字列情報および声紋情報を抽出し、文字列情報および声紋情報をサーバにアップロードする。
【００１８】
サーバは、主に、文字列情報および声紋情報に従ってマッチしたアカウントをデータベースから検索し、アカウントを端末にフィードバックする。
【００１９】
次に、特定の処理プロセスを参照しつつ本出願の実施形態におけるアカウント追加方法を詳しくさらに説明する。
【００２０】
図1は、本出願の実施形態1によるアカウント追加方法の概略フローチャートである。この実施形態におけるアカウント追加方法は、端末側に適用される。図1に示されているように、アカウント追加方法は、以下のステップを含む。
【００２１】
ステップ101:音声情報を収集する。
【００２２】
本出願のこの実施形態において、端末は、携帯電話、タブレットコンピュータ、またはノートブックコンピュータなどの電子デバイスであってよい。
【００２３】
本出願のこの実施形態では、ソーシャルAPPが端末上にインストールされる。APPは、アカウント追加機能を有する。特に、この実施形態では、アカウントは、音声を用いてAPP内に追加される。したがって、APPのインターフェース内に新しいコントロールが設定される。コントロールは、音声を用いてアカウントを追加する機能を有効化するようにトリガされ、それによって、端末の音声収集機能を呼び出して音声情報を収集する。
【００２４】
この解決方法において、コントロールは、タップ、ダブルタップ、ジェスチャ、およびスライドの方式でトリガされ得るが、方式はこれらに限定されない。
【００２５】
本出願のこの実施形態において、音声情報は、次の2つの方式で収集される。
【００２６】
方式1:音声情報は、端末の収集ユニットによって直接収集される。ここで、収集ユニットは、マイクロフォンによって実装され得る。実際のアプリケーションでは、ユーザがコントロールをトリガし、音声を用いてアカウントを追加する機能を有効化したときに、相手は、端末の収集ユニット(たとえば、マイクロフォン)に向けて相手のアカウントを述べる。このようにして、収集ユニットは、アカウントを含む音声情報を取得し得る。本明細書において、アカウントは、APPに対応するソーシャル番号である、すなわち、APPに相手によって登録されたソーシャル番号である。
【００２７】
方式2:相手は、相手の端末を使用することによって相手のアカウントに関する音声を記録し、音声情報をユーザの端末に送信する。このようにして、ユーザの端末は、相手によって送信された音声情報を受信する。この方式は、音声通話またはビデオ通話の際に使用され得る。代替的に、相手は、音声情報をユーザに直接送信し得る。
【００２８】
ステップ102:音声情報を解析して、文字列情報および声紋情報を抽出する。
【００２９】
特に、無音抑制が音声情報に対して実行され、フレーミング処理が、無音抑制が実行された音声情報に対して実行され、音声特徴値が、フレーミング処理が実行された音声情報から抽出され、抽出された音声特徴値は声紋情報を表し、さらに復号処理が抽出された音声特徴値に対して実行され、これにより文字列情報を取得する。
【００３０】
本出願のこの実施形態において、音声情報がMoving Picture Experts Group Audio Layer-3(MP3、Moving Picture Experts Group Audio Layer III)形式またはストリーミングメディア(WMV、Windows Media Video)形式などの圧縮形式である場合、圧縮形式の音声情報は、パルス符号変調(PCM、Pulse Code Modulation)形式またはウェーブ(WAV、wave)形式などの無圧縮形式の全波ファイルに変換される必要がある。ファイルヘッダ以外の、WAVファイルに記憶されている残り部分は、音声波形の点データである。
【００３１】
本出願のこの実施形態において、音声情報を解析するステップは、音声情報を認識するステップである。音声情報が認識される前に、音声情報の先頭と末尾の無音が最初に取り除かれることが、その後のステップへの支障を低減するために必要である。無音除去操作は、無音抑制(VAD、Voice Activity Detection)と称され、信号処理技術が使用される必要がある。
【００３２】
無音が取り除かれた後、フレーミングが実行される必要がある。特に、フレーミング操作は、通常、移動ウィンドウ機能を使用することによって実装される。フレーミングが実行される前に、プリエンファシスなどのいくつかの操作がさらに実行される必要がある。フレーム重なりが存在する。一般的に、各フレームは25msを含み、2つのフレームの間のフレームシフトは10msである。したがって、2つのフレームは、15msだけ重なり合う。たとえば、0から25ms、10msから35ms、20msから45ms、...は第1のフレーム、第2のフレーム、第3のフレーム、....である。
【００３３】
フレーミングが実行された後、各フレーム波形が変換される。たとえば、各フレーム波形を12次元ベクトルに変換するために、メル周波数ケプストラム係数(MFCC、mel-frequency cepstral coefficient)特徴が抽出される。12個の点は、人間の耳の生理学的特性に従って抽出され、12個の点は、このフレーム内のすべての音声情報を含む。このプロセスは、音声特徴値抽出とも称される。実際のアプリケーションでは、音声特徴値抽出は、差分抽出、平均分散正規化、ガウス化、ならびに次元縮退および冗長性除去などの多くの操作をさらに含む。音声特徴値は、ユーザの声紋情報である。音声特徴値が抽出された後、音声情報は、12個の行(音声特徴値が12個の次元を有すると仮定する)とN個の列を有する行列となり、観察シーケンスと称される。本明細書では、Nはフレームの総数である。
【００３４】
音声認識の中核は、音声特徴値によって表されるフレームをステータスとして認識し、ステータス認識を音素に組み合わせ、音素を単語に組み合わせることである。特に、いくつかのフレームが1つのステータスに対応し、ステータスは3つ毎に1つの音素に組み合わされ、いくつかの音素が1つの単語に組み合わされる。各音素に対応するステータスは、音素がステータスに対応する最大の確率によって決定される。確率は、音響モデルに基づき決定される。音響モデルはパラメータを記憶し、これらのパラメータを使用することによって各ステータスに対応する確率が決定され得る。隠れマルコフモデル(HMM、Hidden Markov Model)を使用することによってステータスネットワークが確立される。音声認識プロセスでは、ステータスネットワーク内の最適な経路が見つけられる必要があり、その場合、この経路の確率は最大となる。このプロセスは、復号処理と称される。復号処理が実行された後、音声情報に対応する文字列情報が取得される。
【００３５】
本出願のこの実施形態において、アカウントは、通常、26個の文字および10個の数字のうちのいくつかのみ(そのうちのいくつかは特殊文字であってよい)を含むので、本出願のこの実施形態における音声認識の正解率は、音声入力または音声テキスト変換などの一般的な認識のものと比べてはるかに高い。本明細書において、文字列の中間にあるいくつかの文字は、認識できない可能性がある。その結果、完全な文字列情報は、認識を用いては取得され得ず、文字列のいくつかのセグメントが、最終的に認識を用いて取得され得る。たとえば、「185021?1234」について、中間の1つの文字は認識され得ないので、文字列の2つのセグメント「185021」および「1234」が、認識を用いて取得され得る。
【００３６】
本出願のこの実施形態において、一般的にAPP内にアカウントに対する制約規則が設定される。抽出された文字列情報が不当文字(制約規則に適合しない)を含む場合、音声情報が再び収集される。
【００３７】
ステップ103:文字列情報および声紋情報をサーバに送信する。
【００３８】
本出願のこの実施形態において、文字列情報および声紋情報を音声情報から抽出した後、端末は2つの情報をサーバに送信する。
【００３９】
本出願のこの実施形態において、端末は、文字列情報および声紋情報を暗号化して、文字列情報および声紋情報のセキュリティを確保し、暗号化された文字列情報および声紋情報をサーバに送信し得る。それに対応して、その情報を受信した後、サーバは、暗号解読を実行して文字列情報および声紋情報を取得する必要がある。本明細書では、次のアルゴリズムを使用することによって暗号化および暗号解読が実行され得る。すなわち、高度暗号化標準(AES、Advanced Encryption Standard)、データ暗号化標準(DES、Data Encryption Standard)、公開鍵暗号アルゴリズム(RSA、Ron Rivest-Adi Shamir-Leonard Adleman)であるが、アルゴリズムはこれらに限定されない。
【００４０】
ステップ104:文字列情報および声紋情報とマッチし、サーバによって送信されたアカウントを受信する。
【００４１】
本出願のこの実施形態において、端末によって送信された文字列情報および声紋情報を受信した後に、サーバは、マッチングを用いることで、文字列情報および声紋情報に従ってデータベースから最適なアカウントを取得し、アカウントを端末にフィードバックする。サーバは、最初に、文字列情報に従って初期アカウントマッチングを実行し、次いで、声紋情報に従って正確なアカウントマッチングを実行する。
【００４２】
本明細書において、声紋(Voiceprint)は、音声情報を搬送する、電気音響計測器上に表示される、音波スペクトルである。人々は、舌、喉頭腔、および鼻腔などの様々な生理学的特性を有し、人々の音波は異なる。一般的に、あまり変化はなく、病気または手術時であっても特定の類似度が存在する。複数のアカウントが文字列情報(複数のフィールドを含み得る)を使用することによってマッチングを用いて取得されるときに、マッチしたアカウントが声紋情報にバインドされる場合、各アカウントに対応する声紋情報および音声情報から抽出された声紋情報に対して類似度比較が実行される。特に、類似度比較は特徴値に対して実行される。類似度が第1のプリセットされた閾値以上である場合に、2つの声紋情報が同じ人に属していると決定されるものとしてよく、アカウントは端末に直接返される。どのような類似度も第1のプリセットされた閾値以上でない場合、極端に小さい類似度に対応するアカウントは破棄され、類似度が第2のプリセットされた閾値以上であるアカウントのみが端末に送信される。代替的に、文字列マッチング結果を参照してアカウントリストがユーザに返される。
【００４３】
本出願のこの実施形態において、文字列のいくつかのセグメントが端末によって抽出される場合(文字列のいくつかのセグメントの出現に対する理由が、いくつかの文字(最初と最後の文字を除く)が認識され得ないか、または文字と文字との間に極端に長い空白が存在するというものであってよい)、サーバは正規表現を使用することによってアカウントマッチングを実行する必要がある。それに加えて、サーバは、好ましくは、声紋情報にバインドされているアカウントについてマッチングを実行する。
【００４４】
本出願のこの実施形態において、マッチしたアカウントが1つ見つかったときに、サーバは、声紋情報およびマッチしたアカウントに対応する声紋情報に対して類似度比較を実行し、類似度が第1のプリセットされた閾値以上であるときに、そのアカウントを声紋情報とマッチするアカウントとして使用する。ユーザの設定に従って、友達確認操作がスキップを許されないように設定されている場合、アカウントが端末に送信され、ユーザは「add as a friend」または友達を「follow」するを選択することができ、友達確認操作がスキップを許されるように設定されている場合、アカウントは、アカウントリストに直接追加され、友達追加を完了する。本明細書において、第1のプリセットされた閾値は、類似度を定義するために使用される。第1のプリセットされた閾値以上であることは、比較的大きい類似度を示しており、2つの声紋情報が同じ人に属していると決定され得る。
【００４５】
本出願のこの実施形態において、2つ以上のマッチしたアカウントを見つけたとき、サーバは、文字列情報および声紋情報とマッチするアカウントとして、2つ以上のマッチしたアカウントから声紋情報とマッチするアカウントを検索する。特に、類似度比較は、声紋情報および2つ以上のマッチしたアカウントに対応する各声紋情報に対して実行され、類似度が第1のプリセットされた閾値以上であるアカウントが存在するときに、そのアカウントは、声紋情報とマッチするアカウントとして使用される。類似度が第1のプリセットされた閾値以上であるアカウントが存在しないとき、類似度が第2のプリセットされた閾値以上であるアカウントが端末に送信され、第2のプリセットされた閾値は第1のプリセットされた閾値よりも小さい。本明細書において、第2のプリセットされた閾値は、極端に小さい類似度に対応しているアカウントを取り除くために使用され、これにより、端末へ、大きい類似度に対応するアカウントを含むアカウントリストを送信する。ユーザは、アカウントリストをタップしてチェックし、「add as a friend」または「follow」するアカウントのうちの1つを選択し得る。
【００４６】
ステップ105:アカウントをアカウントリストに追加する。
【００４７】
本出願のこの実施形態において、ユーザが友達を追加する必要があるときに、ユーザは、相手によって述べられたアカウントに関する音声をマイクロフォンを使用することによって記録することによってのみアカウントを追加し、キーボードを使用することによって相手のアカウントを手入力することを必要としない。音声が収集された後、文字列情報および声紋情報が抽出される。サーバは、文字列情報および声紋情報とマッチするアカウントを見つけて、アカウントを端末にフィードバックする。声紋情報のマッチング速度は、文字列情報のマッチング速度よりも遅く、一定範囲の適切なアカウントが、文字列情報に従ってマッチングを用いることで取得され、次いで、声紋情報に従ってその範囲のアカウントに対してマッチングが実行される。音声がアカウントの所有者に属しているかどうかは、声紋情報に従って決定されるものとしてよく、友達を追加する決定プロセスはスキップされてよい。ユーザおよび相手は、直接友達になり、チャットを開始することができる。既存の技術における音声を用いた友達の追加と比較して、本出願のこの実施形態では、声紋情報マッチング操作が追加され、これによりアカウントマッチングの正解率を改善する。入力された声紋情報とアカウントにバインドされている声紋情報との間の類似度が閾値よりも大きいときに、友達確認プロセスがスキップされてよく、2人が直接友達になることができ、ステップを簡素化する。これにより、ユーザは、ソーシャルAPPにおいて複雑で面倒なソーシャル番号、特に特殊文字を含む面倒な大小文字を区別するソーシャル番号を入力しなくてすむ。本出願のこの実施形態における技術的解決方法は、特に多言語環境において、身体障害者、高齢者、子供などに適用可能である。
【００４８】
本出願のこの実施形態における技術的解決方法の主要なアプリケーションシナリオは次の通りである。
【００４９】
(1)2人のユーザが互いを友達として追加したいときに、2人のユーザは、友達追加ページで「add as a friend by speech」機能を使用することを選択する。ユーザは、相手がアカウントを述べた後に速度入力キーをタップして音声入力を完了する。次いで、ユーザは、マイクロフォンによって収集された音声情報を処理して、文字列情報および声紋情報を抽出する。ユーザは、文字列情報および声紋情報をサーバにアップロードする。サーバは、マッチングを用いることでデータベースから適切なアカウントを取得する。
【００５０】
(2)何人かの特別な人またはいくつかの組織のアカウント情報(音声情報)が、パブリックネットワークに投稿されるものとしてよい。他の人々は、素早くこれらのアカウントを友達として追加するか、またはアカウント情報(音声情報)に従ってこれらのアカウントをフォローすることができる。
【００５１】
図2は、本出願の実施形態2によるアカウント追加方法の概略フローチャートである。この実施形態におけるアカウント追加方法は、サーバ側に適用される。図2に示されているように、アカウント追加方法は、以下のステップを含む。
【００５２】
ステップ201:端末によって送信された文字列情報および声紋情報を受信する。
【００５３】
本出願のこの実施形態において、端末は、携帯電話、タブレットコンピュータ、またはノートブックコンピュータなどの電子デバイスであってよい。ソーシャルAPPが端末にインストールされる。APPは、アカウント追加機能を有する。特に、この実施形態では、アカウントは、音声を用いてAPP内に追加される。したがって、APPのインターフェース内に新しいコントロールが設定される。コントロールは、音声を用いてアカウントを追加する機能を有効化するようにトリガされ、それによって、端末の音声収集機能を呼び出して音声情報を収集する。端末は、音声情報を解析して、文字列情報および声紋情報を抽出する。特に、端末は、無音抑制を音声情報に対して実行し、フレーミング処理を無音抑制が実行された音声情報に対して実行し、音声特徴値をフレーミング処理が実行された音声情報から抽出し、抽出された音声特徴値は声紋情報を表し、さらに復号処理を抽出された音声特徴値に対して実行し、これにより文字列情報を取得する。
【００５４】
サーバが、端末によって送信された文字列情報および声紋情報を受信する。
【００５５】
ステップ202:文字列情報および声紋情報とマッチするアカウントをデータベースから検索する。
【００５６】
本出願のこの実施形態において、端末によって送信された文字列情報および声紋情報を受信した後に、サーバは、マッチングを用いることで、文字列情報および声紋情報に従ってデータベースから最適なアカウントを取得し、アカウントを端末にフィードバックする。サーバは、最初に、文字列情報に従って初期アカウントマッチングを実行し、次いで、声紋情報に従って正確なアカウントマッチングを実行する。
【００５７】
本明細書において、声紋(Voiceprint)は、音声情報を搬送する、電気音響計測器上に表示される、音波スペクトルである。人々は、舌、喉頭腔、および鼻腔などの様々な生理学的特性を有し、人々の音波は異なる。一般的に、あまり変化はなく、病気または手術時であっても特定の類似度が存在する。複数のアカウントが文字列情報(複数のフィールドを含み得る)を使用することによってマッチングを用いて取得されるときに、マッチしたアカウントが声紋情報にバインドされる場合、各アカウントに対応する声紋情報および音声情報から抽出された声紋情報に対して類似度比較が実行される。特に、類似度比較は特徴値に対して実行される。類似度が第1のプリセットされた閾値以上である場合に、2つの声紋情報が同じ人に属していると決定されるものとしてよく、アカウントは端末に直接返される。どのような類似度も第1のプリセットされた閾値以上でない場合、極端に小さい類似度に対応するアカウントは破棄され、類似度が第2のプリセットされた閾値以上であるアカウントのみが端末に送信される。代替的に、文字列マッチング結果を参照してアカウントリストがユーザに返される。
【００５８】
本出願のこの実施形態において、文字列のいくつかのセグメントが端末によって抽出される場合(文字列のいくつかのセグメントの出現に対する理由が、いくつかの文字(最初と最後の文字を除く)が認識され得ないか、または文字と文字との間に極端に長い空白が存在するというものであってよい)、サーバは正規表現を使用することによってアカウントマッチングを実行する必要がある。それに加えて、サーバは、好ましくは、声紋情報にバインドされているアカウントについてマッチングを実行する。
【００５９】
本出願のこの実施形態において、マッチしたアカウントが1つ見つかったときに、サーバは、声紋情報およびマッチしたアカウントに対応する声紋情報に対して類似度比較を実行し、類似度が第1のプリセットされた閾値以上であるときに、そのアカウントを声紋情報とマッチするアカウントとして使用する。ユーザの設定に従って、友達確認操作がスキップを許されないように設定されている場合、アカウントが端末に送信され、ユーザは「add as a friend」または友達を「follow」するを選択することができ、友達確認操作がスキップを許されるように設定されている場合、アカウントは、アカウントリストに直接追加され、友達追加を完了する。本明細書において、第1のプリセットされた閾値は、類似度を定義するために使用される。第1のプリセットされた閾値以上であることは、比較的大きい類似度を示しており、2つの声紋情報が同じ人に属していると決定され得る。
【００６０】
本出願のこの実施形態において、2つ以上のマッチしたアカウントを見つけたとき、サーバは、文字列情報および声紋情報とマッチするアカウントとして、2つ以上のマッチしたアカウントから声紋情報とマッチするアカウントを検索する。特に、類似度比較は、声紋情報および2つ以上のマッチしたアカウントに対応する各声紋情報に対して実行され、類似度が第1のプリセットされた閾値以上であるアカウントが存在するときに、そのアカウントは、声紋情報とマッチするアカウントとして使用される。類似度が第1のプリセットされた閾値以上であるアカウントが存在しないとき、類似度が第2のプリセットされた閾値以上であるアカウントが端末に送信され、第2のプリセットされた閾値は第1のプリセットされた閾値よりも小さい。本明細書において、第2のプリセットされた閾値は、極端に小さい類似度に対応しているアカウントを取り除くために使用され、これにより、端末へ、大きい類似度に対応するアカウントを含むアカウントリストを送信する。ユーザは、アカウントリストをタップしてチェックし、「add as a friend」または「follow」するアカウントのうちの1つを選択し得る。
【００６１】
ステップ203:文字列情報および声紋情報とマッチするアカウントを端末に送信し、それにより端末がアカウントをアカウントリストに追加する。
【００６２】
本出願のこの実施形態は、ユーザに対して、相手を友達として追加する直観的で素早い効果的な方法を提供する。友達が追加されるべきであるときに、「add as a friend by speech」機能が有効化され、友達追加は、相手が相手のアカウントを述べた後に完了することができる。それに加えて、アカウントセキュリティのために、現在のアカウントのユーザがアカウントの所有者であるかどうかが、声紋情報を使用することによって決定される。述べられた番号の声紋情報がアカウントの声紋情報と一致している場合に、友達確認プロセスが直接スキップされてよく、相手が友達として直接追加され得る。
【００６３】
図3は、本出願の実施形態3によるアカウント追加方法の概略フローチャートである。この実施形態におけるアカウント追加方法は、端末およびサーバに適用される。図3に示されているように、アカウント追加方法は、以下のステップを含む。
【００６４】
ステップ301:端末は、音声情報を収集する。
【００６５】
本出願のこの実施形態において、端末は、携帯電話、タブレットコンピュータ、またはノートブックコンピュータなどの電子デバイスであってよい。
【００６６】
本出願のこの実施形態では、ソーシャルAPPが端末上にインストールされる。APPは、アカウント追加機能を有する。特に、この実施形態では、アカウントは、音声を用いてAPP内に追加される。したがって、APPのインターフェース内に新しいコントロールが設定される。コントロールは、音声を用いてアカウントを追加する機能を有効化するようにトリガされ、それによって、端末の音声収集機能を呼び出して音声情報を収集する。
【００６７】
この解決方法において、コントロールは、タップ、ダブルタップ、ジェスチャ、およびスライドの方式でトリガされ得るが、方式はこれらに限定されない。
【００６８】
本出願のこの実施形態において、音声情報は、次の2つの方式で収集される。
【００６９】
方式1:音声情報は、端末の収集ユニットによって直接収集される。ここで、収集ユニットは、マイクロフォンによって実装され得る。実際のアプリケーションでは、ユーザがコントロールをトリガし、音声を用いてアカウントを追加する機能を有効化したときに、相手は、端末の収集ユニット(たとえば、マイクロフォン)に向けて相手のアカウントを述べる。このようにして、収集ユニットは、アカウントを含む音声情報を取得し得る。本明細書において、アカウントは、APPに対応するソーシャル番号である、すなわち、APPに相手によって登録されたソーシャル番号である。
【００７０】
方式2:相手は、相手の端末を使用することによって相手のアカウントに関する音声を記録し、音声情報をユーザの端末に送信する。このようにして、ユーザの端末は、相手によって送信された音声情報を受信する。この方式は、音声通話またはビデオ通話の際に使用され得る。代替的に、相手は、音声情報をユーザに直接送信し得る。
【００７１】
ステップ302:端末は、音声情報を解析して、文字列情報および声紋情報を抽出する。
【００７２】
特に、無音抑制が音声情報に対して実行され、フレーミング処理が、無音抑制が実行された音声情報に対して実行され、音声特徴値が、フレーミング処理が実行された音声情報から抽出され、抽出された音声特徴値は声紋情報を表し、さらに復号処理が抽出された音声特徴値に対して実行され、これにより文字列情報を取得する。
【００７３】
本出願のこの実施形態において、音声情報がMP3形式またはWMV形式などの圧縮形式である場合、圧縮形式の音声情報は、PCM形式またはWAV形式などの無圧縮形式の全波ファイルに変換される必要がある。ファイルヘッダ以外の、WAVファイルに記憶されている残り部分は、音声波形の点データである。
【００７４】
本出願のこの実施形態において、音声情報を解析するステップは、音声情報を認識するステップである。音声情報が認識される前に、音声情報の先頭と末尾の無音が最初に取り除かれることが、その後のステップへの支障を低減するために必要である。無音除去操作は、VADと称され、信号処理技術が使用される必要がある。
【００７５】
無音が取り除かれた後、フレーミングが実行される必要がある。特に、フレーミング操作は、通常、移動ウィンドウ機能を使用することによって実装される。フレーミングが実行される前に、プリエンファシスなどのいくつかの操作がさらに実行される必要がある。フレーム重なりが存在する。一般的に、各フレームは25msを含み、2つのフレームの間のフレームシフトは10msである。したがって、2つのフレームは、15msだけ重なり合う。たとえば、0から25ms、10msから35ms、20msから45ms、...は第1のフレーム、第2のフレーム、第3のフレーム、....である。
【００７６】
フレーミングが実行された後、各フレーム波形が変換される。たとえば、各フレーム波形を12次元ベクトルに変換するために、メル周波数ケプストラム係数(MFCC、mel-frequency cepstral coefficient)特徴が抽出される。12個の点は、人間の耳の生理学的特性に従って抽出され、12個の点は、このフレーム内のすべての音声情報を含む。このプロセスは、音声特徴値抽出とも称される。実際のアプリケーションでは、音声特徴値抽出は、差分抽出、平均分散正規化、ガウス化、ならびに次元縮退および冗長性除去などの多くの操作をさらに含む。音声特徴値は、ユーザの声紋情報である。音声特徴値が抽出された後、音声情報は、12個の行(音声特徴値が12個の次元を有すると仮定する)とN個の列を有する行列となり、観察シーケンスと称される。本明細書では、Nはフレームの総数である。
【００７７】
音声認識の中核は、音声特徴値によって表されるフレームをステータスとして認識し、ステータス認識を音素に組み合わせ、音素を単語に組み合わせることである。特に、いくつかのフレームが1つのステータスに対応し、ステータスは3つ毎に1つの音素に組み合わされ、いくつかの音素が1つの単語に組み合わされる。各音素に対応するステータスは、音素がステータスに対応する最大の確率によって決定される。確率は、音響モデルに基づき決定される。音響モデルはパラメータを記憶し、これらのパラメータを使用することによって各ステータスに対応する確率が決定され得る。ステータスネットワークは、HMMを使用することによって確立される。音声認識プロセスでは、ステータスネットワーク内の最適な経路が見つけられる必要があり、その場合、この経路の確率は最大となる。このプロセスは、復号処理と称される。復号処理が実行された後、音声情報に対応する文字列情報が取得される。
【００７８】
本出願のこの実施形態において、アカウントは、通常、26個の文字および10個の数字のうちのいくつかのみ(そのうちいくつかは特殊文字であってよい)を含むので、本出願のこの実施形態における音声認識の正解率は、音声入力または音声テキスト変換などの一般的な認識のものと比べてはるかに高い。本明細書において、いくつかの文字(最初と最後の文字を除く)は、認識できない可能性がある。その結果、完全な文字列情報は、認識を用いては取得され得ず、文字列のいくつかのセグメントが、最終的に認識を用いて取得され得る。たとえば、「185021?1234」について、中間の1つの文字は認識され得ないので、文字列の2つのセグメント「185021」および「1234」が、認識を用いて取得され得る。
【００７９】
本出願のこの実施形態において、一般的にAPP内にアカウントに対する制約規則が設定される。抽出された文字列情報が不当文字(制約規則に適合しない)を含む場合、音声情報が再び収集される。
【００８０】
ステップ303:端末は、文字列情報および声紋情報をサーバに送信する。
【００８１】
本出願のこの実施形態において、文字列情報および声紋情報を音声情報から抽出した後、端末は2つの情報をサーバに送信する。
【００８２】
本出願のこの実施形態において、端末は、文字列情報および声紋情報を暗号化して、文字列情報および声紋情報のセキュリティを確保し、暗号化された文字列情報および声紋情報をサーバに送信し得る。それに対応して、その情報を受信した後、サーバは、暗号解読を実行して文字列情報および声紋情報を取得する必要がある。本明細書では、次のアルゴリズムを使用することによって暗号化および暗号解読が実行され得る。すなわち、AES、DES、およびRSAであるが、アルゴリズムはこれらに限定されない。
【００８３】
ステップ304:サーバは、文字列情報および声紋情報とマッチするアカウントをデータベースから検索する。
【００８４】
本出願のこの実施形態において、端末によって送信された文字列情報および声紋情報を受信した後に、サーバは、マッチングを用いることで、文字列情報および声紋情報に従ってデータベースから最適なアカウントを取得し、アカウントを端末にフィードバックする。サーバは、最初に、文字列情報に従って初期アカウントマッチングを実行し、次いで、声紋情報に従って正確なアカウントマッチングを実行する。
【００８５】
本明細書において、声紋は、音声情報を搬送する、電気音響計測器上に表示される、音波スペクトルである。人々は、舌、喉頭腔、および鼻腔などの様々な生理学的特性を有し、人々の音波は異なる。一般的に、あまり変化はなく、病気または手術時であっても特定の類似度が存在する。複数のアカウントが文字列情報(複数のフィールドを含み得る)を使用することによってマッチングを用いて取得されるときに、マッチしたアカウントが声紋情報にバインドされる場合、各アカウントに対応する声紋情報および音声情報から抽出された声紋情報に対して類似度比較が実行される。特に、類似度比較は特徴値に対して実行される。類似度が第1のプリセットされた閾値以上である場合に、2つの声紋情報が同じ人に属していると決定されるものとしてよく、アカウントは端末に直接返される。どのような類似度も第1のプリセットされた閾値以上でない場合、極端に小さい類似度に対応するアカウントは破棄され、類似度が第2のプリセットされた閾値以上であるアカウントのみが端末に送信される。代替的に、文字列マッチング結果を参照してアカウントリストがユーザに返される。
【００８６】
本出願のこの実施形態において、文字列のいくつかのセグメントが端末によって抽出される場合(文字列のいくつかのセグメントの出現に対する理由が、いくつかの文字(最初と最後の文字を除く)が認識され得ないか、または文字と文字との間に極端に長い空白が存在するというものであってよい)、サーバは正規表現を使用することによってアカウントマッチングを実行する必要がある。それに加えて、サーバは、好ましくは、声紋情報にバインドされているアカウントについてマッチングを実行する。
【００８７】
本出願のこの実施形態において、マッチしたアカウントが1つ見つかったときに、サーバは、声紋情報およびマッチしたアカウントに対応する声紋情報に対して類似度比較を実行し、類似度が第1のプリセットされた閾値以上であるときに、そのアカウントを声紋情報とマッチするアカウントとして使用する。ユーザの設定に従って、友達確認操作がスキップを許されないように設定されている場合、アカウントが端末に送信され、ユーザは「add as a friend」または友達を「follow」するを選択することができ、友達確認操作がスキップを許されるように設定されている場合、アカウントは、アカウントリストに直接追加され、友達追加を完了する。本明細書において、第1のプリセットされた閾値は、類似度を定義するために使用される。第1のプリセットされた閾値以上であることは、比較的大きい類似度を示しており、2つの声紋情報が同じ人に属していると決定され得る。
【００８８】
本出願のこの実施形態において、2つ以上のマッチしたアカウントを見つけたとき、サーバは、文字列情報および声紋情報とマッチするアカウントとして、2つ以上のマッチしたアカウントから声紋情報とマッチするアカウントを検索する。特に、類似度比較は、声紋情報および2つ以上のマッチしたアカウントに対応する各声紋情報に対して実行され、類似度が第1のプリセットされた閾値以上であるアカウントが存在するときに、そのアカウントは、声紋情報とマッチするアカウントとして使用される。類似度が第1のプリセットされた閾値以上であるアカウントが存在しないとき、類似度が第2のプリセットされた閾値以上であるアカウントが端末に送信され、第2のプリセットされた閾値は第1のプリセットされた閾値よりも小さい。本明細書において、第2のプリセットされた閾値は、極端に小さい類似度に対応しているアカウントを取り除くために使用され、これにより、端末へ、大きい類似度に対応するアカウントを含むアカウントリストを送信する。ユーザは、アカウントリストをタップしてチェックし、「add as a friend」または「follow」するアカウントのうちの1つを選択し得る。
【００８９】
ステップ305:サーバは、文字列情報および声紋情報とマッチするアカウントを端末に送信する。
【００９０】
ステップ306:端末は、アカウントをアカウントリストに追加する。
【００９１】
本出願のこの実施形態における技術的解決方法は、アカウントを声紋情報にバインドするステップを伴う。アカウントが声紋情報にバインドされた後、音声認識を用いることで声紋情報マッチングがアカウントに対して実行され、これにより、マッチング結果はより正確なものとなる。それに加えて、アカウントが声紋情報にバインドされた後、アカウントはより安全である。次に、アカウントに対応する声紋情報をバインドするプロセスを詳しく説明する。
【００９２】
図4は、本出願の一実施形態によりアカウントに対応する声紋情報をバインドする概略フローチャートである。図4に示されているように、アカウントに対応する声紋情報をバインドするプロセスは、次のステップを含む。
【００９３】
ステップ401:アカウントを入力してAPPにログインし、声紋バインド機能(voiceprint binding function)を有効化する。
【００９４】
ステップ402:アカウントの各文字の音声を記録する。
【００９５】
ステップ403:音声中の声紋情報を抽出する。
【００９６】
ステップ404:声紋情報をサーバにアップロードする。
【００９７】
ステップ405:声紋情報が最初にアップロードされるときにステップ402を実行し、新しい声紋情報がアップロードされるときにステップ406を実行する。
【００９８】
ステップ406:サーバは、声紋情報および最後にアップロードされた声紋情報に対して一貫性チェックを実行し、チェック結果が一貫性を示しているときにアカウントを声紋情報にバインドする。
【００９９】
図5は、本出願の一実施形態による端末の概略構造組成図である。図5に示されているように、端末は、
音声情報を収集するように構成されている収集ユニット51と、
音声情報を解析して、文字列情報および声紋情報を抽出するように構成されている抽出ユニット52と、
文字列情報および声紋情報をサーバに送信するように構成されている送信ユニット53と、
文字列情報および声紋情報とマッチし、サーバによって送信されたアカウントを受信するように構成されている受信ユニット54と、
アカウントをアカウントリストに追加するように構成されている追加ユニット55とを備える。
【０１００】
抽出ユニット52は、
音声情報に対して無音抑制を実行するように構成されている無音抑制サブユニット521と、
フレーミング処理を無音抑制が実行された音声情報に対して実行するように構成されているフレーミングサブユニット522と、
音声特徴値をフレーミング処理が実行された音声情報から抽出するように構成されている特徴値抽出ユニット523であって、抽出された音声特徴値は声紋情報を表す、特徴値抽出ユニット523と、
復号処理を抽出された音声特徴値に対して実行し、これにより文字列情報を取得するように構成されている復号ユニット524とを備える。
【０１０１】
当業者であれば、図5に示されている端末のユニットによって実装される機能はアカウント追加方法の関係する説明を参照することで理解され得ることを理解するであろう。図5に示されている端末のユニットの機能は、プロセッサ内で実行しているプログラムを使用することによって実装され得るか、または特定の論理回路を使用することによって実装され得る。
【０１０２】
図6は、本出願の一実施形態によるサーバの概略構造組成図である。図6に示されているように、サーバは、
端末によって送信された文字列情報および声紋情報を受信するように構成されている受信ユニット61と、
文字列情報および声紋情報とマッチするアカウントをデータベースから検索するように構成されている検索ユニット62と、
文字列情報および声紋情報とマッチするアカウントを端末に送信し、それにより端末がアカウントをアカウントリストに追加するように構成されている送信ユニット63とを備える。
【０１０３】
検索ユニット62は、
文字列情報とマッチするアカウントをデータベースから検索するように構成されている第1の検索サブユニット621と、
2つ以上のマッチしたアカウントが見つかったときに、文字列情報および声紋情報とマッチするアカウントとして、2つ以上のマッチしたアカウントから声紋情報とマッチするアカウントを検索するように構成されている第2の検索サブユニット622とを備える。
【０１０４】
データベースは、2つ以上のマッチしたアカウントに対応する声紋情報を記憶する。
【０１０５】
第2の検索サブユニット622は、類似度比較を声紋情報および2つ以上のマッチしたアカウントに対応する各声紋情報に対して実行し、類似度が第1のプリセットされた閾値以上であるアカウントが存在するときに、そのアカウントを声紋情報とマッチするアカウントとして使用するようにさらに構成される。
【０１０６】
送信ユニット63は、類似度が第1のプリセットされた閾値以上であるアカウントが存在しないときに、類似度が第2のプリセットされた閾値以上であるアカウントを端末に送信するようにさらに構成され、第2のプリセットされた閾値は第1のプリセットされた閾値よりも小さい。
【０１０７】
第2の検索サブユニット622は、マッチしたアカウントが1つ見つかったときに、声紋情報およびマッチしたアカウントに対応する声紋情報に対して類似度比較を実行し、類似度が第1のプリセットされた閾値以上であるときに、そのアカウントを声紋情報とマッチするアカウントとして使用するようにさらに構成される。
【０１０８】
当業者であれば、図6に示されているサーバのユニットによって実装される機能はアカウント追加方法の関係する説明を参照することで理解され得ることを理解するであろう。図6に示されているサーバのユニットの機能は、プロセッサ内で実行しているプログラムを使用することによって実装され得るか、または特定の論理回路を使用することによって実装され得る。
【０１０９】
本出願の実施形態における一体化されたモジュールがソフトウェア機能モジュールの形態で実装され、独立した製品として販売もしくは使用されるときに、モジュールは、コンピュータ可読記憶媒体に記憶され得る。当業者であれば、これに基づき、本出願の実施形態が方法、システム、またはコンピュータプログラム製品として実現され得ることを理解するであろう。したがって、本出願では、ハードウェア実施形態、ソフトウェア実施形態、またはソフトウェアとハードウェアとを組み合わせた実施形態の形態を使用し得る。それに加えて、本出願は、コンピュータ依存プログラムコードを含む1つまたは複数のコンピュータ依存記憶媒体上に実装されたコンピュータプログラム製品の形態を使用し得る。記憶媒体は、限定はしないが、USBドライブ、モバイルハードディスク、読出し専用メモリ(ROM、Read-Only Memory)、ランダムアクセスメモリ(RAM、Random Access Memory)、磁気ディスクストレージデバイス、CD-ROM、光メモリなどを含む。
【０１１０】
本出願は、本出願の実施形態における方法、デバイス(システム)、およびコンピュータプログラム製品のフローチャートおよび/またはブロック図を参照しつつ説明されている。コンピュータプログラム命令がフローチャートおよび/またはブロック図内の各プロセスおよび/またはブロック、ならびにフローチャートおよび/またはブロック図内のプロセスおよび/またはブロックの組合せを実装することができることは理解されるであろう。これらのコンピュータプログラム命令は、マシンを生成するために汎用コンピュータ、専用コンピュータ、組み込みプロセッサ、または別のプログラム可能データ処理デバイスのプロセッサに対して用意され、これにより、ブロック図内のフローチャートおよび/または1つもしくは複数のブロック内の1つまたは複数のプロセスで指定された機能を実施するように構成されている構造が、汎用コンピュータまたは別のプログラム可能データ処理デバイスのプロセッサによって実行される命令を使用することによって生成される。
【０１１１】
コンピュータまたは他のプログラム可能データ処理デバイスに特定の方式で動作するように指令することができるこれらのコンピュータプログラム命令は、コンピュータ可読メモリ内に記憶されてもよく、これにより、コンピュータ可読メモリ内に記憶される命令は命令装置を含む人工物を生成することができる。命令装置は、フローチャート内の1つまたは複数のプロセスで、および/またはブロック図内の1つまたは複数のブロックで、特定の機能を実装する。
【０１１２】
これらのコンピュータプログラム命令は、代替的に、コンピュータまたは別のプログラム可能データ処理デバイス上にロードされてもよく、これにより、コンピュータまたは別のプログラム可能デバイス上で一連のオペレーションおよびステップが実行され、これにより、コンピュータによって実装される処理を生成する。したがって、コンピュータまたは別のプログラム可能デバイス上で実行される命令は、フローチャート内の1つまたは複数のプロセスで、および/またはブロック図内の1つまたは複数のブロックで、特定の機能を実施するためのステップを構成する。
【０１１３】
本出願の好ましい実施形態が説明されているが、当業者が基本的創造的概念を学習した後、実施形態に他の変形および変更が加えられ得る。したがって、付属の請求項は、好ましい実施形態ならびに本出願の範囲内に入るすべての変形および変更を含むものとして解釈されることが意図されている。
【０１１４】
それに対応して、本出願の一実施形態は、コンピュータプログラムを記憶するコンピュータ記憶媒体をさらに実現し、コンピュータプログラムは本出願の実施形態におけるアカウント追加方法を実行するために使用される。
【０１１５】
本出願の実施形態の技術的解決方法は、矛盾しない状態においてランダムに組み合わされ得る。
【０１１６】
本出願において実現されるいくつかの実施形態において、開示されている方法およびスマートデバイスは、他の方式で実装され得ることが理解されるであろう。説明されているデバイス実施形態は、一例にすぎない。たとえば、ユニットを分けることは、単に論理機能を分けることであり、実際の実装では他の分け方であってもよい。たとえば、複数のユニットまたは構成要素が、別のシステム内に組み合わされ得るか、もしくは一体化され得るか、またはいくつかの特徴が無視され得るか、もしくは実施され得ない。それに加えて、コンポーネント間の表示されている、または説明されている相互結合もしくは直接的結合もしくは通信接続は、いくつかのインターフェースを使用することによって実装され得る。デバイスもしくはユニットの間の間接的結合もしくは通信接続は、電子的な、機械的な、または他の形態で実装され得る。
【０１１７】
分離している部分として説明されているユニットは、物理的に分離し得るかまたは分離し得ず、ユニットとして表示されている部分は、物理的ユニットであり得るかまたは物理的ユニットであり得ない、すなわち、1つの位置に配置され得るか、または複数のネットワークユニット上に分散され得る。ユニットの一部または全部は、実際の必要条件に応じて実施形態の解決方法の目的を達成するように選択され得る。
【０１１８】
それに加えて、本出願の実施形態における機能ユニットは、1つの処理ユニット内に一体化され得るか、またはユニットの各々が、物理的に単独で存在し得るか、または2つ以上のユニットが、1つのユニット内に一体化され得る。一体化されたユニットは、ハードウェアの形態で実装され得るか、またはソフトウェア機能ユニットの形態で実装され得る。
【０１１９】
前述の説明は、本出願の単なる特定の実装にすぎず、本出願の保護範囲を限定することは意図されていない。本出願において開示されている技術の範囲内で当業者が容易に考え付く変形形態または代替的形態は、本出願の保護範囲内にあるものとする。
【符号の説明】
【０１２０】
51  収集ユニット
52  抽出ユニット
53  送信ユニット
54  受信ユニット
55  追加ユニット
61  受信ユニット
62  検索ユニット
63  送信ユニット
521  無音抑制サブユニット
522  フレーミングサブユニット
523  特徴値抽出ユニット
524  復号ユニット
621  第1の検索サブユニット
622  第2の検索サブユニット
【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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