(57)【要約】  会話を介したユーザ認識を増補する例が提供される。１つの例示的方法は、コンピューティングデバイス上で、音響センサを含む１つまたは複数のセンサを介して使用環境を監視すること、音響センサからのデータを介してキーフレーズの発話を検出すること、音響センサから選択されたデータに基づき、および、音響センサから選択されたデータとは異なる時点で収集された他の環境センサデータにも基づいて、識別されたユーザによってキーフレーズが話された確率を決定することを含む。方法は、確率がしきい値確率と一致するかまたはこれを超える場合、コンピューティングデバイス上でアクションを実行することをさらに含む。
2017536568.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピューティングデバイス上の方法であって、
音響センサを含む１つまたは複数のセンサからデータを受信することによって、使用環境を監視すること、
前記音響センサから選択されたデータを介してキーフレーズの発話を検出すること、
前記音響センサから選択された前記データに基づき、および、前記音響センサから選択された前記データとは異なる時点で収集された他の環境センサデータにも基づいて、識別されたユーザによって前記キーフレーズが話された確率を決定すること、および、
前記確率が、しきい値確率と一致するかまたはこれを超える場合、前記コンピューティングデバイス上でアクションを実行すること、
を含む、方法。
【請求項２】
前記他の環境センサデータは音響センサデータを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記他の環境センサデータは画像データを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記画像データに基づいて、前記使用環境内の１人または複数の人物を識別することをさらに含み、前記確率を決定することは、前記使用環境内の前記１人または複数の人物の所定の身分に少なくとも部分的に基づいて、前記確率を決定することを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記他の環境センサデータは位置データを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記位置データは近接センサからの近接データを含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記位置データは、前記識別されたユーザのカレンダー情報を含む、請求項５に記載の方法。
【請求項８】
ユーザの挙動パターンを検出することをさらに含み、前記確率を決定することは、前記ユーザの挙動パターンに少なくとも部分的に基づいて、前記確率を決定することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記ユーザの挙動パターンは、前記識別されたユーザがどの程度頻繁に話すかに関する情報を含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
コンピューティングシステムであって、
少なくとも音響センサを含む１つまたは複数のセンサと、
論理機械と、
前記論理機械によって実行可能な命令を保持する記憶機械と、を備え、前記実行可能な命令は、
前記音響センサを含む前記１つまたは複数のセンサを介して使用環境を監視し、
前記音響センサから選択されたデータを介してキーフレーズの発話を検出し、
前記音響センサから選択された前記データに基づき、および、前記音響センサから選択された前記データとは異なる時点で収集された他の環境センサデータにも基づいて、識別されたユーザによって前記キーフレーズが話された確率を決定し、および、
前記確率がしきい値確率と一致するかまたはこれを超える場合、前記コンピューティングシステム上でアクションを実行するように実行可能である、
コンピューティングシステム。
【請求項１１】
前記他の環境センサデータは位置データを含み、前記位置データは、近接センサからの近接データおよび前記識別されたユーザのカレンダー情報のうちの１つまたは複数を含む、請求項１０に記載のコンピューティングシステム。
【請求項１２】
前記命令は、キーフレーズの前記発話が前記カレンダー情報に基づいて検出された時間中に、前記識別されたユーザが前記使用環境内にいる予定かどうかを判別し、および、前記識別されたユーザが前記使用環境内にいる予定である場合、前記識別されたユーザによって前記キーフレーズが話された前記確率を高くするように、さらに実行可能である、請求項１１に記載のコンピューティングシステム。
【請求項１３】
前記命令は、環境の感知を介して検出された以前のユーザ挙動に基づいて、前記識別されたユーザがどの程度頻繁に話すかに関する情報を含む、ユーザの挙動パターンを検出し、および、前記識別されたユーザが話す平均頻度に基づいて前記確率を決定するように、さらに実行可能である、請求項１０に記載のコンピューティングシステム。
【請求項１４】
前記音響センサから選択された前記データとは異なる時点で収集された前記他の環境センサデータは、前記キーフレーズの前記発話の前および／または後に収集された追加の音響データを含む、請求項１０に記載のコンピューティングシステム。
【請求項１５】
前記識別されたユーザによって前記キーフレーズが話された前記確率を決定するために、前記命令は、
前記識別されたユーザが、前記キーフレーズが発話される前または後にも話していたかどうかを判別するために前記追加の音響データを分析し、
前記識別されたユーザが、前記キーフレーズが発話される前または後にも話していた場合、前記識別されたユーザによって前記キーフレーズが話された前記確率を高くし、および、
前記識別されたユーザが、前記キーフレーズが発話される前または後に話していなかったことを、前記分析が示す場合、前記識別されたユーザによって前記キーフレーズが話された前記確率を低くするように、
さらに実行可能である、請求項１４に記載のコンピューティングシステム。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
[0001]  コンピューティングシステムは、ユーザアカウント情報、コンピューティングシステム上のファイル、電子メールアカウント、銀行口座などの、個人向けおよび／または機密情報へのアクセスを許可するために、様々なユーザ識別の方法を利用することができる。たとえば、ユーザはユーザ名およびパスワードを入力して使用セッションを開始することが可能であり、使用セッション中に実行されるアクションはそのユーザから発信されるものと想定することができる。他の方法は、人物の音声特徴からのその人物の識別を含む、話者認識などの生体認証方法を使用することを含み得る。
【発明の概要】
【０００２】
[0002]  会話を介したユーザ認識を増補する例が提供される。１つの例示的方法は、コンピューティングデバイス上で、音響センサを含む１つまたは複数のセンサを介して使用環境を監視すること、音響センサからのデータを介してキーフレーズの発話を検出すること、音響センサから選択されたデータに基づき、および、音響センサから選択されたデータとは異なる時点で収集された他の環境センサデータにも基づいて、識別されたユーザによってキーフレーズが話された確率を決定することを含む。方法は、確率がしきい値確率と一致するかまたはこれを超える場合、コンピューティングデバイス上でアクションを実行することをさらに含む。
【０００３】
[0003]  本発明の概要は、下記の発明を実施するための形態でより詳細に説明する概念の選択を、簡略化された形で紹介するために提供される。本発明の概要は、請求する主題の主な特徴または必須の特徴を識別することを意図しておらず、また、請求する主題の範囲を限定するために使用することも意図していない。さらに、請求する主題は、本開示のいかなる部分に示されたいかなる欠点またはすべての欠点を解決する実装にも、限定されない。
【図面の簡単な説明】
【０００４】
【図１Ａ】[0004]キーフレーズの分析を介したユーザ認識のための例示的使用環境を示す図である。
【図１Ｂ】キーフレーズの分析を介したユーザ認識のための例示的使用環境を示す図である。
【図２】[0005]キーフレーズの検出を介してユーザ認識を増補するための例示的方法を示すフローチャートである。
【図３】[0006]例示的なコンピューティングシステムを示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００５】
[0007]  本明細書では、会話入力で識別されたキーフレーズを利用する音声識別を介したユーザ認識に関する例が開示されている。会話入力は、キーフレーズとも呼ばれる特定の語、語のグループ、音（たとえば、笑い、クリック、または他の音響音）の形を取り、その後に命令を続けることができる。したがって、話者識別のためにキーフレーズを使用することで、話者を識別することが可能となり、同じ発話を介してコンピューティングシステム機能を起動させ得ることで、直感的かつ効率的なユーザ体験を提供することができる。
【０００６】
[0008]  しかしながら、キーフレーズは、ほんの数語または単一の語など、相対的に短い場合がある。キーフレーズによる音声データの持続時間が短いことに起因して、誤って拒否するリスクおよび／または誤って識別するリスクが存在する。したがって、開示された例は、キーフレーズの発話とは異なる１つまたは複数の時点で収集された環境コンテクスト情報を用いた、キーフレーズベースの話者認識の増補に関する。たとえば、音声識別を実行するコンピューティングシステムは、キーフレーズの発話の前および／または後から、追加の音響データを収集することができる。音声識別によって識別された話者が、キーフレーズの発話の前および／または後にも話していたか（または話していなかったか）どうかを判別するために、追加の音響データを分析することができる。分析によって、キーフレーズが発話される前または後に話者が話していたことが示された場合、識別された話者がキーフレーズを話した可能性がより高いものと決定することができる。感知デバイスを介して検出可能であり、キーフレーズを発話した人物の身分（identity）を示すことが可能な、任意の環境情報が利用可能であることを理解されよう。例には、音響データ、画像データ（赤外線画像データ、可視画像データ、深度画像データなど）、位置データ、動作データ、および嗅覚データが含まれるが、これらに限定されない。
【０００７】
[0009]  図１Ａは、コンピューティングシステムが、キーフレーズ検出および環境コンテクスト情報に基づいてユーザ認識を実行できる、例示的使用環境１００を示す。使用環境１００は、図１では、コンピューティングシステム１０２が何もない会議室スケジュールを表示している、会議室外の廊下などの、オフィス環境として示されている。示された使用環境は例示の目的で提示されたものであり、限定的であることを意図していないこと、および、開示された例は任意の他の好適な使用環境で使用可能であることを理解されよう。
【０００８】
[0010]  コンピューティングシステム１０２は、ディスプレイデバイス１０４および１つまたは複数のセンサ１０６を含む。センサ１０６は、話者認識プロセスを増補するデータを感知するための、任意の好適なセンサを含むことができる。非限定的な例として、センサ１０６は、１つまたは複数の音響センサ（たとえば、マイクロフォンまたはマイクロフォンアレイ）、および１つまたは複数の画像センサ（たとえば、可視光カメラ、深度カメラ、赤外線カメラなど）を含むことができる。さらに使用環境１００は、コンピューティングシステム１０２からリモートに配置される追加のセンサを含むこともできる。非限定的な例として、使用環境１００は、ＲＦＩＤアクセスカードなどの電子可読タグの近接を感知するように構成された、ＲＦＩＤセンサ１１４などの近接センサを含むことができる。コンピューティングシステム１０２は、追加のセンサを有する１つまたは複数の外部デバイスとワイヤレスに通信することもできる。たとえばコンピューティングシステム１０２は、ユーザ１０８および／またはユーザ１１０のモバイルデバイスとワイヤレスに通信し、ＧＰＳデータ、動きデータ、およびそのモバイルデバイスに特有の他のデータを取得することができる。
【０００９】
[0011]  コンピューティングシステム１０２は、さらに、ユーザアカウント情報（たとえば、従業員情報）を備えるサーバ１１２などの他のコンピューティングシステムと、ネットワーク１１１を介して通信することができる。こうしたユーザアカウント情報は、認識された各ユーザについての音声パターンデータ、画像認識データ（たとえば、カラー画像、深度画像、赤外線画像など）、ならびに他の識別情報（たとえば、アクセスカード情報）などの、各ユーザについての識別情報を含むことができる。コンピューティングシステム１０２に関する追加情報は、図３に関して以下で提示する。
【００１０】
[0012]  コンピューティングシステム１０２は、ユーザ音声入力に応答して、様々なアクションを実行するように構成可能である。たとえば図１Ａに示されるように、第１のユーザ１０８は、たとえばキーフレーズおよびコマンドを含む会話入力を実行することによって、第１のユーザと第２のユーザとの間の打ち合わせをスケジューリングするように、コンピューティングシステムに要求することができる。特定の例として、第１のユーザ１０８は、「やあ、Ａｓｓｉｓｔａｎｔ」とキーフレーズを話すのに続いて、「今日午後３時から１時間、私とジョンのミーティングをブッキングして」と命じることができる。コンピューティングシステム１０２は、センサ１０６によって受信された音響データからキーフレーズを検出し、キーフレーズを使用して、誰のために部屋を予約するかを決定するためのコマンドを出している話者の身分を認識することができる。さらに、コンテクスト環境データを使用して、「ジョン」を第２のユーザ１１０として識別することもできる。
【００１１】
[0013]  しかしながら、上記で説明したように、キーフレーズの短さに鑑みて、コンピューティングシステムにとって、キーフレーズデータのみを使用してキーフレーズの話者を正確に識別することは困難な場合がある。これにより、誤って肯定識別するリスクまたは誤って否定識別するリスクを生じさせ得る。したがって、話者の所定の身分が正しい尤度を増加させるために、コンピューティングシステム１０２は、キーフレーズの発話の前および／または後に収集した環境コンテクストデータを使用して、キーフレーズ話者の識別を増補することができる。こうした環境データは、センサ１０６を介して、および／または、システム１０２外部の１つまたは複数のコンピューティングシステムのセンサを介して、収集することができる。たとえば、センサ１０６によって集められた音響データを使用して、キーフレーズの発話の前および／または後に、センサ１０６の近くで話している人々の身分を決定することができる。これによって、キーフレーズが話されたときに、環境内のユーザの身分に関する情報を提供することが可能であり、したがって、キーフレーズがそれらの人々のうちの１人によって話された確率を高くすることができる。別の例として、センサ１０６によって集められる画像データにより、キーフレーズの発話の前および／または後に使用環境内に存在していた任意のユーザの身分を決定するために、コンピューティングシステム１０２によって使用可能な画像情報を獲得することができる。さらなる例として、（たとえば、ユーザのモバイルデバイスからのGPSセンサデータ、RFIDアクセスカード、などを介して決定されるような）ユーザ位置データを使用して、話者識別プロセスを増補することができる。
【００１２】
[0014]  環境コンテクストデータを使用して、任意の好適な様式でキーフレーズの話者識別を増補することができる。たとえばコンピューティングシステム１０２は、確率決定への入力として環境コンテクストデータを使用することができる。より特定の例として、コンピューティングシステム１０２は、センサ１０６によって集められる音響データを使用して、キーフレーズの発話の前および／または後に第１のユーザ１０８が話していたことを検出することが可能であり（たとえば、第１のユーザ１０８は、キーフレーズを発話する前に、ディスプレイデバイス１０４上に天気予報を表示するように要求した可能性がある）、これによって、第１のユーザ１０８がキーフレーズを発話した確率を高くすることができる。別の例において、コンピューティングシステム１０２の画像センサは、キーフレーズが検出されたときに、第１のユーザ１０８および第２のユーザ１１０の両方が使用環境１００内に存在したことを検出することができるが、キーフレーズが発話されたとき、第２のユーザ１１０はコンピューティングシステム１０２の側を単に通過しただけであったことも検出できる（たとえば、画像情報は、第２のユーザ１１０がキーフレーズの発話の直後に使用環境を離れたことを示すことができる）。したがって、第２のユーザ１１０がキーフレーズを発話した確率は、このデータが考慮されなかった場合よりも下がる可能性がある。
【００１３】
[0015]  図２は、キーフレーズ検出を増補するための方法２００の例を示す流れ図である。方法２００は、図１のコンピューティングシステム１０２などのコンピューティングデバイスによって実施可能である。２０２で、方法２００は、音響センサを含む１つまたは複数のセンサを用いて使用環境を監視することを含む。前述のように、コンピューティングデバイス上に配置されたセンサ、および／またはコンピューティングデバイスからリモートに配置されたセンサなどの、任意の好適なセンサが使用可能である。音響センサに加えて、他のセンサの例には、画像センサ、位置センサ、および動きセンサが含まれるが、これらに限定されない。一例において、１つまたは複数のセンサは、ユーザの存在、ユーザとコンピューティングデバイスとの間の対話などに関係なく、使用環境を継続して監視することができる。他の例において、１つまたは複数のセンサは、アクティビティが検出されるまで低電力モードで動作し、その後、何らかのトリガアクティビティ（たとえば、画像データにおける人物の動きおよび／または存在、音響データにおける人の音声の存在、近接センサを介した接近する人物の検出など）を検出すると、高電力モードで環境コンテクストデータを獲得することができる。１つまたは複数のセンサによって収集された環境コンテクスト情報は、コンピューティングデバイスのメモリデバイス内にローカルに記憶すること、および／またはリモートデバイスに送信することが可能である。
【００１４】
[0016]  ２０４で、方法２００は、選択された音響センサデータからキーフレーズの発話を検出することを含む。上記で説明したように、キーフレーズは、可能性があるユーザのセットの中からユーザを識別するために、コンピューティングデバイスによる使用が可能である。さらにいくつかの例において、キーフレーズの発話の後に、コンピューティングデバイスによって実行されるべきアクションを起動するように構成されたコマンドが続くことが可能であり、アクションは識別されたユーザに関連している。キーフレーズは、任意の好適な会話分析パイプラインを使用して検出され得ることが理解されよう。
【００１５】
[0017]  続いて２０６で、方法２００は、２０８に示されるように音響センサからのデータに基づいて、識別されたユーザによってキーフレーズが発話された確率を決定することを含む。いくつかの例において、コンピューティングデバイスは、キーフレーズのみに基づいてユーザを識別できる場合がある。しかしながら、コンピューティングデバイスが、キーフレーズのみに基づいてユーザを識別できない場合、または、より確率の高い識別が望ましい場合、収集されたデータの追加の分析が実施可能である。したがって、２１０に示されるように、別の時点で収集された他の環境センサデータに基づいて、確率を決定することもできる。
【００１６】
[0018]  図１に関して上記で述べたように、他の環境センサデータは、キーフレーズの発話の前および／または後に収集された音響データを含むことができる。たとえばコンピューティングデバイスは、音響データを継続的に収集し、音響データをバッファ内に記憶することができる。キーフレーズが検出されたとき、コンピューティングデバイスは、識別されたユーザによってキーフレーズが発話された確率に関連する情報について、記憶された音響データを分析することができる。こうした情報は、キーフレーズの発話の検出の前および／または後の時間ウィンドウ内（たとえば、数分内）に、識別されたユーザが話したかどうかを含むことができるが、これに限定されない。
【００１７】
[0019]  より特定な例として、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恐らくはキーフレーズを発話したと識別したユーザが、キーフレーズが発話される前または後にも話していたかどうかを決定するために、追加の音響データを分析することができる。この分析が、識別されたユーザがキーフレーズの発話の前または後に話していたことを示す場合、コンピューティングデバイスは、識別されたユーザによってキーフレーズが話された確率を高くすることができる。一方、分析が、識別されたユーザがキーフレーズの発話の前または後に話していなかったことを示す場合、コンピューティングデバイスは、識別されたユーザによってキーフレーズが話された確率を低くすることができる。
【００１８】
[0020]  他の環境センサデータは、キーフレーズの発話検出の前および／または後に収集された画像データをさらに含むことができる。たとえば画像情報は、識別されたユーザが、キーフレーズが話される前および／または後に、コンピューティングデバイスと同じ部屋にいたかどうかを示すことができる。また、他の環境センサデータは、コンピューティングデバイスからリモートに配置されたセンサから収集された位置データを含むこともできる。たとえば、識別されたユーザは、コンピューティングデバイスと通信する位置センサ（たとえば、GPS）を備えるポータブルコンピューティングデバイスを有することができ、位置データは、キーフレーズが検出される前または後に、識別されたユーザがどこに位置していたかを示すことができる。こうした位置情報は、ＲＦＩＤデータ、または近接センサからの他の近接データ、識別されたユーザのカレンダー情報（たとえば、識別されたユーザが、コンピューティングデバイスと同じ部屋にいるものとスケジューリングされていた）、および／または、位置に関連する任意の他の好適なデータも含むことができる。
【００１９】
[0021]  より特定の例として、コンピューティングデバイスは、ユーザのカレンダー情報に基づいて、キーフレーズの発話が検出された時間中に、ユーザが所与の使用環境（会議室など）内にいる予定だったかどうかを判別することができる。ユーザが使用環境内にいる予定だった場合、コンピューティングデバイスは、キーフレーズがそのユーザによって話された確率を高くすることができる。他方で、ユーザのカレンダー情報が、ユーザが使用環境内にいる予定でなかったことを示す場合、コンピューティングデバイスは、キーフレーズがそのユーザによって話された確率を低くすることができる。
【００２０】
[0022]  いくつかの実装において、確率決定への追加の入力として使用可能なユーザの挙動パターンを検出するために、環境データを分析することができる。たとえば、キーフレーズの発話の前にユーザが話していたかどうかを判別するために音響データが分析される場合、識別されたユーザが多く話すかまたはあまり話さない傾向にあるかどうかを判別するために、音声データの分析を使用することができる。次にこの情報を確率決定への入力として使用して、キーワードの発話の前および／または後にユーザが話したかどうかに関する情報を、そのユーザがどの程度頻繁に話す傾向があるかに基づいて重み付けすることができる。ユーザがキーフレーズを発話したかどうかの確率を重み付けするために使用可能な、さらなる挙動パターンおよび／または環境データは、ユーザが位置している環境を含むことができる。たとえばユーザは、会議室よりも自分のオフィスにいる方がより多く話す、公園よりも会議室にいる方がより多く話す、などの傾向があり得る。もう１つの特定の例において、ユーザの挙動パターンは、環境感知を介して（たとえば、前述のセンサによって収集されたデータから）検出された以前のユーザ挙動に基づいて、コンピューティングデバイスによって決定することができる。ユーザの挙動パターンは、ユーザがどの程度頻繁に話す傾向があるかの測度を含むことが可能であり、コンピューティングデバイスは、識別されたユーザがどの程度頻繁に話すかの測度に基づいて確率を調整することが可能である。たとえば、ユーザが比較的低い頻度で話す傾向がある場合、確率を低くすることができる。
【００２１】
[0023]  図２を続けると、方法２００は、２１２で、識別されたユーザがキーフレーズを発話したものと決定した確率を、しきい値確率と比較することを含む。しきい値確率は、識別されたユーザが実際にキーフレーズを発話したことの望ましいレベルの確実性を示す、任意の好適なしきい値とすることができる。いくつかの例において、しきい値確率は数値（たとえば、０．９５または９５％）とすることができるが、他の例では、しきい値確率はすべての可能性のある識別されたユーザのランクとすることができる（たとえば、確率が、識別されたユーザがすべての可能性のあるユーザの中での最も高い確率を有することを示す場合、確率はしきい値と一致するかまたはこれを超える可能性がある）。異なるタイプのアクセス制約に対して、異なるしきい値が適用可能であることを理解されよう。たとえば、話者識別に基づく銀行情報へのアクセス権の認可に対しては、話者識別に基づく特定のユーザプロファイルを用いたビデオゲームの開始に対するよりも、高いしきい値を適用することができる。
【００２２】
[0024]  確率がしきい値確率と一致するかまたはこれを超える場合、方法２００は、２１４で、コンピューティングデバイス上でアクションを実行することを含む。アクションは、識別されたユーザが、コンピューティングデバイスにアクセスすること、および／または、コンピューティングデバイスを介して個人向け情報にアクセスすることを可能にするために、識別されたユーザを認証することを含み得る。さらに、いくつかの例において、キーフレーズの発話の後に、打ち合わせのスケジューリングなどの、特定のアクションを実行するための、コンピューティングデバイスに対するコマンドを続けることができる。こうしたケースでは、確率がしきい値と一致することまたはこれを超えることに応答して実行されるアクションは、識別されたユーザによって命令されるアクションを実行することを含み得る。
【００２３】
[0025]  他方で、確率がしきい値確率と一致しないかまたはこれを超えない場合、方法２００は、２１６に示されるように、アクションを実行しないことを含む。しかしながらいくつかの例では、潜在的にキーフレーズを発話するものとして複数のユーザを識別することができる。したがって、２１８で、方法２００は、他のユーザが潜在的にキーフレーズを発話するものとして識別されたかどうかを判別することを含む。他のいずれのユーザも識別されない場合、方法２００は終了することができる。他の可能性のあるユーザが識別された場合、方法は２０６にループバックして、１人または複数の追加の識別されたユーザについて確率を決定することができる。
【００２４】
[0026]  前述のキーフレーズ発話の検出および識別されたユーザの確率は、キーフレーズが向けられているコンピューティングデバイス上で実行されるものとして説明している。しかしながら、いくつかの例では、環境センサデータ（音響センサデータを含む）はリモートデバイスに送信することが可能であり、キーフレーズ検出およびユーザ識別をリモートデバイスによって実行することが可能である。その後、リモートデバイスは、識別されたユーザの指示をコンピューティングデバイスに送信することができる。
【００２５】
[0027]  前述のキーフレーズ話者の認識は音響データを利用するが、キーフレーズ検出は、視覚モダリティなどの代替または追加のモダリティを備えることができる。オーディオベースの識別を実行するために、オーディオストリームのテンプレートマッチングを実行するか、または、オーディオストリームの分析、および、ユーザのモデルに対する比較または「ユーザでない」ことに対する比較を実行することが可能であることを理解されたい。分析および確率決定は、コンピューティングデバイス上でローカルに実行するか、または、たとえばサーバ上でリモートに実行することができる。いくつかの例において、入力オーディオストリームは、キーフレーズ検出を実行する前に調整することができる（たとえば、雑音抑制またはエコー消去）。
【００２６】
[0028]  一例において、コンピューティングデバイスは、収集したオーディオ入力のためのメモリのバッファを継続的に記憶することが可能であり、メモリはローカルである、クラウド内にある、または第２のデバイス上にある。デバイスは、キーフレーズを発話するユーザを検出することができる。その後デバイスは、キーフレーズを話したユーザを決定した後、履歴に目を通して、ユーザが以前に（何らかの時間ウィンドウ内で）話していたかどうかを決定することができる。以前に話していた場合、ユーザがキーフレーズを話した確率は上げられる。話していない場合、確率は低くすることができる。これは、履歴中の他のユーザでも実行可能であり、たとえば、（話者識別システムの）履歴中に３人のユーザが存在する場合、ユーザのうちのいずれか１人が話し続けていた可能性がより高いため、３人のユーザの検出のすべての確率は上がることになる。確率を調整するために、履歴バッファ内の配置（またはキーフレーズへの時間的な近さ）を使用することもできる。
【００２７】
[0029]  上記の例において、ユーザが話している確率は、履歴中のユーザの口の動きの視覚的キューによって増補することができる。一例において、履歴中およびキーフレーズについての両方でユーザが話している複合確率は、互いに増補し合う。たとえばコンピューティングデバイスは、ユーザが履歴を通じて話し、キーフレーズを話していたという、最も高く決定された確率を取り、この確率を使用して、次のパス上のオーディオストリーム全体を通じてユーザの確率を増補することができる。これは、確実な者が選択されるか、またはある回数の反復が行われるまで、続行可能である。
【００２８】
[0030]  別の例において、コンピューティングデバイスは、打ち合わせが行われている部屋に配置することができる。コンピューティングデバイスは、キーフレーズを検出した後、オーディオ履歴を分析して、識別されたユーザがその部屋で話していたかどうかを判別する。部屋で話していなかった場合、コンピューティングデバイスは、ユーザがキーフレーズを発話した確率を低くすることができる。しかしながら、ユーザに関するメタ情報は、ユーザが稀にしか話さないことを示す場合があるため、ユーザの確率は調整されないか、またはより少量だけ調整される可能性がある。この情報を学習する機能は、リアルタイムで（コンピューティングデバイスを使用して）またはオフラインで実行され、打ち合わせ、ユーザ、またはシナリオに関する追加のメタデータとして記憶することができる。可能性のあるユーザが、内部の打ち合わせに参加する外部パートナーであるというシナリオでは、機械学習は、外部ユーザがより多く話す可能性が高いかまたはあまり話さない可能性が高いかを示すことができる。次にこの情報は話者識別決定に送られ、外部ユーザが話していた可能性があるか否かを調整することができる。同様に、メタ情報は、（ユーザのカレンダーに基づいて）ユーザがその部屋にいたはずであることを示すことが可能であり、それに応じて確率を調整することができる。例において、部屋のカメラは、ユーザがその部屋にいないことを識別または確認することができるため、ユーザの確率を低くすること、またはユーザを考慮の対象から除去することもまとめて行うことができる。
【００２９】
[0031]  さらに他の例において、コンピューティングデバイスはキーフレーズを検出することが可能であり、センサ履歴を使用して、ユーザが話していることが確認されたときにユーザのモデルを更新することができる。たとえばユーザは、リモートに位置するユーザと（たとえば、コンピューティングデバイスを介して）話すことが可能であり、ユーザはキーフレーズを言うことができる。そこで履歴バッファは、（聴覚的および視覚的キューを介して）ユーザがいつ話していたかに関する情報を有する。次にこれが履歴から取り出され、ユーザの話者識別モデルを更新するために使用される。これは、ユーザが風邪を引いたか、または何らかの理由で声が変わった状況で、役立つ可能性がある。この例は、新規モデルを作成するか、または新規デバイスで使用可能な現在のモデルを増補するために実装可能であるため、新規ユーザを動的に識別するためにも使用可能であり、またはユーザがマイクロフォンを変えたときに使用可能である。
【００３０】
[0032]  別の例において、コンピューティングデバイスは、会議室に配置され、会話を録音することができる。コンピューティングデバイスは、オーディオセンサのみを含む場合がある（したがって、画像または他のセンサを含まない場合がある）。会話全体を録音し、オフラインで処理することができる。デバイスは誰がその部屋にいるかを知らないため、録音を分析するために大きな話者モデルを使用することができる。キーフレーズを探すとき、デバイスは、ユーザのモデルがどの程度の頻度で正しい人物が話しているものと評価されたかを考慮することができる。ある例において、あるユーザのモデルが最も高い確率であるかもしれない。しかしながら、前後５分ずつの分析で、このユーザが再度話していないことが明らかにされる場合がある。その後システムは、そのキーフレーズについて、そのユーザの確率を低くすることができる。その後デバイスは、その前およびその後の５分間を分析し、その時間ウィンドウ内で２番目に高い確率のユーザが話していることを決定することができる。その後デバイスは、最も高い確率のユーザにかわって、２番目に高い確率のユーザがその部屋にいる可能性を、高い尤度で決定することができる。
【００３１】
[0033]  コンピューティングデバイスは、機械学習を使用して、この環境で、ユーザがキーフレーズを話すが、キーフレーズの発話の前または後には何も話さない尤度が、極めて低い確率を有すると決定することができるため、デバイスは、キーフレーズ中に誰が話していたかを評価するときに、キーフレーズの前および後に話す可能性があるユーザのみを評価することができる。
【００３２】
[0034]  いくつかの実施形態において、本明細書で説明する方法およびプロセスを、１つまたは複数のコンピューティングデバイスのコンピューティングシステムと結びつけることができる。特に、こうした方法およびプロセスは、コンピュータアプリケーションプログラムまたはサービス、アプリケーションプログラミングインターフェース（API）、ライブラリ、および／または他のコンピュータプログラム製品として実装可能である。
【００３３】
[0035]  図３は、前述の方法およびプロセスのうちの１つまたは複数を成立させることが可能な、コンピューティングシステム３００の非限定的実施形態を概略的に示す。コンピューティングシステム３００は簡略化された形で示されている。コンピューティングシステム３００は、１つまたは複数のパーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ、タブレットコンピュータ、ホームエンターテイメントコンピュータ、ネットワークコンピューティングデバイス、ゲームデバイス、モバイルコンピューティングデバイス、モバイル通信デバイス（たとえば、スマートフォン）、および／または他のコンピューティングデバイスの形を取ることができる。コンピューティングシステム１０２は、コンピューティングシステム３００の非限定的な例とすることができる。
【００３４】
[0036]  コンピューティングシステム３００は、論理機械３０２および記憶機械３０４を含む。コンピューティングシステム３００は、任意選択として、ディスプレイサブシステム３０６、入力サブシステム３０８、通信サブシステム３１４、および／または、図３に示されていない他のコンポーネントを含むことができる。
【００３５】
[0037]  論理機械３０２は、命令を実行するように構成された１つまたは複数の物理デバイスを含む。たとえば論理機械は、１つまたは複数のアプリケーション、サービス、プログラム、ルーチン、ライブラリ、オブジェクト、コンポーネント、データ構造、または他の論理構成物の一部である、命令を実行するように構成可能である。こうした命令は、タスクを実行するため、データ型を実装するため、１つまたは複数のコンポーネントの状態を変換するため、技術的効果を達成するため、場合によっては所望の結果に到達するために、実装可能である。
【００３６】
[0038]  論理機械は、ソフトウェア命令を実行するように構成された１つまたは複数のプロセッサを含むことができる。追加または代替として、論理機械は、ハードウェアまたはファームウェア命令を実行するように構成された１つまたは複数のハードウェアまたはファームウェア論理機械を含むことができる。論理機械のプロセッサは、シングルコアまたはマルチコアとすることができ、それらの上で実行される命令は、順次、並列、および／または分散処理用に構成可能である。論理機械の個々のコンポーネントは、任意選択として、協調処理用にリモートに配置および／または構成することが可能な、２つ以上の別々のデバイス間で分散させることができる。論理機械の態様は、クラウドコンピューティング構成で構成された、リモートにアクセス可能なネットワーク化されたコンピューティングデバイスによって、視覚化および実行可能である。
【００３７】
[0039]  記憶機械３０４は、本明細書で説明する方法およびプロセスを実装するために、論理機械によって実行可能な命令を保持するように構成された、１つまたは複数の物理デバイスを含む。こうした方法およびプロセスが実装されるとき、記憶機械３０４の状態を、たとえば異なるデータを保持するように変換することができる。
【００３８】
[0040]  記憶機械３０４は、取り外し可能デバイスおよび／または組み込みデバイスを含むことができる。記憶機械３０４は、とりわけ、光メモリ（たとえば、CD、DVD、HD-DVD、ブルーレイディスクなど）、半導体メモリ（たとえば、RAM、EPROM、EEPROMなど）、および／または、磁気メモリ（たとえば、ハードディスクドライブ、フロッピーディスクドライブ、テープドライブ、MRAMなど）を含むことができる。記憶機械３０４は、揮発性、不揮発性、動的、静的、読み取り／書き込み、読み取り専用、ランダムアクセス、順次アクセス、ロケーションアドレス指定可能、ファイルアドレス指定可能、および／またはコンテンツアドレス指定可能な、デバイスを含むことができる。
【００３９】
[0041]  記憶機械３０４は、１つまたは複数の物理デバイスを含むことを諒解されよう。しかしながら、本明細書で説明する命令の態様は、代替として、有限持続時間の間物理デバイスによって保持されない、通信媒体（たとえば、電磁信号、光信号など）によって伝搬可能である。
【００４０】
[0042]  論理機械３０２および記憶機械３０４の態様は、共に、１つまたは複数のハードウェア論理コンポーネントに統合することができる。こうしたハードウェア論理コンポーネントは、たとえば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）、プログラム固有および特定用途向けの集積回路（PASIC/ASIC）アプリケーション、プログラム固有および特定用途向け標準製品（PSSP/ASSP）、システムオンチップ（SOC）、および結合プログラマブル論理回路（CPLD）を含むことができる。
【００４１】
[0043]  表示サブシステム３０６は、記憶機械３０２によって保持されるデータの視覚表現を提示するために使用することができる。この視覚表現は、グラフィカルユーザインターフェース（GUI）の形を取ることができる。本明細書で説明するように、方法およびプロセスは記憶機械によって保持されるデータを変更し、したがって記憶機械の状態を変換し、同様に表示サブシステム３０６の状態は、基礎をなすデータの変更を視覚的に表すように変換することができる。表示サブシステム３０６は、視覚的に任意のタイプの技術を利用する１つまたは複数のディスプレイデバイスを含むことができる。こうしたディスプレイデバイスは共有エンクロージャ内の論理機械３０２および／または記憶機械３０４と組み合わせることができるか、あるいは、こうしたディスプレイデバイスは周辺ディスプレイデバイスとすることができる。
【００４２】
[0044]  入力サブシステム３０８は、キーボード、マウス、タッチスクリーン、またはゲームコントローラなどの、１つまたは複数のユーザ入力デバイスを備えるか、またはこれらのインターフェースすることができる。いくつかの実施形態において、入力サブシステムは、選択された自然ユーザ入力（NUI）構成要素を備えるかまたはこれらのインターフェースすることができる。こうした構成要素は、統合されるかまたは周辺とすることが可能であり、入力アクションの変換および／または処理は、オンボードまたはオフボードで取り扱うことができる。例示的なＮＵＩ構成要素は、会話および／または音声認識用のマイクロフォン３１０と、視覚および／またはジェスチャ認識用の赤外線、カラー、立体、および／または深度カメラなどの、画像センサ３１２と、動き検出および／または意図認識用の、頭部トラッカー、眼球トラッカー、加速度計、および／またはジャイロスコープと、脳活動にアクセスするための電界感知構成要素とを、含むことができる。
【００４３】
[0045]  通信サブシステム３１４は、コンピューティングシステム３００を１つまたは複数の他のコンピューティングデバイスと通信可能に結合するように構成可能である。通信サブシステム３１４は、１つまたは複数の異なる通信プロトコルと互換性のあるワイヤードおよび／またはワイヤレスの通信デバイスを含むことができる。非限定的な例として、通信サブシステムは、ワイヤレス電話網、または、ワイヤードもしくはワイヤレスのローカルエリアもしくはワイドエリアのネットワークを介した通信用に構成可能である。いくつかの実施形態において、通信サブシステムは、コンピューティングシステム３００を、インターネットなどのネットワークを介して他のデバイスとの間でメッセージを送信および／または受信可能にすることができる。
【００４４】
[0046]  別の例は、音響センサを含む１つまたは複数のセンサを介して使用環境を監視すること、音響センサから選択されたデータを介してキーフレーズの発話を検出すること、音響センサから選択されたデータに基づき、および、音響センサから選択されたデータとは異なる時点で収集された他の環境センサデータにも基づいて、識別されたユーザによってキーフレーズが話された確率を決定すること、および、確率がしきい値確率と一致するかまたはこれを超える場合、コンピューティングデバイス上でアクションを実行することを含む。こうした例は、追加または代替として、他の環境センサデータが音響センサデータを含む場合を含むことができる。こうした例において、他の環境センサデータは、追加または代替として、画像データを含むことができる。こうした例は、追加または代替として、画像データに基づいて使用環境内の１人または複数の人物を識別することを含むことが可能であり、確率を決定することは、使用環境内の１人または複数の人物の所定の身分に少なくとも部分的に基づいて、確率を決定することを含む。こうした例において、他の環境センサデータは、追加または代替として、位置データを含むことができる。こうした例において、位置データは追加または代替として、近接センサからの近接データを含むことができる。こうした例において、位置データは追加または代替として、識別されたユーザのカレンダー情報を含むことができる。こうした例は、追加または代替として、ユーザの挙動パターンを検出することを含むことが可能であり、確率を決定することは、少なくとも部分的にユーザの挙動パターンに基づいて確率を決定することを含む。こうした例において、ユーザの挙動パターン情報は、追加または代替として、識別されたユーザがどの程度頻繁に話すかに関する情報を含むことができる。前述の例のうちのいずれかまたはすべては、様々な実装において任意の好適な様式で組み合わせることができる。
【００４５】
[0047]  コンピューティングシステムの別の例は、少なくとも音響センサを含む１つまたは複数のセンサと、論理機械と、論理機械によって実行可能な命令を保持する記憶機械とを備え、実行可能命令は、音響センサを含む１つまたは複数のセンサを介して使用環境を監視し、音響センサから選択されたデータを介してキーフレーズの発話を検出し、音響センサから選択されたデータに基づき、および、音響センサから選択されたデータとは異なる時点で収集された他の環境センサデータにも基づいて、識別されたユーザによってキーフレーズが話された確率を決定し、および、確率がしきい値確率と一致するかまたはこれを超える場合、コンピューティングシステム上でアクションを実行するように、実行可能である。こうした例において、他の環境センサデータは、追加または代替として画像データを含み、命令は、画像データに基づいて使用環境内の１人または複数の人物を識別し、および、使用環境内の１人または複数の人物の所定の身分に少なくとも部分的に基づいて確率を決定するように、さらに実行可能である。こうした例において、他の環境センサデータは、追加または代替として位置データを含むことが可能であり、位置データは、近接センサからの近接データおよび識別されたユーザのカレンダー情報のうちの１つまたは複数を含む。こうした例において、命令は、追加または代替として、キーフレーズの発話がカレンダー情報に基づいて検出された時間中に、識別されたユーザが使用環境内にいる予定かどうかを判別し、および、識別されたユーザが使用環境内にいる予定である場合、識別されたユーザによってキーフレーズが話された確率を高くするように、実行可能であり得る。こうした例において、命令は、追加または代替として、環境の感知を介して検出された以前のユーザ挙動に基づいて、識別されたユーザがどの程度頻繁に話すかに関する情報を含む、ユーザの挙動パターンを検出し、および、識別されたユーザが話す平均頻度に基づいて確率を決定するように、実行可能であり得る。こうした例において、音響センサから選択されたデータとは異なる時点で収集された他の環境センサデータは、キーフレーズの発話の前および／または後に収集された追加の音響データを含むことができる。こうした例において、命令は、追加または代替として、識別されたユーザによってキーフレーズが話された確率を決定し、識別されたユーザが、キーフレーズが発話される前または後にも話していたかどうかを判別するために追加の音響データを分析し、および、識別されたユーザが、キーフレーズが発話される前または後にも話していた場合、識別されたユーザによってキーフレーズが話された確率を高くするように、実行可能であり得る。こうした例において、命令は、追加または代替として、識別されたユーザが、キーフレーズが発話される前または後に話していなかったことを、分析が示す場合、識別されたユーザによってキーフレーズが話された確率を低くするために、実行可能であり得る。前述の例のうちのいずれかまたはすべては、様々な実装において任意の好適な様式で組み合わせることができる。
【００４６】
[0048]  別の例は、音響センサと、コンピュータ可読命令を実行するように構成されたプロセッサと、その上に記憶された命令を備える記憶デバイスとを含む、１つまたは複数のセンサを備えるコンピューティングシステムを提供し、命令は、音響センサを含む１つまたは複数のセンサを介して使用環境を監視し、音響センサから選択されたデータを介したコマンドが後に続く、ユーザを識別するように構成されたキーフレーズの発話を検出し、コマンドはユーザに関連したコンピューティングシステムのアクションを起動するように構成され、キーフレーズを発話したユーザの身分が音響センサから選択されたデータに基づいて決定される場合、識別されたユーザについてコンピューティングシステム上でアクションを実行し、キーフレーズを発話したユーザの身分が音響センサから選択されたデータに基づいて決定されない場合、音響センサから選択されたデータとは異なる時点で収集された他の環境センサデータに基づいて、１人または複数の可能性のあるユーザによってキーフレーズが発話された確率を決定し、および、確率が、１人または複数の他のユーザのうちの選択されたユーザのしきい値確率と一致するかまたはこれを超える場合、選択されたユーザに関連したコンピューティングシステムのアクションを実行するように、プロセッサによって実行可能である。こうした例において、命令は、追加または代替として、環境の感知を介して検出された以前のユーザ挙動に基づいて、ユーザの挙動パターンを検出するために実行可能であり得、確率を決定することは、少なくとも部分的にユーザの挙動パターンに基づいて、確率を決定することを含む。こうした例において、ユーザの挙動パターンを検出するために実行可能な命令は、識別されたユーザがどの程度頻繁に話すかに関する情報を検出するために実行可能な命令を備えることができる。前述の例のうちのいずれかまたはすべては、様々な実装において任意の好適な様式で組み合わせることができる。
【００４７】
[0049]  本明細書で説明する構成および／または手法は本質的に例示的であり、これらの特定の実施形態または例は、様々な変形が可能であるため、限定的であると見なされるものではないことを理解されよう。本明細書で説明する特定のルーチンまたは方法は、任意数の処理ストラテジのうちの１つまたは複数を表すことができる。したがって、図示および／または説明される様々な行為は、図示および／または説明された順序で実行する、他の順序で実行する、並行して実行する、または省略することが可能である。同様に、前述のプロセスの順序は変更可能である。
【００４８】
[0050]  本開示の主題は、様々なプロセス、システムおよび構成、ならびに、本明細書で開示された他の特徴、機能、行為、および／または特性の、すべての新規かつ非自明の組み合わせおよび下位組み合わせ、ならびにそれらの任意およびすべての等価物を含む。
【図１Ａ】
2017536568.tif 000003
【図１Ｂ】
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【図２】
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【図３】
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【手続補正書】
【提出日】平成28年5月4日(2016.5.4)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピューティングデバイス上の方法であって、
音響センサを含む１つまたは複数のセンサからデータを受信することによって、使用環境を監視すること、
前記音響センサから選択されたデータを介してキーフレーズの発話を検出すること、
前記音響センサから選択された前記データに基づき、および、前記音響センサから選択された前記データとは異なる時点で収集された他の環境センサデータにも基づいて、識別されたユーザによって前記キーフレーズが話された確率を決定すること、および、
前記確率が、しきい値確率と一致するかまたはこれを超える場合、前記コンピューティングデバイス上でアクションを実行すること、
を含み、
前記音響センサから選択された前記データとは異なる時点で収集された前記他の環境センサデータは、前記キーフレーズの前記発話の前および／または後に収集された追加の音響データを含み、
前記識別されたユーザによって前記キーフレーズが話された前記確率を決定することは、
前記識別されたユーザが、前記キーフレーズが発話される前または後にも話していたかどうかを判別するために前記追加の音響データを分析すること、
前記識別されたユーザが、前記キーフレーズが発話される前または後にも話していた場合、前記識別されたユーザによって前記キーフレーズが話された前記確率を高くすること、および、
前記識別されたユーザが、前記キーフレーズが発話される前または後に話していなかったことを、前記分析が示す場合、前記識別されたユーザによって前記キーフレーズが話された前記確率を低くすること、
を含む、
方法。
【請求項２】
前記他の環境センサデータは音響センサデータを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記他の環境センサデータは画像データを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記画像データに基づいて、前記使用環境内の１人または複数の人物を識別することをさらに含み、前記確率を決定することは、前記使用環境内の前記１人または複数の人物の所定の身分に少なくとも部分的に基づいて、前記確率を決定することを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記他の環境センサデータは位置データを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記位置データは近接センサからの近接データを含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記位置データは、前記キーフレーズの前記発話が検出された時間中に、前記識別されたユーザが前記使用環境内にいる予定だったかどうかを判別するために使用可能な、前記識別されたユーザのカレンダー情報を含む、請求項５に記載の方法。
【請求項８】
ユーザの挙動パターンを検出することをさらに含み、前記確率を決定することは、前記ユーザの挙動パターンに少なくとも部分的に基づいて、前記確率を決定することを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記ユーザの挙動パターンは、前記識別されたユーザがどの程度頻繁に話すかに関する情報を含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
コンピューティングシステムであって、
少なくとも音響センサを含む１つまたは複数のセンサと、
論理機械と、
前記論理機械によって実行可能な命令を保持する記憶機械と、を備え、前記実行可能な命令は、
前記音響センサを含む前記１つまたは複数のセンサを介して使用環境を監視し、
前記音響センサから選択されたデータを介してキーフレーズの発話を検出し、
前記音響センサから選択された前記データに基づき、および、前記音響センサから選択された前記データとは異なる時点で収集された他の環境センサデータにも基づいて、識別されたユーザによって前記キーフレーズが話された確率を決定し、および、
前記確率がしきい値確率と一致するかまたはこれを超える場合、前記コンピューティングシステム上でアクションを実行するように実行可能であり、
前記音響センサから選択された前記データとは異なる時点で収集された前記他の環境センサデータは、前記キーフレーズの前記発話の前および／または後に収集された追加の音響データを含み、
前記識別されたユーザによって前記キーフレーズが話された前記確率を決定するために、前記命令は、
前記識別されたユーザが、前記キーフレーズが発話される前または後にも話していたかどうかを判別するために前記追加の音響データを分析し、
前記識別されたユーザが、前記キーフレーズが発話される前または後にも話していた場合、前記識別されたユーザによって前記キーフレーズが話された前記確率を高くし、および、
前記識別されたユーザが、前記キーフレーズが発話される前または後に話していなかったことを、前記分析が示す場合、前記識別されたユーザによって前記キーフレーズが話された前記確率を低くするように、
さらに実行可能である、コンピューティングシステム。
【請求項１１】
前記他の環境センサデータは位置データを含み、前記位置データは、前記キーフレーズの前記発話が検出された時間中に、前記識別されたユーザが前記使用環境内にいる予定だったかどうかを判別するために使用可能な、近接センサからの近接データおよび前記識別されたユーザのカレンダー情報のうちの１つまたは複数を含む、請求項１０に記載のコンピューティングシステム。
【請求項１２】
前記命令は、キーフレーズの前記発話が前記カレンダー情報に基づいて検出された前記時間中に、前記識別されたユーザが前記使用環境内にいる予定だったかどうかを判別し、および、前記識別されたユーザが前記使用環境内にいる予定だった場合、前記識別されたユーザによって前記キーフレーズが話された前記確率を高くするように、さらに実行可能である、請求項１１に記載のコンピューティングシステム。
【請求項１３】
前記命令は、前記１つまたは複数のセンサのうちの１つによる環境の感知を介して検出された以前のユーザ挙動に基づいて、前記識別されたユーザがどの程度頻繁に話すかに関する情報を含む、ユーザの挙動パターンを検出し、および、前記識別されたユーザが話す平均頻度に基づいて前記確率を決定するように、さらに実行可能である、請求項１０に記載のコンピューティングシステム。
【国際調査報告】
2017536568.tif 000007
2017536568.tif 000008
2017536568.tif 000009