(57)【要約】【課題】ユーザ適合音声認識の提供。【解決手段】音声認識を行うための方法であって、話者の人間音声を表す電子信号を受信することと、前記電子信号を複数の音素に変換することと、前記複数の音素を第１のボイス認識モデルに基づいて第１の語の群に変換する間に、前記音素のうちの１つ以上を語に変換しようとすると、エラーに遭遇することと、前記エラーに関連するメッセージをサーバマシンに送信することであって、前記サーバマシンが、前記１つ以上の音素を、前記サーバマシン上に常駐の第２のボイス認識モデルに基づいて、第２の語の群に変換するように構成される、送信することと、前記サーバマシンから前記第２の語の群を受信することと、を含む方法。【選択図】図２
2016009193.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声認識を行うための方法であって、
話者の人間音声を表す電子信号を受信することと、
前記電子信号を複数の音素に変換することと、
前記複数の音素を第１のボイス認識モデルに基づいて第１の語の群に変換する間に、前記音素のうちの１つ以上を語に変換しようとすると、エラーに遭遇することと、
前記エラーに関連するメッセージをサーバマシンに送信することであって、前記サーバマシンが、前記１つ以上の音素を、前記サーバマシン上に常駐の第２のボイス認識モデルに基づいて、第２の語の群に変換するように構成される、送信することと、
前記サーバマシンから前記第２の語の群を受信することと、を含む方法。
【請求項２】
前記サーバマシンから前記第２のボイス認識モデルを受信することと、
前記第１のボイス認識モデルを前記第２のボイス認識モデルと交換することと、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記サーバマシンから、前記第２のボイス認識モデルに関連する修正情報を受信することと、
前記修正情報に基づいて、前記第１のボイス認識モデルを修正することと、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記第１のボイス認識モデルおよび前記第２のボイス認識モデルのそれぞれが、音響モデル、言語モデル、および統計モデルのうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記エラーが、前記第１のボイス認識モデルを介しては認識不可能であるが、前記第２のボイス認識モデルを介しては認識可能である、言語障害に関連する、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記エラーが、前記第１のボイス認識モデルを介しては認識不可能であるが、前記第２のボイス認識モデルを介しては認識可能である言語で発される語に関連する、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記エラーが、前記第１のボイス認識モデルを介しては認識不可能であるが、前記第２のボイス認識モデルを介しては認識可能であるなまりで発される語に関連する、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記第１のボイス認識モデルが、前記第２のボイス認識モデル内に含まれる語のサブセットを含み、前記エラーが、前記第２のボイス認識モデル内には含まれるが、前記第１のボイス認識モデル内には含まれない語に関連する、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記サーバマシンを介して、前記１つ以上の音素を、前記サーバマシン上に常駐の第２のボイス認識モデルに基づいて、第２の語の群に変換することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
コンピュータ可読記憶媒体であって、プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、
話者の人間音声を表す電子信号を複数の音素に変換する工程と、
前記複数の音素を第１のボイス認識モデルに基づいて第１の語の群に変換する間に、前記音素のうちの１つ以上を語に変換しようとすると、エラーに遭遇する工程と、
前記エラーに関連するメッセージをサーバマシンに送信する工程であって、前記サーバマシンが、前記１つ以上の音素を、前記サーバマシン上に常駐の第２のボイス認識モデルに基づいて、第２の語の群に変換するように構成される、送信する工程と、
前記サーバマシンから前記第２の語の群を受信する工程と、を行うことによって、音声認識を行わせる命令を含む、コンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１１】
プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、
前記サーバマシンから前記第２のボイス認識モデルを受信する工程と、
前記第１のボイス認識モデルを前記第２のボイス認識モデルと交換する工程と、を行わせる命令をさらに含む、請求項１０に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１２】
プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、
前記サーバマシンから、前記第２のボイス認識モデルに関連する修正情報を受信する工程と、
前記修正情報に基づいて、前記第１のボイス認識モデルを修正する工程と、を行わせる命令をさらに含む、請求項１０に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１３】
前記第１のボイス認識モデルおよび前記第２のボイス認識モデルのそれぞれが音響モデルを含む、請求項１０に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１４】
前記第１のボイス認識モデルおよび前記第２のボイス認識モデルのそれぞれが言語モデルを含む、請求項１０に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１５】
前記第１のボイス認識モデルおよび前記第２のボイス認識モデルのそれぞれが統計モデルを含む、請求項１０に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１６】
音声認識システムであって、
声認識アプリケーションを含むメモリと、
前記メモリに結合されるプロセッサと、を備え、前記プロセッサによって実行されると、前記ボイス認識プログラムが、前記プロセッサを、
話者の人間音声を表す電子信号を複数の音素に変換することと、
前記複数の音素を第１のボイス認識モデルに基づいて第１の語の群に変換する間に、前記音素のうちの１つ以上を語に変換しようとすると、エラーに遭遇することと、
前記エラーに関連するメッセージをサーバマシンに送信することと、を行うように構成し、前記サーバマシンが、前記１つ以上の音素を、前記サーバマシン上に常駐の第２のボイス認識モデルに基づいて、第２の語の群に変換するように構成される、音声認識システム。
【請求項１７】
前記プロセッサによって実行されると、前記ボイス認識アプリケーションが、
前記サーバマシンから前記第２のボイス認識モデルを受信することと、
前記第１のボイス認識モデルを前記第２のボイス認識モデルと交換することと、を行うようにさらに構成される、請求項１６に記載の音声認識システム。
【請求項１８】
前記プロセッサによって実行されると、前記ボイス認識アプリケーションが、
前記サーバマシンから、前記第２のボイス認識モデルに関連する修正情報を受信することと、
前記修正情報に基づいて、前記第１のボイス認識モデルを修正することと、を行うように、さらに構成される、請求項１６に記載の音声認識システム。
【請求項１９】
前記第１のボイス認識モデルおよび前記第２のボイス認識モデルのそれぞれが、音響モデル、言語モデル、および統計モデルのうちの少なくとも１つを含む、請求項１６に記載の音声認識システム。
【請求項２０】
前記プロセッサによって実行されると、前記ボイス認識アプリケーションが、前記第１の語の群および前記第２の語の群を組み合わせて第３の語の群を形成するように、さらに構成される、請求項１６に記載の音声認識システム。
【請求項２１】
前記プロセッサによって実行されると、前記ボイス認識アプリケーションが、前記第３の語の群に基づいて動作を行うようにさらに構成される、請求項１６に記載の音声認識システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、２０１４年６月２３日に出願された、「ＵＳＥＲ  ＡＤＡＰＴＥＤ  ＳＰＥＥＣＨ  ＲＥＣＯＧＮＩＴＩＯＮ」と題され、第６２／０１５，８７９号を有する米国特許仮出願の利益を主張する。本関連出願の主題は、参照により本明細書に組み込まれる。
【背景技術】
【０００２】
本開示の実施形態の分野
本開示の実施形態は、概して音声認識に関し、より具体的にはユーザ適合音声認識に関する。
関連技術の説明
【０００３】
様々なコンピューティングデバイスは、音声認識をサポートする機構を含み、それによってかかるデバイスの機能性および安全な使用を改良する。かかるコンピューティングデバイスの例には、スマートフォン、カーナビゲーションシステム、ラップトップコンピュータ、およびデスクトップコンピュータが挙げられるがこれらに限定されない。音声認識をサポートするための機構を含むコンピューティングデバイスは、典型的に、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）接続等の無線接続を介して、または、アナログオーディオケーブルもしくはデジタルデータケーブル等の有線接続を介して、話者の声を表す電子信号を受信する。その後コンピューティングデバイスはその電子信号を音素に変換し、ここにおいて音素は、ある語を別の語から区別する、知覚的に別個の音の単位である。これらの音素は、その後、受信された電子信号において表される話された語を判定するために、分析され、特定の言語の語を構成する音素と比較される。典型的に、コンピューティングデバイスは、特定の言語の語および句に対する音素群のマッピングを記憶するためのメモリを含む。ユーザによって話された語および句を判定した後、コンピューティングデバイスは、電子信号を介して指定されたコマンドを行うこと、または例えばテキストメッセージを介して送信できる、もしくは後の使用のためにドキュメント内に記憶できる、電子信号に対応する人間が読めるテキストを作成すること等の、特定の応答を行う。
【０００４】
上記のアプローチの欠点の１つは、特定の言語の音声認識をサポートするための機構が、コンピューティングデバイス内のかなりの量のメモリを消費するということである。コンピューティングデバイスは、音素全体を記憶するために、語および句のマッピング、ならびに特定の言語についての言語処理サポートに、かなりの量のメモリを割り当てる。たいてい、コンピューティングデバイスは、限定された量のローカルメモリのみを有するため、ほとんどのコンピューティングデバイスは概して、同時に１つまたは２つの言語、例えば英語およびスペイン語のみをサポートすることに限定される。話者が、ドイツ語等の第３の言語の音声認識をサポートするために機構を使用することを望む場合、ドイツ語音声認識をサポートするための機構を記憶するために必要なメモリを開放するために、まず、英語またはスペイン語のいずれかの音声認識をサポートする機構が、コンピューティングデバイスから取り除かれなければならない。ある言語をサポートするための機構を取り除き、別の言語をサポートするための機構を設置することは、多くの場合面倒で時間のかかるプロセスであり、かつ、典型的に電子デバイスに関するスキルを必要とする。結果として、かかるコンピューティングデバイスは、特にユーザが、コンピューティングデバイスが同時に記憶することができるよりも多くの言語をサポートするための機構を望む場合、使用することが難しい。
【０００５】
さらに、かかるコンピューティングデバイスは、多くの場合、強いなまりを伴って非母語話者によって話される、または特定の言語障害を伴って話される、音声を認識することに困難を有する。かかる状況では、コンピューティングデバイスは、話者の語を正確に認識できないことがある。結果として、これらのコンピューティングデバイスは、強いなまりを伴う非母語話者または言語障害を有する話者が信頼して使用することが難しいまたは不可能であり得る。
【０００６】
上記の問題の１つの解決策は、音声認識をサポートするための機構を、１つ以上のサーバ上に配置することであり、ここにおいて、コンピューティングデバイスは、話者の声の電子信号を単に捕捉し、音素整合および音声処理のために、その電子信号を、無線ネットワークを介して遠隔サーバに送信する。遠隔サーバは典型的に上記のコンピューティングデバイスに対してより高い記憶およびコンピュータ能力を有するため、このサーバははるかにより多い数の言語の音声認識を同時にサポートすることができる。さらに、かかる遠隔サーバは、典型的に、話者が強いなまりまたは言語障害を有する場合等の、困難な状況下で信頼性のある音声認識をサポートする。
【０００７】
しかし、従来のサーバの実装の欠点の１つは、サーバがそれぞれの音声認識タスクごとに接触されるということである。カーナビゲーションおよび制御システムに典型的であるように、コンピューティングデバイスが移動中である場合、コンピューティングデバイスは、特定の位置にあるサーバに接触できるかもしれないが、他の位置にあるサーバには接触できないことがある。さらに、無線ネットワークトラフィックは、コンピューティングデバイスがそのサーバとの通信を確実に確立および維持することができないほど十分に情報量が多いことがある。結果として、遠隔サーバとの通信が失われると、コンピューティングデバイスは、コンピューティングデバイスがそのサーバとの通信を再確立するまで、音声認識タスクを行うことができなくなることがある。別の欠点は、ネットワークを介してより遠隔のサーバを介して音声を処理することが、概して、コンピューティングデバイス上でローカルに音声を処理することに対して、より長い待機時間を導入するということである。結果として、人間音声に対応する電子信号を受信することと、その電子信号に関連する所望の動作を行うこととの間に、さらなる遅延が導入され得る。
【０００８】
前述のように、音声認識を行うためのより効果的な技術が有用であるだろう。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００９】
１つ以上の実施形態は、音声認識を行うための方法を記載する。この方法は、話者の人間音声を表す電子信号を受信することを含む。この方法は、その電子信号を複数の音素に変換することをさらに含む。この方法は、複数の音素を第１のボイス認識モデルに基づいて第１の語の群に変換する間に、その音素の１つ以上を語に変換しようとすると、エラーに遭遇することをさらに含む。この方法は、エラーに関連するメッセージをサーバマシンに送信することをさらに含む。この方法は、サーバマシンに、１つ以上の音素を、サーバマシン上に常駐の第２のボイス認識モデルに基づいて、第２の語の群に変換させることをさらに含む。この方法は、サーバマシンから第２の語の群を受信することをさらに含む。
【００１０】
他の実施形態は、開示される技術の１つ以上の態様を行うための命令を含むコンピュータ可読媒体、ならびに開示される技術の１つ以上の態様を行うためのコンピューティングデバイスを、含むがこれらに限定されない。
【００１１】
開示されるアプローチの少なくとも１つの利点は、音声認識を、多言語話者または強いなまりもしくは言語障害を伴う話者のために、以前のアプローチに対してより少ない待機時間およびより高い信頼性で、行うことができるということである。
例えば、本願発明は以下の項目を提供する。
（項目１）
音声認識を行うための方法であって、
話者の人間音声を表す電子信号を受信することと、
上記電子信号を複数の音素に変換することと、
上記複数の音素を第１のボイス認識モデルに基づいて第１の語の群に変換する間に、上記音素のうちの１つ以上を語に変換しようとすると、エラーに遭遇することと、
上記エラーに関連するメッセージをサーバマシンに送信することであって、上記サーバマシンが、上記１つ以上の音素を、上記サーバマシン上に常駐の第２のボイス認識モデルに基づいて、第２の語の群に変換するように構成される、送信することと、
上記サーバマシンから上記第２の語の群を受信することと、を含む方法。
（項目２）
上記サーバマシンから上記第２のボイス認識モデルを受信することと、
上記第１のボイス認識モデルを上記第２のボイス認識モデルと交換することと、をさらに含む、上記項目に記載の方法。
（項目３）
上記サーバマシンから、上記第２のボイス認識モデルに関連する修正情報を受信することと、
上記修正情報に基づいて、上記第１のボイス認識モデルを修正することと、をさらに含む、上記項目のいずれか一項に記載の方法。
（項目４）
上記第１のボイス認識モデルおよび上記第２のボイス認識モデルのそれぞれが、音響モデル、言語モデル、および統計モデルのうちの少なくとも１つを含む、上記項目のいずれか一項に記載の方法。
（項目５）
上記エラーが、上記第１のボイス認識モデルを介しては認識不可能であるが、上記第２のボイス認識モデルを介しては認識可能である、言語障害に関連する、上記項目のいずれか一項に記載の方法。
（項目６）
上記エラーが、上記第１のボイス認識モデルを介しては認識不可能であるが、上記第２のボイス認識モデルを介しては認識可能である言語で発される語に関連する、上記項目のいずれか一項に記載の方法。
（項目７）
上記エラーが、上記第１のボイス認識モデルを介しては認識不可能であるが、上記第２のボイス認識モデルを介しては認識可能であるなまりで発される語に関連する、上記項目のいずれか一項に記載の方法。
（項目８）
上記第１のボイス認識モデルが、上記第２のボイス認識モデル内に含まれる語のサブセットを含み、上記エラーが、上記第２のボイス認識モデル内には含まれるが、上記第１のボイス認識モデル内には含まれない語に関連する、上記項目のいずれか一項に記載の方法。
（項目９）
上記サーバマシンを介して、上記１つ以上の音素を、上記サーバマシン上に常駐の第２のボイス認識モデルに基づいて、第２の語の群に変換することをさらに含む、上記項目のいずれか一項に記載の方法。
（項目１０）
コンピュータ可読記憶媒体であって、プロセッサによって実行されると、上記プロセッサに、
話者の人間音声を表す電子信号を複数の音素に変換する工程と、
上記複数の音素を第１のボイス認識モデルに基づいて第１の語の群に変換する間に、上記音素のうちの１つ以上を語に変換しようとすると、エラーに遭遇する工程と、
上記エラーに関連するメッセージをサーバマシンに送信する工程であって、上記サーバマシンが、上記１つ以上の音素を、上記サーバマシン上に常駐の第２のボイス認識モデルに基づいて、第２の語の群に変換するように構成される、送信する工程と、
上記サーバマシンから上記第２の語の群を受信する工程と、を行うことによって、音声認識を行わせる命令を含む、コンピュータ可読記憶媒体。
（項目１１）
プロセッサによって実行されると、上記プロセッサに、
上記サーバマシンから上記第２のボイス認識モデルを受信する工程と、
上記第１のボイス認識モデルを上記第２のボイス認識モデルと交換する工程と、を行わせる命令をさらに含む、上記項目に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目１２）
プロセッサによって実行されると、上記プロセッサに、
上記サーバマシンから、上記第２のボイス認識モデルに関連する修正情報を受信する工程と、
上記修正情報に基づいて、上記第１のボイス認識モデルを修正する工程と、を行わせる命令をさらに含む、上記項目のいずれか一項に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目１３）
上記第１のボイス認識モデルおよび上記第２のボイス認識モデルのそれぞれが音響モデルを含む、上記項目のいずれか一項に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目１４）
上記第１のボイス認識モデルおよび上記第２のボイス認識モデルのそれぞれが言語モデルを含む、上記項目のいずれか一項に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目１５）
上記第１のボイス認識モデルおよび上記第２のボイス認識モデルのそれぞれが統計モデルを含む、上記項目のいずれか一項に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
（項目１６）
音声認識システムであって、
声認識アプリケーションを含むメモリと、
上記メモリに結合されるプロセッサと、を備え、上記プロセッサによって実行されると、上記ボイス認識プログラムが、上記プロセッサを、
話者の人間音声を表す電子信号を複数の音素に変換することと、
上記複数の音素を第１のボイス認識モデルに基づいて第１の語の群に変換する間に、上記音素のうちの１つ以上を語に変換しようとすると、エラーに遭遇することと、
上記エラーに関連するメッセージをサーバマシンに送信することと、を行うように構成し、上記サーバマシンが、上記１つ以上の音素を、上記サーバマシン上に常駐の第２のボイス認識モデルに基づいて、第２の語の群に変換するように構成される、音声認識システム。
（項目１７）
上記プロセッサによって実行されると、上記ボイス認識アプリケーションが、
上記サーバマシンから上記第２のボイス認識モデルを受信することと、
上記第１のボイス認識モデルを上記第２のボイス認識モデルと交換することと、を行うようにさらに構成される、上記項目に記載の音声認識システム。
（項目１８）
上記プロセッサによって実行されると、上記ボイス認識アプリケーションが、
上記サーバマシンから、上記第２のボイス認識モデルに関連する修正情報を受信することと、
上記修正情報に基づいて、上記第１のボイス認識モデルを修正することと、を行うように、さらに構成される、上記項目のいずれか一項に記載の音声認識システム。
（項目１９）
上記第１のボイス認識モデルおよび上記第２のボイス認識モデルのそれぞれが、音響モデル、言語モデル、および統計モデルのうちの少なくとも１つを含む、上記項目のいずれか一項に記載の音声認識システム。
（項目２０）
上記プロセッサによって実行されると、上記ボイス認識アプリケーションが、上記第１の語の群および上記第２の語の群を組み合わせて第３の語の群を形成するように、さらに構成される、上記項目のいずれか一項に記載の音声認識システム。
（項目２１）
上記プロセッサによって実行されると、上記ボイス認識アプリケーションが、上記第３の語の群に基づいて動作を行うようにさらに構成される、上記項目のいずれか一項に記載の音声認識システム。
（摘要）
本開示の一実施形態は、音声認識を行うためのアプローチを記載する。音声認識システムは、話者の人間音声を表す電子信号を受信する。音声認識システムは、その電子信号を複数の音素に変換する。音声認識システムは、複数の音素を第１のボイス認識モデルに基づいて第１の語の群に変換する間、音素のうちの１つ以上を語に変換しようとすると、エラーに遭遇する。音声認識システムは、エラーに関連するメッセージをサーバマシンに送信する。音声認識システムは、サーバマシンに、１つ以上の音素を、サーバマシン上に常駐の第２のボイス認識モデルに基づいて、第２の語の群に変換させる。音声認識システムは、サーバマシンから第２の語の群を受信する。
【００１２】
上記に列挙した本発明の実施形態の特性を詳細に理解することができる様式となるように、上記に簡潔に要約した本発明のより具体的な説明は、実施形態への参照によって有され得、そのうちのいくつかは添付の図面において例示される。しかしながら、添付の図面は、本発明の典型的な実施形態のみを例示し、したがってその範囲を限定するものと考えられるべきではないということに留意するべきであり、これは本発明が他の同等に効果的な実施形態を容認し得るためである。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】様々な実施形態の１つ以上の態様を実装するように構成された音声認識システムを例示する。
【図２】様々な実施形態に従う、ユーザ適合音声認識を行うための方法工程の流れ図を記載する。
【図３】様々な実施形態に従う、新しいボイス認識モデルを選択するために音声データを分析するための方法工程の流れ図を記載する。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下の説明では、特定の具体的な実施形態のより徹底した理解を提供するために、多数の具体的な詳細が記載される。しかしながら、当業者には、１つ以上のこれらの具体的な詳細を伴わずに、または追加の具体的な詳細を伴って、他の実施形態が実施され得るということが明らかとなるであろう。
【００１５】
本明細書に開示される実施形態は、本明細書においてボイス認識（ＶＲ）システムとも称される、特定のユーザに調整される音声認識システムを提供する。この音声認識システムは、ローカルに記憶されるＶＲモデルを用いる、ＶＲアプリケーションを実行するオンボードまたはローカルのクライアントマシンと、サーバマシン上に記憶される追加のＶＲモデルを用いる、ＶＲアプリケーションを実行する１つ以上のネットワーク接続サーバマシンとを含む。クライアントマシン上で実行するＶＲアプリケーションは、ネットワーク接続サーバマシンに対してより少ない待機時間で動作するが、クライアントマシンにローカルに記憶され得るＶＲモデルの量および種類に関しては限定される。サーバマシン上で実行するＶＲアプリケーションは、クライアントマシンに対してより長い待機時間で動作するが、これはネットワークに関連する待機時間のためである。一方で、サーバマシンは典型的にクライアントマシンに対してはるかにより多くの記憶容量を有するため、サーバマシンはクライアントマシンよりも、多くのＶＲモデルおよび堅牢で精巧なＶＲモデルへのアクセスを有する。経時的に、サーバマシン上に位置付けられるＶＲモデルは、クライアントマシン上に記憶されるローカルＶＲモデルをそれぞれの個々のユーザのために改良するために、使用されている。サーバマシンは、その特定のユーザの音声を処理する最良のデータモデルを特定するために、ユーザの音声を分析し得る。サーバマシンは、ユーザの音声を処理するために、クライアントマシンに最良ＶＲモデルまたはそれへの修正について知らせ得る。開示される音声認識システムは、ローカルＶＲモデルおよび遠隔ＶＲモデルの両方を含むため、音声認識システムは本明細書でハイブリッド音声認識システムと称される。次にこのハイブリッド音声認識システムをより詳細に説明する。
【００１６】
図１は、様々な実施形態の１つ以上の態様を実装するように構成された、音声認識システム１００を例示する。図示のように、音声認識システム１００は、ネットワーク１３０を介して、１つ以上のサーバマシン１５０−１、１５０−２、および１５０−３に接続される、クライアントマシン１０２を含むがこれらに限定されない。
【００１７】
クライアントマシン１０２は、プロセッサ１０２と、メモリ１０４と、記憶装置１０８と、ネットワークインターフェース１１８と、入力デバイス１２２と、出力デバイス１２４とを含むがこれらに限定されず、全てが通信バス１２０を介して相互接続される。少なくとも１つの実施形態では、クライアントマシン１０２は、車内にあり得、かつ、ナビゲーション、メディアコンテンツ再生、ハンドフリー通話、および他のデバイスとのＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）通信を、含むがこれらに限定されない、様々なサービスを提供するように構成され得る。
【００１８】
プロセッサ１０４は、概してオペレーティングシステム（図示せず）の制御下にある。オペレーティングシステムの例には、ＵＮＩＸ（登録商標）オペレーティングシステム、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）オペレーティングシステムのバージョン、およびＬｉｎｕｘ（登録商標）オペレーティングシステムの配布が挙げられる。（ＵＮＩＸ（登録商標）は米国および他国においてＴｈｅ  Ｏｐｅｎ  Ｇｒｏｕｐの登録商標である。ＭｉｃｒｏｓｏｆｔおよびＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）は、米国、他国、または両方におけるＭｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎの登録商標である。Ｌｉｎｕｘ（登録商標）は米国、他国、または両方における、Ｌｉｎｕｓ  Ｔｏｒｖａｌｄｓの登録商標である。）より一般的には、本明細書に開示される機能をサポートする任意のオペレーティングシステムが使用され得る。プロセッサ１０４は、単一のＣＰＵ、複数のＣＰＵ、および複数の処理コアを有する単一のＣＰＵの代表的なものとして含まれるがこれらに限定されない。
【００１９】
示されるように、メモリ１０６は、ボイス認識（ＶＲ）アプリケーション１１２を含み、これは、概してそれぞれの特定のユーザに調整される声認識を提供するように構成される、アプリケーションである。記憶装置１０８は、永続的記憶装置デバイスであり得る。示されるように、記憶装置１０８はユーザデータ１１５およびＶＲモデル１１６を含む。ユーザデータ１１５は、固有の音声プロファイルと、ＶＲアプリケーション１１２と相互作用し得る複数の固有のユーザのそれぞれに関連する他のデータとを含む。ＶＲモデル１１６は、ユーザ音声を処理するためにＶＲアプリケーション１１２によって利用される、１組のボイス認識モデルを含む。記憶装置１０８は単一のユニットとして示されるが、記憶装置１０８は、固定ディスクドライブ、ソリッドステートドライブ、ＳＡＮ記憶装置、ＮＡＳ記憶装置、取り外し可能メモリカード、または光記憶装置等の、固定および／または取り外し可能記憶装置デバイスの組み合わせであり得る。メモリ１０６および記憶装置１０８は、複数の一次および二次記憶装置デバイスに広がる１つの仮想アドレス空間の一部であり得る。
【００２０】
示されるように、ＶＲモデル１１６は、音響モデル１３０、言語モデル１３２、および統計モデル１３４を含むがこれらに限定されない。音響モデル１３０は、サンプリングされた人間音声を変換するために、ＶＲアプリケーション１１２によって利用されるデータを含み、ここにおいて音素は、有意味なユニットを形成するために他の音素と組み合わされる、知覚的に別個の音のユニットを表す。言語モデル１３２は、音響モデル１３０からの音素の群を特定の人言語の語に変換するために、ＶＲアプリケーション１１２によって利用される、データを含む。いくつかの実施形態では、言語モデルは確率関数に基づき得、ここにおいて音素の特定の組は、多様な確率で多数の異なる語に対応し得る。１つの例としてかつ限定なく、音素の特定の組は、異なる相対確率で、「ｗｅａｒ（着る、履く）」、「ｗｈｅｒｅ（どこ）」、「ｗａｒｅ（製品）」に対応し得る。統計モデル１３４は、言語モデル１３０からの語の群を句および文に変換するために、ＶＲアプリケーション１１２によって利用されるデータを含む。統計モデル１３４は、特定の言語の語順規則、その言語の文法規則、および特定の語が関連する語の近くに現れる確率を含むがこれらに限定されない、語群の様々な態様を考慮する。例えば、限定されることなく、音響モデル１３０および言語モデル１３２によって処理された、受信された語の連続的組が、「ｗｅａｒ（着る、履く）／ｗｈｅｒｅ（どこ）／ｗａｒｅ（製品）  ｔｈｅ  ｂｌａｃｋ  ｐａｎｔｓ（黒いズボン）」という句という結果になった場合、ＶＲアプリケーション１１２は、統計モデル１３４を介して、意図される句が「ｗｅａｒ  ｔｈｅ  ｂｌａｃｋ  ｐａｎｔｓ（黒いズボンを履く）」であるということを判定する。いくつかの実施形態では、本明細書に記載される技術は、メモリ１０８内に記憶される、言語モデル１３２および統計モデル１３４を修正し得るが、その一方で音響モデル１３０はそのままにしておく。
【００２１】
ネットワークインターフェースデバイス１１８は、クライアントマシン１０２が、ネットワーク１３０を介して、サーバマシン１５０−１、１５０−２、および１５０−３等の他のコンピュータと通信することを可能にする、あらゆる種類のネットワーク通信デバイスであり得る。入力デバイス１２２は、コンピュータ１０２に入力を提供するための任意のデバイスを含み得る。例えば、キーボードおよび／またはマウスが使用され得る。少なくともいくつかの実施形態では、入力デバイス１２２はユーザの音声を捕捉するように構成されるマイクである。出力デバイス１２４は、コンピュータ１０２のユーザに出力を提供するための任意のデバイスを含み得る。例えば、出力デバイス１２４は、任意の従来のディスプレイスクリーンまたはスピーカーの組を含み得る。入力デバイス１２２とは別個に示されているが、出力デバイス１２４と入力デバイス１２２とは組み合わされ得る。例えば、一体型タッチスクリーンを伴うディスプレイスクリーンが使用され得る。
【００２２】
例示的なサーバマシン１５０−１は、ＶＲアプリケーション１５２のインスタンス（または概して本明細書に記載される機能性を提供するように構成される任意のアプリケーション）、ユーザデータ１５５、およびＶＲモデル１５６を含むがこれらに限定されない。示されるように、ＶＲモデル１５６は、言語モデル１６０、音響モデル１６２、および統計モデル１６４を含むがこれらに限定されない。サーバマシン１５０−１上のユーザデータ１５５およびＶＲモデル１５６は、典型的に、クライアントマシン１０２の記憶装置１０８内のユーザデータ１１５およびＶＲモデル１１６よりも、多くの数のユーザエントリおよびＶＲモデルをそれぞれ含む。様々な実施形態では、サーバマシン１５０−１は、クライアントマシン１０２と合わせて記載されたように、プロセッサ、メモリ、記憶装置、ネットワークインターフェース、ならびに１つ以上の入力デバイスおよび出力デバイスをさらに含むがこれらに限定されない。
【００２３】
ネットワーク１３０は、クライアントマシン１０２とサーバマシン１５０−１、１５０−２、および１５０−３との間の通信を容易にするために好適な、任意の電気通信ネットワークまたは広域ネットワーク（ＷＡＮ）であり得る。特定の実施形態では、ネットワーク１３０はインターネットであり得る。
【００２４】
概して、ＶＲアプリケーション１１２は、人間音声を、テキストまたは制御信号等の、コンピュータ使用可能形式に翻訳することによって、音声認識機能を提供する。さらに、ＶＲアプリケーション１１２は、強いなまりを伴う話者である非母語話者のための、正確なボイス認識を提供し、個々の話者の認識率を大幅に改良する。ＶＲアプリケーション１１２は、サーバマシン１５０−１、１５０−２、および１５０−３上の、ユーザデータ１５５およびＶＲモデル１５６のクラウドベースバージョンとの組み合わせで、ユーザデータ１１５およびＶＲモデル１１６（記憶装置２０８内）のローカルインスタンスを利用する。クライアントマシン１０２は話された語をテキスト等のコンピュータ可読形式に変換する。例えば、ユーザは車内にいる間コマンドを話し得る。車内のクライアントマシン１０２は、車載マイク、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）ヘッドセット、または他のデータ接続を介して、話されたコマンドを捕捉し、ユーザが何と言ったかを判定するために、ユーザのその音声を１つ以上のＶＲモデル１１６と比較する。クライアントマシン１０２が話されたコマンドを分析すると、応答して、ラジオステーションを変えるまたは空調システムを入れる等の、対応する所定の機能が行われる。
【００２５】
しかしながら、メモリ限界は、クライアントマシン１０２システムが記憶し得るＶＲモデル１１６の数を制限する。結果として、個々レベルでの音声認識は、特に非母語話者および強いなまりまたは言語障害を伴うユーザについては、かなり乏しくなり得る。本明細書に開示される実施形態は、個々のユーザについてのボイス認識の全体的正確性を改良するために、ローカルおよび遠隔リソースを活用する。ユーザの音声が車内のクライアントマシン１０２（ローカル音声認識システム）によって受信される場合、クライアントマシン１０２は、ユーザの音声を記憶された音声データと比較することによって、固有のユーザ（または話者）を正確に特定するために、ユーザの音声を分析する。クライアントマシン１０２は、システムのＮ人のレギュラーユーザを特定し、Ｎは、クライアントマシン１０２のオンボードメモリ１０６の量によって限定される。クライアントマシン１０２は、そのユーザに選択されるＶＲモデル１１６に従って、ユーザの音声を処理する。
【００２６】
クライアントマシン１０２が、ユーザの音声を翻訳する（または別様に処理する）ことにおいてエラーが生じたと判定する場合、クライアントマシン１０２はユーザから受信した音声を、サーバマシン１５０−１等の、遠隔のクラウドベースマシンに送信する。エラーは、クライアントマシン１０２が音声を認識できない場合、またはクライアントマシン１０２が音声を不正確に認識する場合、またはユーザがコマンドを繰り返さざるを得ない場合、またはユーザがコマンドから予測していた結果を得られない場合等の任意の様式で生じ得る。
【００２７】
限定されないが、一実施例では、クライアントマシン１０２は、特定の言語の非母語話者が有するような強いなまりを伴って話すユーザによって話される場合、音声の正確な認識に失敗し得る。限定されないが、別の実施例では、クライアントマシン１０２は、特定の言語障害を伴って話すユーザによって話される場合、音声の正確な認識に失敗し得る。限定されないが、さらに別の実施例では、クライアントマシン１０２は、ある言語で話すユーザが１つ以上の語を異なる言語で話す場合、例えば、英語話者が、１つの語または句をスペイン語またはドイツ語で発した場合、音声の正確な認識に失敗し得る。限定されないが、さらに別の実施例では、クライアントマシン１０２は、ユーザが現在搭載されるＶＲモデル１１６において部分的にのみサポートされる言語で話している場合、音声の正確な認識に失敗し得る。つまり、搭載されるＶＲモデル１１６内に１５，０００語のみが現在記憶されている一方で、特定の言語は２０，０００語の合計語彙を有し得る。ユーザがＶＲモデル１１６内に現在記憶されていない５０００語のうちの１つ以上を使用して話す場合、クライアントマシン１０２はそのような語の正確な認識に失敗するであろう。これらの実施例のうちのいずれかの下で、音声認識の間にエラーが生じた場合、または、任意の他の理由でエラーが生じた場合、クライアントマシン１０２は、ユーザから受信された音声、またはその一部を、サーバマシン１５０−１等の、遠隔のクラウドベースマシンに送信する。
【００２８】
サーバマシン１５０−１は、ユーザの音声を処理するためにより良好に適するＶＲモデル１５６を見つけるために、ユーザの音声またはその一部を分析する。サーバマシン１５０−１は、ＶＲモデル１５６をクライアントマシン１０２に送信する。あるいは、サーバマシン１５０−１は、クライアントマシン１０２内に記憶されるＶＲモデル１１６上で行う調節に関する修正情報を送信する。様々な実施形態では、修正情報は、ＶＲモデル１１６に追加するデータ、ＶＲモデル１１６内の修正または交換するデータ、およびＶＲモデル１１６から取り除くデータを含むがこれらに限定されない。応答として、クライアントマシン１０２は、ＶＲモデル１１６における対応するデータに追加、それを修正、交換、または取り除く。結果として、クライアントマシン１０２が将来同じ音声パタンに遭遇する場合、クライアントマシン１０２は、更新されたＶＲモデル１１６をローカルで使用して、サーバマシン１５０−１の支援を伴わずに、その音声パタンを解決することができる。
【００２９】
さらに、サーバマシン１５０−１は、処理された音声信号をクライアントマシン１０２に返す。いくつかの実施形態では、新しいＶＲモデルまたはＶＲモデル修正の、サーバマシン１５０−１からクライアントマシン１０２への送信は、処理された音声信号の送信と非同期式であり得る。換言すると、サーバマシン１５０−１は、特定のトランザクションのための処理された音声信号の送信の、前、同時、または後に、新しいＶＲモデルまたはＶＲモデル修正をクライアントマシン１０２に送信し得る。
【００３０】
可能な限り、ＶＲアプリケーション１１２のローカルインスタンスを実行するクライアントマシン１０２は、ユーザデータ１５５およびＶＲモデル１５６の遠隔インスタンスを使用することに対して、減少した待機時間および改良した性能のために、ユーザデータ１１５およびＶＲモデル１１６のローカルインスタンスを介して音声認識を行う。対照的に、サーバマシン１５０−１上のユーザデータ１５５およびＶＲモデル１５６の遠隔インスタンスは、概して、比較的より長い待機時間にもかかわらず、ローカルＶＲモデル１１６に対して音声認識をサポートするための改良した機構を提供する。クライアントマシン１０２は、ユーザから、車内のユーザによって話されるボイスコマンド等の、ユーザ音声データ（オーディオ形式で）を受信する。その後クライアントマシン１０２は、ローカルユーザデータ１１５内の固有のユーザ音声プロファイルに対する、受信された音声データの分析に基づき、固有のユーザを正確に特定する。クライアントマシン１０２は、その後ローカルユーザデータ１１５内のユーザの固有の音声プロファイルを選択し、選択されるモデルを使用して音声データを処理する。クライアントマシン１０２が、選択されたモデルを使用してユーザの音声を翻訳することにおけるエラーが生じたと判定した場合、クライアントマシン１０２は、受信されたユーザ音声入力またはその一部を、ＶＲアプリケーション１５２（または何らかの他の好適なアプリケーション）の遠隔インスタンスによるさらなる処理のために、サーバマシン１５０−１に送信する。それぞれのエラーは遠隔サーバマシン１５０−１上で分類されるが、ＶＲアプリケーション１１２のローカルインスタンスは、経験則およびネットワーク接続性に基づいて、ユーザ音声入力をサーバマシン１５０−１に不定に送り得る。
【００３１】
ＶＲアプリケーション１５２の遠隔インスタンスを実行する、サーバマシン１５０−１は、ユーザの音声を処理することにより良好に適している、サーバマシン１５０−１上の遠隔ＶＲモデル１５６を特定する。遠隔ＶＲモデル１５６は、ユーザの音声を任意の相応しい様式で処理することに、より良好に適するとして特定され得る。例えば、クライアントマシン１０２が遭遇するエラーの数が、その閾値を超える場合に、サーバマシン１５０−１が、完全遠隔ＶＲモデル１５６をクライアントマシン１０２に送信し、ローカルＶＲモデル１１６と完全に交換できるように、エラーの上限閾値数が実装され得る。さらにまたはあるいは、クライアントマシン１０２が、閾値未満のより少数のエラーに遭遇する場合、サーバマシン１５０−１はクライアントマシン１０２に修正データを送信し、ローカルＶＲモデル１１６に適用できる。サーバマシン１５０−１は、特定されたＶＲモデル、またはそれへの修正を、クライアントマシン１０２に送信する。クライアントマシン１０２は、その後、それに応じてローカルＶＲモデル１１６を交換するかまたは修正する。その後、クライアントマシン１０２は、記憶装置１０８内に記憶される新しいＶＲモデル１１６を使用して、ユーザ音声データを再処理する。いくつかの実施形態では、認識エラーの数は経時的に減少し、サーバマシン１５０−１への要求の数およびＶＲモデル１１６への対応する更新は、頻度がより低くなり得る。
【００３２】
図２は、様々な実施形態に従う、ユーザ適合音声認識を行うための方法工程の流れ図を記載する。この方法工程は図１のシステムと合わせて説明されるが、当業者は、任意の順序でこの方法工程を行うように構成される任意のシステムが、本開示の範囲内であるということを理解するであろう。
【００３３】
示されるように、方法２００は工程２１０にて開始し、ここで、ＶＲアプリケーション１１２を実行するクライアントマシン１０２は、ユーザ音声の一部を受信する。この音声は、「ラジオをＦＭ７８．８に合わせろ」等の、車内で話されるコマンドであり得、これを含むが、これに限定されない。クライアントマシン１０２は、マイクまたはＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）データ接続等の、任意の相応しい入力ソースを通して音声を受信する。工程２２０では、クライアントマシン１０２は、記憶装置１０８内のローカルＶＲモデル１１６を使用してユーザの音声を翻訳している間に、エラーに遭遇する。このエラーは、クライアントマシン１０２がユーザの音声を不正確に解釈する、クライアントマシン１０２が音声を全く解釈できない、または任意の他の所定の事象等の、任意のエラーであり得る。工程２３０では、クライアントマシン１０２は音声またはその一部を表すデータを、サーバマシン１５０−１に送信する。送信されるデータは、エラーの指標、音声データ、およびＶＲアプリケーション１１２がそれを用いて音声を処理しようとしたローカルＶＲモデル１１６を含み得る。いくつかの実施形態では、ＶＲアプリケーション１１２は、エラーの説明を含み得るエラーの指標のみを送信し得、ＶＲモデル１１６または音声データは送信しない。
【００３４】
工程２４０では、ＶＲアプリケーション１５２を実行するサーバマシン１５０−１は、受信される音声を分析し、ユーザの音声を処理するためにより良好に適する新しいＶＲモデル１５６を選択する。サーバマシン１５０−１は、任意の相応しい様式でユーザの音声を処理するためにより良好に適するとして、新しいＶＲモデル１１６を特定する。工程２５０では、サーバマシン１５０−１は、選択されたＶＲモデル１５６をクライアントマシン１０２に送信する。いくつかの実施形態では、ＶＲアプリケーション１１２は、ＶＲモデル１５６自体の全体を送信する代わりに、ＶＲモデル１１６のための修正を、クライアントマシン１０２に送信し得る。工程２６０では、クライアントマシン１０２が、サーバマシン１５０−１から新しいＶＲモデル１５６を受信した場合、クライアントマシンは既存のＶＲモデル１１６を新しく受信されたＶＲモデル１５６と交換する。クライアントマシン１０２がサーバマシン１５０−１からＶＲモデル修正情報を受信した場合、クライアントマシン１０２は、受信された修正情報に基づいて、記憶装置１０８内のローカルＶＲモデル１１６を修正する。工程２７０では、クライアントマシン１０２は、交換されたまたは修正されたＶＲモデル１１６を使用して、ユーザの音声を処理する。工程２８０では、クライアントマシン１０２は、ユーザによって話された所望のコマンド（または要求）を完了させる。そして方法２００は終了する。
【００３５】
その後、クライアントマシン１０２が同じユーザから新しい音声入力を受信するときはいつでも、クライアントマシン１０２は、工程２５０にて送信された、新しく交換されたまたは修正されたＶＲモデル１１６を使用して、ユーザの音声を処理する。クライアントマシン１０２は、経時的に、ローカルＶＲモデル１１６を使用してユーザの音声を正確に解釈するためにＶＲモデル１１６へのさらなる修正が必要となる可能性が低くなるように、ＶＲモデル１１６を固有のユーザのためにさらに精製するために、方法２００の工程を再実行もまたし得る。
【００３６】
図３は、様々な実施形態に従う、音声データを分析して新しいボイス認識モデルを選択するための方法工程の流れ図を記載する。この方法工程は、図１〜２のシステムと合わせて説明されているが、当業者は、任意の順序でこの方法工程を行うように構成される任意のシステムが、本開示の範囲内であるということを理解するであろう。
【００３７】
示されるように、方法３００は工程３１０にて開始し、ここで、ＶＲアプリケーション１５２を実行するサーバマシン１５０−１は、方法２００の工程２３０でサーバマシン１５０−１に送信された音声データについての特徴ベクトルを計算する。計算された特徴ベクトルは、音声データのそれぞれの間隔（またはセグメント）の１つ以上の特徴（または属性）を説明する。工程３２０では、サーバマシン１５０−１は、音声の特徴ベクトルを分析し、同様の音声特徴を有するコホート群を特定する。少なくとも１つの実施形態では、サーバマシン１５０−１は、サーバマシン１５０−１上に記憶された音声データのクラスタ分析を行い、音声特徴が受信された音声データに最も近接して整合するコホート群を特定し得る。この様式で、サーバマシン１５０−１は、ユーザがどんな種類の話者か（非母語話者、言語障害（ｄｉｓａｂｉｌｉｔｙ）または障害（ｉｍｐａｉｒｍｅｎｔ）を有する人、または地域方言を有する母語話者等）を特定し得、サーバマシン１５０−１が、この階級の音声を処理するためにより良好に適するＶＲモデルを特定できるようにし得る。例えば、サーバマシン１５０−１は、受信された音声データが、米国南部英語話者に関連する音声データの群へとクラスタ化することを判定し得る。
【００３８】
しかしながら、クライアントマシン１０２上の記憶装置１０８は、米国南部英語話者のために音声を処理することに好適なＶＲモデル１１６内のＶＲモデルを含まないことがある。結果として、工程３３０では、サーバマシン１５０−１は、工程３２０にて特定されたコホート群のために１つ以上のＶＲモデルを特定する。例えば、サーバマシン１５０−１は、米国南部英語話者に関連する、サーバマシン１５０−１上に記憶されるＶＲモデル１５６内に記憶された、１つ以上のＶＲモデルを特定し得るが、これに限定されない。同様に、サーバマシン１５０−１は、言語障害または地域方言を有する人のためのＶＲモデルを特定し得る。工程３４０では、サーバマシン１５０−１は、受信された音声を処理することに最も良好に適する、選択されたＶＲモデル（またはローカルＶＲモデルへの更新）をクライアントマシン１０２に送信する。そして方法３００は終了する。
【００３９】
要するに、音声認識システムはローカルクライアントマシンおよび１つ以上の遠隔サーバマシンを含む。このクライアントマシンは、音声信号を受信し、その音声をローカルに記憶されたＶＲモデルを介してテキストに変換する。クライアントマシンがローカル音声認識の間にエラーを検出した場合、クライアントマシンはエラーに関する情報を１つ以上のサーバマシンに送信する。多数のＶＲモデルを含むサーバマシンならびにより堅牢なＶＲモデルは、エラーを解決し、処理された音声信号をクライアントマシンに送信して戻す。サーバマシンは受信されたエラーに基づいて、新しいＶＲモデルまたはＶＲモデル修正情報を、クライアントマシンに送信もまたする。クライアントマシンは、順に、サーバマシンから受信された情報に基づいて、ローカルに記憶されたＶＲモデルを交換または修正する。
【００４０】
開示されるアプローチの少なくとも１つの利点は、音声認識を、多言語話者または強いなまりもしくは言語障害を伴う話者のために、以前のアプローチに対してより少ない待機時間およびより高い信頼性で、行うことができるということである。開示されるアプローチの少なくとも１つの追加的な利点は、経時的に、クライアントマシンが、サーバマシンに依存せずに１人以上のユーザの音声を正確に認識する能力が改良し、追加的な待機時間の減少および性能の改良をもたらすことである。
【００４１】
様々な実施形態の説明は、例示の目的のために提示されているが、網羅的であるまたは開示される実施形態に限定されることを意図するものではない。当業者には、記載される実施形態の範囲および精神から逸脱することなく、多くの修正および変形が明らかとなるであろう。
【００４２】
本実施形態の態様は、システム、方法、またはコンピュータプログラム製品として具現化され得る。したがって、本開示の態様は、全て本明細書において概して「回路」、「モジュール」、または「システム」と称される、完全にハードウェアの実施形態、完全にソフトウェアの実施形態（ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコード等を含む）、またはソフトウェアの態様とハードウェアの態様とを組み合わせる実施形態の形式を取り得る。さらに、本開示の態様は、そこに具現化されるコンピュータ可読プログラムコードを有する１つ以上のコンピュータ可読媒体において具現化されるコンピュータプログラム製品の形式を取り得る。
【００４３】
１つ以上のコンピュータ可読媒体の任意の組み合わせが利用され得る。コンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読信号媒体またはコンピュータ可読記憶媒体であり得る。コンピュータ可読記憶媒体は、例えば、電子、磁気、光学、電磁気、赤外線、もしくは半導体システム、装置、もしくはデバイス、または前述のものの任意の好適な組み合わせであり得るが、これらに限定されない。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例（非網羅的なリスト）には、次のものが挙げられ得る：１つ以上のワイヤを有する電気接続、携帯用コンピュータディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラム可能読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ）、光ファイバ、携帯用コンパクトディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、光記憶装置デバイス、磁気記憶装置デバイス、または前述のものの任意の好適な組み合わせ。本書面の文脈では、コンピュータ可読記憶媒体は、命令実行システム、装置、またはデバイスによる、またはこれらとの関連での使用のためのプログラムを、含むまたは記憶することができる、任意の有形媒体であり得る。
【００４４】
本開示の態様は、本開示の実施形態に従う、方法、装置（システム）、およびコンピュータプログラム製品の、流れ図および／またはブロック図を参照して、上記に記載される。流れ図および／またはブロック図のそれぞれのブロック、ならびに流れ図および／またはブロック図におけるブロックの組み合わせは、コンピュータプログラム命令によって実装され得るということが理解されるであろう。コンピュータまたは他のプログラム可能データ処理装置のプロセッサを介して実行する命令が、流れ図および／またはブロック図のブロックまたはブロック（複数）において指定される機能／作用の実装を可能にするように、これらのコンピュータプログラム命令は、マシンを生産するために、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、または他のプログラム可能データ処理装置に提供され得る。かかるプロセッサは、汎用プロセッサ、専用プロセッサ、アプリケーション特化プロセッサ、またはフィールドプログラム可能であり得るが、これらに限定されない。
【００４５】
図面における流れ図およびブロック図は、本開示の様々な実施形態に従う、システム、方法、およびコンピュータプログラム製品の可能な実装の、アーキテクチャ、機能性、および動作を例示する。この点に関して、流れ図またはブロック図におけるそれぞれのブロックは、指定された論理機能（複数可）を実装するための１つ以上の実行可能命令を含む、モジュール、セグメント、またはコードの一部を表し得る。いくつかの代替の実装では、ブロックにおいて述べられる機能は、図面で述べられる順序を外れて生じ得るということにもまた留意すべきである。例えば、連続して示される２つのブロックは、実際は、実質的に同時に実行され得、または、そのブロックは関与する機能性に依存して、逆順で実行されることがあってもよい。ブロック図および／または流れ図のそれぞれのブロック、ならびにブロック図および／または流れ図におけるブロックの組み合わせは、指定された機能もしくは作用を行う専用ハードウェアベースのシステム、または専用ハードウェアおよびコンピュータ命令の組み合わせによって、実装され得る。
【００４６】
本開示の実施形態は、クラウドコンピューティングインフラストラクチャを通して、末端ユーザに提供され得る。クラウドコンピューティングは、概して、ネットワークを介するサービスとしてのスケーラブルコンピューティングリソースの提供を指す。より形式的には、クラウドコンピューティングは、コンピューティングリソースとその基礎的技術アーキテクチャ（例えば、サーバ、記憶装置、ネットワーク）との間に抽象化を提供するコンピューティング能力として定義され得、最小限の管理労力またはサービスプロバイダ相互作用で、迅速に提供および公開することができる、構成可能なコンピューティングリソースの共有プールへの、便利なオンデマンドのネットワークアクセスを可能にする。したがって、クラウドコンピューティングは、コンピューティングリソースを提供するために使用される基礎的物理システム（またはこれらのシステムの位置）に関係なく、ユーザが「クラウド」内の仮想コンピューティングリソース（例えば、記憶装置、データ、アプリケーション、およびさらには完全仮想コンピューティングシステム）にアクセスすることを可能にする。
【００４７】
典型的に、クラウドコンピューティングリソースは、利用回数制料金でユーザに提供され、ここにおいてユーザは、実際に使用されたコンピューティングリソース（例えばユーザによって消費された記憶装置空間の量、またはユーザによってインスタンス化された仮想システムの数）についてのみ課金される。ユーザはクラウド内に常駐するリソースのうちの任意のものに、いつでもかつインターネット全体のどこからでも、アクセスすることができる。本開示の文脈では、ユーザはアプリケーション（例えば動画処理および／もしくは音声分析アプリケーション）またはクラウド内で利用可能な関連データにアクセスし得る。
【００４８】
前述のものは本開示の実施形態を対象とするが、本開示の他のおよびさらなる実施形態が、その基本的範囲から逸脱することなく考案され得、その範囲は以下の請求項によって決定される。
【図１】
2016009193.tif 000003
【図２】
2016009193.tif 000004
【図３】
2016009193.tif 000005
【外国語明細書】
2016009193000001.pdf