(57)【要約】  モバイルデバイスにおける機能をアクティブ化するために、入力サウンドからターゲットキーワードを検出する方法が開示される。この方法では、サウンド特徴は入力ストリームから抽出され、統計は複数のサウンド特徴の平均値および分散値を含むように生成される（３４０）。この統計に基づいて、方法は、現在の値と以前の値との間の差が大きくないとき、サウンド特徴の正規化を適応的にスキップし、これは、処理負荷をより低くする効果を有する。詳細には、第１の複数のサウンド特徴がバッファ（３３０）において受け取られ、第２の複数のサウンド特徴がバッファ（３３０）において受け取られる。バッファにおいて第２の複数のサウンド特徴の各々を受け取っている間に、第１の数のサウンド特徴がバッファから処理される。第１の数のサウンド特徴は、２つ以上のサウンド特徴を含む。さらに、方法は、処理されたサウンド特徴の各々についてのキーワードスコア（３６０）を決定することと、キーワードスコアのうちの少なくとも１つが閾値スコアより大きい場合、ターゲットキーワード（３７０）として入力サウンドを検出することと、を含む。
2016522910.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
モバイルデバイスにおいて、機能をアクティブ化するために入力サウンドからターゲットキーワードを検出する方法であって、前記方法は、
バッファにおいて第１の複数のサウンド特徴を受け取ることと、
前記バッファにおいて第２の複数のサウンド特徴を受け取ることと、
前記バッファにおいて前記第２の複数のサウンド特徴のうちの少なくとも１つのサウンド特徴を受け取っている間に、前記バッファから第１の数のサウンド特徴を処理すること、前記第１の数のサウンド特徴は、２つ以上のサウンド特徴を含む、と、
前記処理されたサウンド特徴のうちの少なくとも１つのサウンド特徴についてのキーワードスコアを決定することと、
前記キーワードスコアが閾値スコアより大きい場合、前記ターゲットキーワードとして前記入力サウンドを検出することと、
を備える、方法。
【請求項２】
前記第１の数のサウンド特徴を処理することは、
前記バッファから前記第１の数のサウンド特徴を取り出すことと、
特徴統計量に基づいて前記取り出されたサウンド特徴を処理することと、
を備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記特徴統計量は、平均および分散を含み、前記取り出されたサウンド特徴を処理することは、前記特徴統計量に基づいて前記取り出されたサウンド特徴を正規化することを備える、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記取り出されたサウンド特徴を処理することは、前記第１の複数のサウンド特徴の前記特徴統計量に基づいて、前記第１の複数のサウンド特徴中のサウンド特徴を処理することを備える、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記取り出されたサウンド特徴を処理することは、
前記第２の複数のサウンド特徴中のサウンド特徴を用いて前記特徴統計量を更新することと、
前記更新された特徴統計量に基づいて、前記第２の複数のサウンド特徴中の前記サウンド特徴を処理することと、
を備える、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記取り出されたサウンド特徴を処理することは、前記特徴統計量に基づいて、選択された数の前記取り出されたサウンド特徴を処理することを備える、請求項２に記載の方法。
【請求項７】
前記選択された数は、前記モバイルデバイスのリソース情報に基づいて調整される、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記取り出されたサウンド特徴を処理することは、
前記取り出されたサウンド特徴中のサウンド特徴を、現在のサウンド特徴として識別することと、
前記現在のサウンド特徴と以前のサウンド特徴との間の差を決定することと、
前記差が閾値より小さい場合、前記以前のサウンド特徴の処理されたサウンド特徴を、前記現在のサウンド特徴の処理されたサウンド特徴として使用することと、
を備える、請求項２に記載の方法。
【請求項９】
前記第１の数は、前記モバイルデバイスのリソース情報に基づいて調整される、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記処理されたサウンド特徴のうちの前記少なくとも１つのサウンド特徴について前記キーワードスコアを決定することは、マルコフ連鎖モデルを使用して前記キーワードスコアを計算することを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記第１の数のサウンド特徴を処理することは、前記バッファ内の特定の数の前記サウンド特徴が前記第１の数より少ない場合、前記バッファ内にある前記特定の数のサウンド特徴を処理することを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記バッファにおいて前記第１の複数のサウンド特徴を受け取ることは、
前記入力サウンドの第１の部分を第１の複数のフレームにセグメント化することと、
前記第１の複数のフレームのうちの少なくとも１つのフレームから第１のサウンド特徴を抽出することと、
を備え、
前記バッファにおいて前記第２の複数のサウンド特徴を受け取ることは、
前記入力サウンドの第２の部分を第２の複数のフレームにセグメント化することと、
前記第２の複数のフレームのうちの少なくとも１つのフレームから第２のサウンド特徴を抽出することと、
を備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記ターゲットキーワードとして検出される前記入力サウンドに応答して、前記ターゲットキーワードに関連付けられた前記機能をアクティブ化することをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
モバイルデバイスであって、
第１の複数のサウンド特徴と、第２の複数のサウンド特徴とを記憶するように構成されたバッファと、
前記バッファが前記第２の複数のサウンド特徴の各々を受け取る間に、前記バッファから第１の数のサウンド特徴を処理するように構成された特徴処理ユニット、前記第１の数の前記サウンド特徴は、２つ以上のサウンド特徴を含む、と、
前記処理されたサウンド特徴の各々についてのキーワードスコアを決定するように構成されたキーワードスコア計算ユニットと、
前記キーワードスコアのうちの少なくとも１つが閾値スコアより大きい場合、ターゲットキーワードとして入力サウンドを検出するように構成されたキーワード検出ユニットと、
を備える、モバイルデバイス。
【請求項１５】
前記特徴処理ユニットはさらに、
前記バッファから前記第１の数の前記サウンド特徴を取り出すことと、
特徴統計量に基づいて前記取り出されたサウンド特徴を処理することと、
を行うように構成される、請求項１４に記載のモバイルデバイス。
【請求項１６】
前記特徴統計量は、平均および分散を含み、前記特徴処理ユニットはさらに、前記特徴統計量に基づいて前記取り出されたサウンド特徴を正規化するように構成される、請求項１５に記載のモバイルデバイス。
【請求項１７】
前記特徴処理ユニットはさらに、特徴統計量に基づいて前記第１の複数のサウンド特徴中のサウンド特徴を処理するように構成される、請求項１５に記載のモバイルデバイス。
【請求項１８】
前記特徴統計量は、前記第２の複数のサウンド特徴中のサウンド特徴の統計に基づいて更新され、前記特徴処理ユニットはさらに、前記更新された特徴統計量に基づいて前記第２の複数のサウンド特徴中の前記サウンド特徴を処理するように構成される、請求項１５に記載のモバイルデバイス。
【請求項１９】
前記特徴処理ユニットはさらに、前記特徴統計量に基づいて前記取り出されたサウンド特徴の選択された数を処理するように構成される、請求項１５に記載のモバイルデバイス。
【請求項２０】
選択された数は、前記モバイルデバイスのリソース情報に基づいて調整される、請求項１９に記載のモバイルデバイス。
【請求項２１】
前記特徴処理ユニットはさらに、
前記取り出されたサウンド特徴中のサウンド特徴を、現在のサウンド特徴として識別することと、
前記現在のサウンド特徴と以前のサウンド特徴との間の差を決定することと、
前記差が閾値より小さい場合、前記以前のサウンド特徴の処理されたサウンド特徴を、前記現在のサウンド特徴の処理されたサウンド特徴として使用することと、
を行うように構成される、請求項１５に記載のモバイルデバイス。
【請求項２２】
前記第１の数は、前記モバイルデバイスのリソース情報に基づいて調整される、請求項１４に記載のモバイルデバイス。
【請求項２３】
前記特徴処理ユニットはさらに、前記バッファ内の前記サウンド特徴の数が前記第１の数より少ない場合、前記バッファ内にある前記サウンド特徴を処理することを行うように構成される、請求項１４に記載のモバイルデバイス。
【請求項２４】
前記キーワード検出ユニットはさらに、前記ターゲットキーワードとして検出される前記入力サウンドに基づいて前記ターゲットキーワードに関連付けられた機能をアクティブ化するように構成される、請求項１４に記載のモバイルデバイス。
【請求項２５】
モバイルデバイスであって、
サウンド特徴を記憶するための手段、ここにおいて、前記サウンド特徴は、第１の複数のサウンド特徴と第２の複数のサウンド特徴とを含む、と、
前記サウンド特徴を記憶するための前記手段が前記第２の複数のサウンド特徴の各々を受け取る間に、前記サウンド特徴を記憶するための前記手段から第１の数のサウンド特徴を処理するための手段、前記第１の数の前記サウンド特徴は、２つ以上のサウンド特徴を含む、と、
前記処理されたサウンド特徴の各々についてのキーワードスコアを決定するための手段と、
前記キーワードスコアのうちの少なくとも１つが閾値スコアより大きい場合、ターゲットキーワードとして入力サウンドを検出するための手段と、
を備える、モバイルデバイス。
【請求項２６】
前記第１の数の前記サウンド特徴を処理するための前記手段は、
前記サウンド特徴を記憶するための前記手段から前記第１の数の前記サウンド特徴を取り出すことと、
特徴統計量に基づいて前記取り出されたサウンド特徴を処理することと、
を行うように構成される、請求項２５に記載のモバイルデバイス。
【請求項２７】
前記特徴統計量は、平均および分散を含み、前記第１の数の前記サウンド特徴を処理するための前記手段は、前記特徴統計量に基づいて前記取り出されたサウンド特徴を正規化するようにさらに構成される、請求項２６に記載のモバイルデバイス。
【請求項２８】
モバイルデバイスにおける機能をアクティブ化するために、入力サウンドからターゲットキーワードを検出するための命令を記憶する、非一時的なコンピュータ読取可能記憶媒体であって、前記命令は、プロセッサに動作を実行させ、前記動作は、
バッファにおいて第１の複数のサウンド特徴を受け取ることと、
前記バッファにおいて第２の複数のサウンド特徴を受け取ることと、
前記バッファにおいて前記第２の複数のサウンド特徴のうちの各々を受け取っている間に、前記バッファから第１の数の前記サウンド特徴を処理すること、前記第１の数の前記サウンド特徴は、２つ以上のサウンド特徴を含む、と、
前記処理されたサウンド特徴の各々についてのキーワードスコアを決定することと、
前記キーワードスコアのうちの少なくとも１つが閾値スコアより大きい場合、前記ターゲットキーワードとして前記入力サウンドを検出することと、
を備える、コンピュータ読取可能記憶媒体。
【請求項２９】
前記第１の数は、前記モバイルデバイスのリソース情報に基づいて調整される、請求項２８に記載のコンピュータ読取可能記憶媒体。
【請求項３０】
前記第１の数のサウンド特徴を処理することは、前記バッファ内の特定の数のサウンド特徴が前記第１の数より少ない場合、前記バッファ内にある前記特定の数のサウンド特徴を処理することを備える、請求項２８に記載のコンピュータ読取可能記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【優先権の主張】
【０００１】
[0001]  本願は、共通に所有される、２０１３年５月７日に出願された米国仮特許出願第６１／８２０，４６４号、２０１３年７月２６日に出願された米国仮特許出願第６１／８５９，０４８号、および２０１３年１２月１０日に出願された米国非仮特許出願第１４／１０２，０９７号からの優先権を主張し、それらの各々の内容は、全体として参照により本明細書に明示的に組み込まれている。
【技術分野】
【０００２】
[0002]  本願は、一般に、モバイルデバイスにおけるスピーチの認識に関し、より具体的には、モバイルデバイスにおけるターゲットキーワードを検出するための入力サウンドを処理することに関する。
【背景技術】
【０００３】
[0003]  近年、スマートフォンやタブレットコンピュータのようなモバイルデバイスの使用が広く普及してきている。これらのデバイスは通常、ワイヤレスネットワークを介して音声やデータ通信機能を提供している。加えて、このようなモバイルデバイスは通常、ユーザの利便性を高めるために設計された様々な機能を提供する他の特徴を含んでいる。
【０００４】
[0004]  ますます普及している特徴のうちの１つは、音声補助機能である。音声補助機能は、モバイルデバイスが音声コマンドを受け取り、その音声コマンドに応答して様々なアプリケーションを起動することを可能にする。例えば、ユーザからの音声コマンドは、モバイルデバイスが、所望された電話番号を呼び出すこと、オーディオファイルを再生すること、写真を撮ること、インターネットで検索すること、または気象情報を取得することを、モバイルデバイスの物理的な操作なしで行うことを可能にする。
【０００５】
[0005]  従来のモバイルデバイスでは、音声補助機能は通常、入力サウンドからターゲットキーワードを検出することに応答してアクティブ化される。ターゲットキーワードの検出は一般に、入力サウンドからサウンド特徴を抽出すること、およびサウンド特徴を１つずつ正規化することを含む。しかしながら、このような方法でサウンド特徴を順次に正規化することは、入力サウンドからターゲットキーワードを検出する際の遅延を引き起こし得る。一方、限られた電源を有するモバイルデバイスでは、サウンド特徴の正規化は、瞬時に行われ得る。しかしながら、この場合、このような正規化は一般に、電力リソースを消耗している間、標準的な処理負荷に戻るためにしばらく時間を要するかなりの処理負荷をとなる。
【発明の概要】
【０００６】
[0006]  本開示は、モバイルデバイスにおいて入力サウンドからターゲットキーワードを検出するための方法および装置を提供する。
【０００７】
[0007]  本開示の１つの態様によると、モバイルデバイスにおける機能をアクティブ化するために入力サウンドからターゲットキーワードを検出する方法が開示される。この方法では、第１の複数のサウンド特徴がバッファにおいて受け取られ、第２の複数のサウンド特徴がバッファにおいて受け取られる。バッファにおいて第２の複数のサウンド特徴の各々を受け取っている間に、第１の数のサウンド特徴は、バッファから処理される。第１の数のサウンド特徴は、２つ以上のサウンド特徴を含む。さらに、方法は、処理されたサウンド特徴の少なくとも１つについてのキーワードスコアを決定することと、キーワードスコアのうちの少なくとも１つが閾値キーワードスコアより大きい場合、ターゲットキーワードとして入力サウンドを検出することと、を含み得る。この開示はまた、この方法に関連する装置、デバイス、システム、手段の組み合わせ、およびコンピュータ読取可能媒体を説明する。
【０００８】
[0008]  本開示の別の態様によると、モバイルデバイスは、バッファ、特徴処理ユニット、キーワードスコア計算ユニット、およびキーワード検出ユニットを含む。バッファは、第１の複数のサウンド特徴と、第２の複数のサウンド特徴とを記憶するように構成される。特徴処理ユニットは、バッファが第２の複数のサウンド特徴の各々を受け取る間に、バッファから第１の数のサウンド特徴を処理するように構成される。第１の数のサウンド特徴は２つ以上のサウンド特徴を含む。キーワードスコア計算ユニットは、処理されたサウンド特徴の各々についてのキーワードスコアを決定するように構成される。キーワード検出ユニットは、キーワードスコアのうちの少なくとも１つが閾値スコアより大きい場合、ターゲットキーワードとして入力サウンドを検出するように構成される。
【０００９】
[0009]  添付の図面とともに読むときに、本開示の発明の態様の実施形態は、下記の詳細な説明に関連して理解されるだろう。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】[0010]  図１は、本開示の１つの実施形態に従った、入力サウンドからターゲットキーワードを検出することに応答してモバイルデバイス内の音声補助アプリケーションをアクティブ化することを図示する。
【図２】[0011]  図２は、本開示の１つの実施形態に従った、入力サウンドストリームからターゲットキーワードを検出すること、および音声補助ユニットをアクティブ化することを行うように構成されたモバイルデバイスのブロック図を図示する。
【図３】[0012]  図３は、本開示の１つの実施形態に従った、特徴バッファにおいて次のサウンド特徴を受け取っている間に、特徴バッファから複数のサウンド特徴を処理することによってターゲットキーワードを検出するように構成された、音声アクティブ化ユニットのブロック図を図示する。
【図４】[0013]  図４は、本開示の１つの実施形態に従った、入力サウンドストリームを複数のフレームにセグメント化し、フレームから複数のサウンド特徴を抽出する図を図示する。
【図５】[0014]  図５は、本開示の１つの実施形態に従った、Ｔ１〜ＴＭまでの時間期間にわたる、特徴抽出器から受け取ったサウンド特徴および特徴処理ユニットへの出力を示す、特徴バッファの図を図示する。
【図６Ａ】[0015]  図６Ａは、本開示の１つの実施形態に従った、モバイルデバイスにおける機能をアクティブ化するために入力サウンドストリームからターゲットキーワードを検出するための、モバイルデバイスにおいて行われる方法のフローチャートである。
【図６Ｂ】[0016]  図６Ｂは、本開示の１つの実施形態に従った、以前のサウンド特徴が取り出され、正規化された後に、特徴バッファが第１の数のより少ないサウンド特徴を含むとき、サウンド特徴のシーケンスを順次に受け取り、正規化するためにモバイルデバイスにおいて行われる方法のフローチャートである。
【図７】[0017]  図７は、本開示の１つの実施形態に従った、モバイルデバイスのリソース情報に基づいて特徴処理ユニットによって正規化されるべきサウンド特徴の数を調整するために、モバイルデバイスにおいて行われる方法のフローチャートである。
【図８】[0018]  図８は、特徴処理ユニットによって正規化されるべきサウンド特徴の数を示す第１の数が、モバイルデバイスの利用可能なリソースに基づいて調整される、例示的なグラフを図示する。
【図９】[0019]  図９は、本開示の１つの実施形態に従った、特徴バッファから取り出された第１の数のサウンド特徴中の、１つまたは複数のサウンド特徴の正規化をスキップ（skip）するように構成された特徴処理ユニットの図を図示する。
【図１０】[0020]  図１０は、本開示の１つの実施形態に従った、現在のサウンド特徴と以前のサウンド特徴との間の差に基づいて、現在のサウンド特徴における正規化を行うかどうかを決定するための方法のフローチャートである。
【図１１】[0021]  図１１は、本開示の１つの実施形態に従った、モバイルデバイスのリソース情報に基づいて第１の数のサウンド特徴中の正規化されるべきサウンド特徴の数を調整するためにモバイルデバイスにおいて行われる方法のフローチャートである。
【図１２】[0022]  図１２は、本開示の別の実施形態に従った、第１の数のサウンド特徴中の正規化されるべきサウンド特徴を示す数が、モバイルデバイスの利用可能なリソースに従って調整される例示的なグラフを図示する。
【図１３】[0023]  図１３は、機能をアクティブ化するために入力サウンドからターゲットキーワードを検出するための方法および装置がいくつかの実施形態に従って実装され得る、例示的なモバイルデバイスのブロック図を図示する。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
[0024]  図１は、本開示の１つの実施形態に従った、入力サウンドからターゲットキーワードを検出することに応答してモバイルデバイス１２０内の音声補助アプリケーション１３０をアクティブ化することを図示する。音声補助アプリケーション１３０をアクティブ化するために、ユーザ１１０は、ターゲットキーワードを発話（speaks）し、それは、モバイルデバイス１２０によってキャプチャされる。モバイルデバイス１２０がターゲットキーワードを検出するとき、音声補助アプリケーション１３０は、モバイルデバイス１２０のディスプレイユニット上にまたはスピーカユニットを通して、「ご用件は何でしょうか？」のようなメッセージを出力するようにアクティブ化される。
【００１２】
[0025]  これに応答して、ユーザ１１０は、他の音声コマンドを発話することによって、音声補助アプリケーション１３０を通してモバイルデバイス１２０の様々な機能をアクティブ化し得る。例えば、ユーザは、音声コマンド「音楽を再生して下さい」を発話することによって、音楽プレイヤ１４０をアクティブ化し得る。例示される実施形態は、ターゲットキーワードを検出することに応答して音声補助アプリケーション１３０をアクティブ化するが、それは、関連するターゲットキーワードを検出することに応答して、任意の他のアプリケーションまたは機能もアクティブ化し得る。１つの実施形態では、モバイルデバイス１２０は、下記でより詳細に説明されるように、次のサウンド特徴を生成し、バッファにおいて受け取っている間に処理するために、バッファから複数のサウンド特徴を取り出すことによって、ターゲットキーワードを検出する。
【００１３】
[0026]  図２は、本開示の１つの実施形態に従った、入力サウンドストリーム２１０からターゲットキーワードを検出すること、および音声補助ユニット２３８をアクティブ化することを行うように構成されたモバイルデバイス１２０のブロック図を図示する。本明細書で使用される場合、「サウンドストリーム」という用語は、１つまたは複数のサウンド信号またはサウンドデータのシーケンスを指す。さらに、「ターゲットキーワード」という用語は、モバイルデバイス１２０における機能またはアプリケーションをアクティブ化するために使用され得る、１つまたは複数のワードまたはサウンドの、任意のデジタル表現またはアナログ表現を指す。モバイルデバイス１２０は、サウンドセンサ２２０、プロセッサ２３０、Ｉ／Ｏユニット２４０、記憶ユニット２５０、および通信ユニット２６０を含む。モバイルデバイス１２０は、セルラ電話、スマートフォン、ラップトップコンピュータ、タブレットパーソナルコンピュータ、ゲームデバイス、マルチメディアプレーヤなどのような、サウンドキャプチャおよび処理能力を装備した任意の適切なデバイスであり得る。
【００１４】
[0027]  プロセッサ２３０は、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）２３２および音声補助ユニット２３８を含み、モバイルデバイス１２０を管理および動作するための中央処理ユニット（ＣＰＵ）またはアプリケーションプロセッサであり得る。ＤＳＰ ２３２は、スピーチ検出器２３４および音声アクティブ化ユニット２３６を含む。１つの実施形態では、ＤＳＰ ２３２は、サウンドストリームの処理において電力消費を低減させるための低電力プロセッサである。この構成では、ＤＳＰ ２３２における音声アクティブ化ユニット２３６は、ターゲットキーワードが入力サウンドストリーム２１０において検出されるときに、音声補助ユニット２３８をアクティブ化するように構成される。音声アクティブ化ユニット２３６は、例示される実施形態において音声補助ユニット２３８をアクティブ化するように構成されるが、それはまた、ターゲットキーワードに関連付けられ得る任意の機能またはアプリケーションをアクティブ化し得る。
【００１５】
[0028]  サウンドセンサ２２０は、入力サウンドストリーム２１０を受け取り、それをＤＳＰ ２３２におけるスピーチ検出器２３４に提供するように構成され得る。サウンドセンサ２２０は、入力サウンドストリーム２１０を受け取り、キャプチャし、感知し、および／または検出するために使用され得る１つまたは複数のマイクロフォンまたは任意の他のタイプのサウンドセンサを含み得る。加えて、サウンドセンサ２２０は、このような機能を行うために任意の適切なソフトウェアおよび／またはハードウェアを用い得る。
【００１６】
[0029]  １つの実施形態では、サウンドセンサ２２０は、負荷サイクルに従って周期的に入力サウンドストリーム２１０を受け取るように構成され得る。この場合、サウンドセンサ２２０は、入力サウンドストリーム２１０の受け取った一部分が閾値サウンド強度より大きいかどうかを決定し得る。入力サウンドストリーム２１０の受け取った一部分が閾値サウンド強度より大きいとき、サウンドセンサ２２０は、スピーチ検出器２３４をアクティブ化し、ＤＳＰ ２３２においてスピーチ検出器２３４に、受け取った一部分を提供する。代替として、受け取った一部分が閾値サウンド強度を上回るかどうかを決定することなく、サウンドセンサ２２０は、周期的に入力サウンドストリームの一部分を受け取り、受け取った一部分をスピーチ検出器２３４に提供するために、スピーチ検出器２３４をアクティブ化し得る。
【００１７】
[0030]  ターゲットキーワードの検出に使用するために、記憶ユニット２５０は、ターゲットキーワードと、ターゲットキーワードの複数の部分に関連付けられる複数の状態における状態情報とを記憶する。１つの実施形態では、ターゲットキーワードは、単音（phones）、音素（phonemes）、またはこれらの副単位のような、複数の基本サウンドユニットに分割されることができ、ターゲットキーワードを表わす複数の部分は、基本サウンドユニットに基づいて生成され得る。ターゲットキーワードのいくつかの部分は、隠れマルコフモデル（ＨＭＭ：hidden Markov model）、セミマルコフモデル（ＳＭＭ：semi-Markov model）、またはこれらの組み合わせのようなマルコフ連鎖モデルの状態に関連付けられる。状態情報は、状態の各々から、それ自体を含む次の状態に遷移情報を含み得る。記憶ユニット２５０は、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）、ＲＯＭ（読取専用メモリ）、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）（電気的消去可能プログラマブル読取専用メモリ）、フラッシュメモリ、またはソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）のような任意の適切な記憶またはメモリデバイスを使用して実装され得る。
【００１８】
[0031]  ＤＳＰ ２３２におけるスピーチ検出器２３４は、アクティブ化されると、サウンドセンサ２２０から入力サウンドストリーム２１０の一部分を受け取る。１つの実施形態では、スピーチ検出器２３４は、受け取った一部分から複数のサウンド特徴を抽出し、ガウス混合モデル（ＧＭＭ）ベースの分類器（classifier）、ニューラルネットワーク、ＨＭＭ、グラフィカルモデル、およびサポートベクトルマシン（ＳＶＭ）のような任意の適切なサウンド分類方法を使用することによって、抽出されたサウンド特徴が人物のスピーチのような対象のサウンド（sound of interest）を示すかどうかを決定する。受け取った一部分が対象のサウンドであると決定された場合、スピーチ検出器２３４は、音声アクティブ化ユニット２３６をアクティブ化し、入力サウンドストリームの受け取った一部分および残りの部分が、音声アクティブ化ユニット２３６に提供される。いくつかの他の実施形態では、スピーチ検出器２３４は、ＤＳＰ２３２において省略され得る。この場合、受け取った一部分が閾値サウンド強度をよりも大きいとき、サウンドセンサ２２０は、音声アクティブ化ユニット２３６をアクティブ化し、入力サウンドストリーム２１０の受け取った一部分および残りの部分を直接音声アクティブ化ユニット２３６に提供する。
【００１９】
[0032]  音声アクティブ化ユニット２３６は、アクティブ化されたときに、入力サウンドストリーム２１０を連続的に受け取り、入力サウンドストリーム２１０からターゲットキーワードを検出するように構成される。入力サウンドストリーム２１０が受け取られると、音声アクティブ化ユニット２３６は、入力サウンドストリーム２１０から複数のサウンド特徴を順次に抽出し得る。加えて、音声アクティブ化ユニット２３６は、複数の抽出されたサウンド特徴のうちの各々を処理し、記憶ユニット２５０からのターゲットキーワードについての遷移情報および複数の状態を含む状態情報を取得し得る。各処理されたサウンド特徴について、観測スコア（observation score）が、ＧＭＭ、ニューラルネットワーク、およびＳＶＭのような任意の適切な確率モデルを使用することによって、状態の各々について決定され得る。
【００２０】
[0033]  遷移情報から、音声アクティブ化ユニット２３６は、ターゲットキーワードに関して使用可能である複数の状態シーケンスにおける、状態の各々から次の状態への遷移スコアを取得し得る。観測スコアを決定し、遷移スコアを取得した後、音声アクティブ化ユニット２３６は、使用可能な状態シーケンスについてのスコアを決定する。１つの実施形態では、決定されたスコア中の最大のスコアは、処理されたサウンド特徴についてのキーワードスコアとして使用され得る。処理されたサウンド特徴についてのキーワードスコアが閾値スコアより大きい場合、音声アクティブ化ユニット２３６は、ターゲットキーワードとして入力サウンドストリーム２１０を検出する。特定の実施形態では、閾値スコアは、所定の閾値スコアであり得る。ターゲットキーワードを検出すると、音声アクティブ化ユニット２３６は、音声補助ユニット２３８をオンにするためにアクティブ化信号を生成および送信し、それは、ターゲットキーワードに関連付けられる。
【００２１】
[0034]  音声補助ユニット２３８は、音声アクティブ化ユニット２３６からのアクティブ化信号に応答してアクティブ化される。一旦アクティブ化されると、音声補助ユニット２３８は、Ｉ／Ｏユニット２４０のスピーカユニットを通じておよび／またはタッチディスプレイユニット上に「ご用件は何でしょうか？」のようなメッセージを出力するために音声補助アプリケーション１３０をオンにし得る。これに応答して、ユーザは、モバイルデバイス１２０の様々な関連する機能をアクティブ化するために音声コマンドを発話し得る。例えば、インターネット検索のための音声コマンドを受け取ったとき、音声補助ユニット２３８は、検索コマンドとして音声コマンドを認識し、通信ユニット２６０を介してネットワーク２７０を通じてウェブ検索を行い得る。
【００２２】
[0035]  図３は、本開示の１つの実施形態に従った、特徴バッファ３３０において次のサウンド特徴を受け取っている間、特徴バッファ３３０から複数のサウンド特徴を処理することによってターゲットキーワードを検出するように構成された、音声アクティブ化ユニット２３６のブロック図を図示する。音声アクティブ化ユニット２３６は、セグメント化ユニット３１０、特徴抽出器３２０、特徴バッファ３３０、特徴統計量生成器３４０、特徴処理ユニット３５０、キーワードスコア計算ユニット３６０、およびキーワード検出ユニット３７０を含む。音声アクティブ化ユニット２３６内のキーワード検出ユニット３７０は、ターゲットキーワードを検出するとき、それは音声補助ユニット２３８をオンにするためにアクティブ化信号を生成する。
【００２３】
[0036]  スピーチ検出器２３４が人物のスピーチである入力サウンドストリーム２１０を決定するとき、セグメント化ユニット３１０は、入力サウンドストリーム２１０を受け取り、均等な時間期間の複数の順次的なフレームにセグメント化する。例えば、入力サウンドストリーム２１０が受け取られ、１０ミリ秒のフレームにセグメント化され得る。特徴抽出器３２０は、セグメント化ユニット３１０からセグメント化されたフレームを順次に受け取り、フレームの各々のからサウンド特徴を抽出する。１つの実施形態では、特徴抽出器３２０は、ＭＦＣＣ（メル周波数ケプストラム係数）方法のような任意の適切な特徴抽出方法を使用して、フレームからサウンド特徴を抽出し得る。例えば、ＭＦＣＣ方法のケースでは、ｎ次元のベクトルのコンポーネントは、セグメント化されたフレームの各々から計算され、このベクトルは、サウンド特徴として使用される。
【００２４】
[0037]  特徴バッファ３３０は、特徴抽出器３２０から抽出されたサウンド特徴を順次に受け取るように構成される。１０ミリ秒のフレームの場合、特徴バッファ３３０は、１０ミリ秒間隔でサウンド特徴の各々を受け取り得る。１つの実施形態では、特徴バッファ３３０は、サウンド特徴がバッファに対して順次に書き出され、それらが受け取られた順序で読み出される、ＦＩＦＯ（先入れ先出し（first-in first-out））バッファであり得る。別の実施形態では、特徴バッファ３３０は、サウンド特徴を受け取り、記憶するように構成された２つ以上のメモリを含み、受け取った順序で１つまたは複数のサウンド特徴を出力し得る。例えば、特徴バッファ３３０は、他のバッファが以前に書き出されたサウンド特徴を出力する間に、１つのバッファがサウンド特徴を受け取るピンポン・バッファ（ping-pong buffer）、または二重バッファ（dual buffer）を使用して実装され得る。いくつかの実施形態では、特徴バッファ３３０は、記憶ユニット２５０において実装され得る。
【００２５】
[0038]  特徴統計量生成器３４０は、特徴バッファ３３０において受け取ったサウンド特徴にアクセスし、サウンド特徴の特徴統計量を生成する。特徴統計量は、特徴処理ユニット３５０においてサウンド特徴を処理する際に使用される、平均μ、分散σ２、最大値、最小値、ノイズ電力、信号対雑音比（ＳＮＲ）、信号電力、エントロピ、尖度、高次運動量（high order momentum）などのうちの少なくとも１つを含み得る。１つの実施形態では、最初の特徴統計量は、特徴バッファ３３０において最初に受け取った複数のサウンド特徴について生成され、更新された特徴統計量を生成するために、特徴バッファ３３０において受け取った後続のサウンド特徴の各々を用いて更新され得る。例えば、特徴バッファ３３０において受け取った第１の３０個のサウンド特徴について、最初の特徴統計量が一旦生成され、次に、特徴バッファ３３０において受け取った後続のサウンド特徴の各々を用いて更新され得る。
【００２６】
[0039]  一旦、特徴統計量生成器３４０が複数の最初に受け取ったサウンド特徴についての最初の特徴統計量を生成すると、特徴バッファ３３０は、次のサウンド特徴を受け取る。特徴バッファ３３０が次のサウンド特徴を受け取る間に、特徴処理ユニット３５０は、受け取った順序で（例えば、先入れ先出し）特徴バッファ３３０から第１の数のサウンド特徴を受け取り、所定の数のサウンド特徴の各々を処理する。特定の実施形態では、第１の数のサウンド特徴は、所定の数のサウンド特徴であり得る。例えば、第１の数のサウンド特徴は、２つ以上のサウンド特徴であり得る。１つの実施形態では、特徴処理ユニット３５０は、関連付けられた特徴統計量に基づいて第１の数のサウンド特徴の各々を正規化することができ、それは、平均μおよび分散σ２を含む。他の実施形態では、特徴処理ユニット３５０は、関連付けられた特徴統計量に基づいて、第１の数のサウンド特徴の各々において、ノイズ抑圧、エコーキャンセルなどのうちの１つまたは複数を行い得る。
【００２７】
[0040]  第１の数のサウンド特徴（例えば、２つ以上のサウンド特徴）は、利用可能な処理リソースに基づいて調整され（例えば、改善され）得る。例えば、特徴処理ユニット３５０は、単一の時間フレーム（例えば、時間サイクル）中の単一のサウンド特徴を処理することとは反対に、単一の時間フレーム中に複数のサウンド特徴を処理し得る。特定の実施形態では、単一の時間フレーム中に特徴処理ユニット３５０によって処理されるサウンド特徴の数は、図７−８に関連して説明されるように、リソースの利用可能性に基づいて決定され得る。この特定の実施形態では、特徴処理ユニット３５０によって処理されるサウンド特徴の数は、リソースの利用可能性に基づいて、時間フレームごとに変化し得る。限定されない例として、中央処理ユニット（ＣＰＵ）のより多くのリソースが利用可能であるように、より多くの数のサウンド特徴が、時間フレーム中に特徴処理ユニット３５０によって処理され得る。別の特定の実施形態では、単一の時間フレーム中に特徴処理ユニット３５０によって処理されるサウンド特徴の数は、実質的に時間フレームごとに一定のままであり得る。限定されない例として、特徴処理ユニット３５０は、時間フレームごとに２つのサウンド特徴を、時間フレームごとに４つのサウンド特徴を、などのように処理し得る。
【００２８】
[0041]  いくつかの実施形態では、サウンド特徴は、それらが特徴バッファ３３０において受け取られる順序で処理されるため、特徴処理ユニット３５０は、第１のサウンド特徴から始まる第１の数のサウンド特徴を取り出し、正規化する。この方法では、特徴バッファ３３０が次のサウンド特徴を受け取るための時間中に、特徴処理ユニット３５０は、特徴バッファ３３０からの第１の数のサウンド特徴にアクセスし、正規化する。特徴処理ユニット３５０が最初の特徴統計量に基づいて最初に受け取ったサウンド特徴の正規化を終了した後、特徴処理ユニット３５０は、次のサウンド特徴を用いて更新された特徴統計量に基づいて、次のサウンド特徴を正規化する。キーワードスコア計算ユニット３６０は、特徴処理ユニット３５０から第１の数の正規化されたサウンド特徴を受け取り、正規化されたサウンド特徴の各々についてのキーワードスコアを決定する。キーワードスコアは、図２に関連して上述されるような方法で決定され得る。
【００２９】
[0042]  キーワード検出ユニット３７０は、第１の数の正規化されたサウンド特徴の各々についてのキーワードスコアを受け取り、キーワードスコアのうちのいずれか１つが閾値スコアより大きいかどうかを決定する。限定されない例として、閾値スコアは、所定の閾値スコアであり得る。１つの実施形態では、キーワードスコアのうちの少なくとも１つが閾値スコアより大きい場合、キーワード検出ユニット３７０は、ターゲットキーワードとして入力サウンドストリーム２１０を検出し得る。閾値スコアは、所望された信頼性レベル内のターゲットキーワードを検出するための最小のキーワードスコアに設定され得る。キーワードスコアのうちのいずれか１つが閾値スコアを上回るとき、キーワード検出ユニット３７０は、音声補助ユニット２３８をオンにするためにアクティブ化信号を生成する。
【００３０】
[0043]  図４は、本開示の１つの実施形態に従った、それぞれ、入力サウンドストリーム２１０を複数のフレームにセグメント化し、フレームから複数のサウンド特徴を抽出する図を図示する。音声アクティブ化ユニット２３６では、入力サウンドストリーム２１０が受け取られるとき、セグメント化ユニット３１０は、複数のフレームＲ１〜ＲＭを生成するために入力サウンドストリーム２１０を順次にセグメント化する。この処理では、入力サウンドストリーム２１０は、複数のフレームＲ１〜ＲＭが等しい時間期間を有するように、固定された時間期間に従ってセグメント化され得る。
【００３１】
[0044]  複数のフレームＲ１〜ＲＭの各々が生成される際、特徴抽出器３２０は、フレームＲ１〜ＲＭを順次に受け取り、フレームＲ１〜ＲＭからの複数のサウンド特徴Ｆ１〜ＦＭをそれぞれ抽出する。１つの実施形態では、サウンド特徴Ｆ１〜ＦＭは、ＭＦＣＣベクトルの形式で抽出され得る。抽出されたサウンド特徴Ｆ１〜ＦＭは次に、記憶および処理のために特徴バッファ３３０に順次に提供される。
【００３２】
[0045]  図５は、本開示の１つの実施形態に従った、Ｔ１〜ＴＭまでの時間期間にわたる、特徴抽出器３２０から受け取ったサウンド特徴および特徴処理ユニット３５０への出力を示す、特徴バッファ３３０の図を図示する。いくつかの実施形態では、時間期間Ｔ１〜ＴＭの各々は、特徴バッファ３３０において現在のサウンド特徴と次のサウンド特徴とを受け取る間の時間期間を示す。特徴処理ユニット３５０は、Ｎ個の数のサウンド特徴の最初の特徴統計量ＳＮ（例えば、３０個の特徴統計量）が生成された後に、特徴バッファ３３０からのサウンド特徴を正規化することを開始するように構成される。時間期間Ｔ１〜ＴＮ−１中、Ｎ個の数のサウンド特徴は、最初の特徴統計量ＳＮを生成している間は、まだ受け取られていない。従って、特徴統計量生成器３４０が最初の特徴統計量ＳＮを生成することが可能なように、特徴処理ユニット３５０は、特徴バッファ３３０がＮ個の数のサウンド特徴を受け取るまで待機する。
【００３３】
[0046]  時間期間Ｔ１〜ＴＮ中に、特徴バッファ３３０は、それぞれ、サウンド特徴Ｆ１〜ＦＮを順次に受け取り、記憶する。一旦、特徴バッファ３３０がＮ個の数のサウンド特徴Ｆ１〜ＦＮを受け取ると、特徴統計量生成器３４０は、最初の特徴統計量ＳＮを生成するために、特徴バッファ３３０からのサウンド特徴Ｆ１〜ＦＮにアクセスする。例示される実施形態では、特徴処理ユニット３５０は、時間期間Ｔ１〜ＴＮ中に、特徴バッファ３３０からのいかなるサウンド特徴をも正規化しない。
【００３４】
[0047]  時間期間ＴＮ＋１中、特徴処理ユニット３５０は、特徴バッファ３３０がサウンド特徴ＦＮ＋１を受け取る間に、特徴バッファ３３０からのサウンド特徴の数（例えば、所定の数のサウンド特徴）を取り出し、正規化する。例示される実施形態では、特徴処理ユニット３５０は、時間期間ＴＮ＋１中に、最初の特徴統計量ＳＮに基づいて、特徴バッファ３３０から第１の２つのサウンド特徴Ｆ１およびＦ２を取り出し、正規化する。代替的に、特徴処理ユニット３５０は、時間期間ＴＮ中に最初の特徴統計量ＳＮに基づいて、サウンド特徴Ｆ１およびＦ２を正規化するように構成され得る。特徴処理ユニット３５０によって取り出され正規化された、特徴バッファ３３０内のサウンド特徴は、点線の四角形で示される。
【００３５】
[0048]  特徴処理ユニット３５０が、時間期間ＴＮ＋１中にサウンド特徴Ｆ１とＦ２とを正規化するため、サウンド特徴Ｆ１とＦ２とを受け取り正規化する間の時間遅延は、それぞれ、おおよそＮの時間期間およびＮ−１の時間期間である。特徴バッファ３３０がサウンド特徴ＦＮ＋１を受け取るとき、特徴統計量生成器３４０は、特徴バッファ３３０からのサウンド特徴ＦＮ＋１にアクセスし、更新された特徴統計量ＳＮ＋１を生成するために、時間期間ＴＮ＋１中のサウンド特徴ＦＮ＋１を用いて最初の特徴統計量ＳＮを更新する。代替的に、特徴統計量生成器３４０は、特徴処理ユニット３５０がサウンド特徴ＦＮ＋１を正規化する前に、常に、更新された特徴統計量ＳＮ＋１を生成するために、サウンド特徴ＦＮ＋１を用いて最初の特徴統計量ＳＮを更新し得る。
【００３６】
[0049]  時間期間ＴＮ＋２中、特徴処理ユニット３５０は、特徴バッファ３３０がサウンド特徴ＦＮ＋２を受け取る間に、最初の特徴統計量ＳＮに基づいて、特徴バッファ３３０から次の２つのサウンド特徴Ｆ３およびＦ４を取り出し、正規化する。特徴バッファ３３０がサウンド特徴ＦＮ＋２を受け取るとき、特徴統計量生成器３４０は、特徴バッファ３３０からのサウンド特徴ＦＮ＋２にアクセスし、更新された特徴統計量ＳＮ＋２を生成するために、時間期間ＴＮ＋２中のサウンド特徴ＦＮ＋２を用いて以前の特徴統計量ＳＮ＋１を更新する。この方法において、特徴処理ユニット３５０は、最初の特徴統計量ＳＮに基づいてサウンド特徴Ｆ１〜ＦＮの各々と、特徴統計量を繰り返し（recursively）更新することによるＦＮ＋１を含む後続のサウンド特徴の各々とを正規化する。
【００３７】
[0050]  時間期間ＴＮ＋３〜ＴＭ−１では、特徴バッファ３３０内に記憶されるサウンド特徴の数は、２つのサウンド特徴が取り出され正規化される間に、１つのサウンド特徴が特徴バッファ３３０に書き込まれるため、各時間期間で１つにまで減少する。これらの時間期間中に、特徴統計量生成器３４０は、サウンド特徴ＦＮ＋３〜ＦＮ−１にアクセスし、サウンド特徴ＦＮ＋３〜ＦＭ−１を用いて前の特徴統計量を更新して、更新された特徴統計量ＳＮ＋３〜ＳＭ−１をそれぞれ生成する。例えば、時間期間ＴＮ＋３中に、特徴統計量生成器３４０は、サウンド特徴ＦＮ＋３にアクセスし、サウンド特徴ＦＮ＋３を用いて特徴統計量ＳＮ＋２を更新して、更新された特徴統計量ＳＮ＋３を生成する。例示される実施形態では、時間期間ＴＭ−１中に、特徴処理ユニット３５０は、特徴バッファ３３０がサウンド特徴ＦＮ−１を受け取る間に、特徴統計量ＳＮ−３およびＳＭ−２にそれぞれ基づいて、特徴バッファ３３０からサウンド特徴ＦＭ−３およびＦＭ−４を取り出し、正規化する。
【００３８】
[0051]  図５に図示されるように、時間期間ＴＭ−１の終わりに、特徴処理ユニット３５０が特徴バッファ３３０からサウンド特徴ＦＭ−３およびＦＭ−２を取り出し、正規化する際、サウンド特徴ＦＭ−１は、特徴バッファ３３０内に記憶された唯一のサウンド特徴となる。この時点から、特徴バッファ３３０は、各時間期間中に１つのサウンド特徴を含む。従って、時間期間ＴＭ中に、特徴処理ユニット３５０は、特徴バッファ３３０がサウンド特徴ＦＭを受け取る間に、特徴統計量ＳＭ−１に基づいて、特徴バッファ３３０からサウンド特徴ＦＭ−１を取り出し、正規化する。特徴バッファ３３０が１つより多いサウンド特徴を含むとき、複数のサウンド特徴を正規化することによって、このようなサウンド特徴を受け取り正規化する間の遅延は、実質的に減少し得る。
【００３９】
[0052]  図６Ａは、本開示の１つの実施形態に従った、モバイルデバイス１２０における機能をアクティブ化するための入力サウンドストリームからターゲットキーワードを検出するためにモバイルデバイス１２０において行われる方法のフローチャートである。モバイルデバイス１２０では、特徴バッファ３３０は、６０２において、特徴抽出器３２０から入力サウンドストリームの第１の複数のサウンド特徴を順次に受け取る。図５に関連して説明されるように、Ｎ個の数のサウンド特徴Ｆ１〜ＦＮ（例えば、３０個のサウンド特徴）は、最初の特徴統計量ＳＮを生成する際に使用するために、特徴バッファ３３０において受け取られ、記憶される。１つの実施形態では、第１の複数のサウンド特徴を受け取ることは、第１の部分の入力サウンドストリームを第１の複数のフレームにセグメント化し、第１の複数のフレームから第１の複数のサウンド特徴を抽出することを含み得る。
【００４０】
[0053]  第１の複数のサウンド特徴が特徴バッファ３３０において受け取られたとき、６０４において、特徴統計量生成器３４０は、例えば、平均μおよび分散σ２のような第１の複数のサウンド特徴についての最初の特徴統計量ＳＮを生成する。ＭＦＣＣベクトルの形式で抽出されるサウンド特徴について、各サウンド特徴は、複数のコンポーネントを含む。この場合、特徴統計量は、サウンド特徴のコンポーネントの各々について、平均μおよび分散σ２を含み得る。１つの実施形態では、特徴統計量生成器３４０は、特徴バッファ３３０が第１の複数のサウンド特徴を受け取った後に、第１の複数のサウンド特徴にアクセスし得る。別の実施形態では、特徴統計量生成器３４０は、特徴バッファ３３０がサウンド特徴を受け取る際に、第１の複数のサウンド特徴の各々にアクセスし得る。
【００４１】
[0054]  例示される方法では、時間期間Ｔ中に、６０６において、第２の複数のサウンド特徴の次のサウンド特徴が特徴バッファ３３０に書き込まれる間に、６１０および６１２において、特徴処理ユニット３５０は、特徴バッファ３３０の出力から第１の数のサウンド特徴を受け取り、正規化する。入力側では、６０６において、特徴バッファ３３０は、第２の複数のサウンド特徴の次のサウンド特徴（例えば、ＦＮ＋１）を受け取る。次のサウンド特徴（例えば、ＦＮ＋１）が特徴バッファ３３０において受け取られる際、６０８において、特徴統計量生成器３４０は、特徴バッファ３３０から次のサウンド特徴（例えば、ＦＮ＋１）にアクセスし、更新された特徴統計量（例えば、ＳＮ＋１）を生成するために、次のサウンド特徴（例えば、ＦＮ＋１）を用いて以前の特徴統計量（例えば、ＳＮ）を更新する。例えば、特徴統計量生成器３４０は、サウンド特徴Ｆ１〜ＦＮ＋１の新規の平均μおよび新規の分散σ２を計算することによって、更新された特徴統計量ＳＮ＋１を生成する。
【００４２】
[0055]  特徴バッファ３３０の出力側では、６１０において、特徴処理ユニット３５０は、特徴バッファ３３０から、２つ以上のサウンド特徴を含む第１の数のサウンド特徴を取り出す。特徴処理ユニット３５０は次に、６１２において、特徴統計量（例えば、ＳＮ）に基づいて、取り出された第１の数のサウンド特徴（例えば、Ｆ１およびＦ２）を正規化する。１つの実施形態では、特徴処理ユニット３５０は、取り出されたサウンド特徴が第１の複数のサウンド特徴からのものである場合、最初の特徴統計量に基づいて、取り出されたサウンド特徴の各々を正規化し得る。後続のサウンド特徴（例えば、ＦＮ＋１）について、特徴処理ユニット３５０は、再帰的に更新された特徴統計量（例えば、ＳＮ＋１）に基づいて、取り出されたサウンド特徴のうちのいくつかを正規化し得る。ＭＦＣＣ方法を使用することによって抽出されたサウンド特徴の場合、サウンド特徴はＭＦＣＣベクトルの形式であることができ、ＭＦＣＣベクトルの各コンポーネントの平均値および分散値に基づいて、正規化され得る。
【００４３】
[0056]  ６１４において、キーワードスコア計算ユニット３６０は、図２に関連して上述されるように、正規化されたサウンド特徴を受け取り、正規化されたサウンド特徴の各々についてキーワードスコアを決定する。６１６において、キーワード検出ユニット３７０は、正規化されたサウンド特徴についてのキーワードスコアを受け取り、キーワードスコアのうちのいずれか１つが閾値スコアより大きいかどうかを決定する。１つの実施形態では、キーワードスコアのうちの少なくとも１つが閾値スコアより大きい場合、キーワード検出ユニット３７０は、入力サウンドストリームにおいてターゲットキーワードを検出し得る。キーワードスコアのうちのいずれか１つが閾値スコアより大きい場合、６１８において、キーワード検出ユニット３７０は、音声補助ユニット２３８をアクティブ化する。
【００４４】
[0057]  一方、閾値スコアより大きいキーワードスコアがない場合、方法は、特徴バッファ３３０が第１の数より少ない数のサウンド特徴を含むかどうかを決定するために、６２０へと進む。特徴バッファ３３０が第１の数より少ないサウンド特徴を含む場合、方法は、図６Ｂの６２２および６２６へと進み、特徴バッファ３３０において次のサウンド特徴を受け取っている間、特徴バッファ３３０から残りのサウンド特徴を正規化する。そうでない場合、方法は、６０６および６１０へと戻って進む。
【００４５】
[0058]  図６Ｂは、本開示の１つの実施形態に従った、以前のサウンド特徴が取り出され、抽出された後に、特徴バッファ３３０が第１の数より少ないサウンド特徴を含むとき、サウンド特徴のシーケンスを連続的に受け取り、正規化するためにモバイルデバイス１２０において行われる方法のフローチャートである。最初に、６２０において、特徴バッファ３３０が第１の数より少ないサウンド特徴（例えば、ＦＭ−１）を含むと決定される場合、６２６において、特徴処理ユニット３５０は、特徴バッファ３３０から残りのサウンド特徴（例えば、ＦＭ−１）を取り出し、６２８において、関連付けられた特徴統計量（例えば、ＳＭ−１）に基づいてサウンド特徴（例えば、ＦＭ−１）を正規化する。残りのサウンド特徴が取り出され、正規化されている間、６２２において、第２の複数のサウンド特徴の次のサウンド特徴（例えば、ＦＭ）は、特徴バッファ３３０において受け取られる。次のサウンド特徴（例えば、ＦＭ）が特徴バッファ３３０において受け取られる際、６２４において、特徴統計量生成器３４０は、特徴バッファ３３０から次のサウンド特徴（例えば、ＦＭ）にアクセスし、更新された特徴統計量（例えば、ＳＭ）を生成するために、次のサウンド特徴（例えば、ＦＭ）を用いて以前の特徴統計量（例えば、ＳＭ−１）を更新する。
【００４６】
[0059]  ６２８において、特徴処理ユニット３５０がサウンド特徴を正規化した後、図２に関連して上述されるように、６３０において、キーワードスコア計算ユニット３６０は、正規化されたサウンド特徴を受け取り、正規化されたサウンド特徴についてのキーワードスコアを決定する。次に、６３２において、キーワード検出ユニット３７０は、正規化されたサウンド特徴についてのキーワードスコアを受け取り、キーワードスコアが閾値スコアより大きいかどうかを決定する。キーワードスコアが閾値スコアより大きい場合、６３４において、キーワード検出ユニット３７０は、音声補助ユニット２３８をアクティブ化する。一方、キーワードスコアが閾値スコアを上回らない場合、方法は、６２２および６２６へと戻って進む。
【００４７】
[0060]  図７は、本開示の１つの実施形態に従った、モバイルデバイス１２０のリソース情報に基づいて特徴処理ユニット３５０によって正規化されるべきサウンド特徴の数を調整するために、モバイルデバイス１２０において行われる方法のフローチャートである。７１０において、特徴処理ユニット３５０は、特徴バッファ３３０から取り出され、正規化されるべきサウンド特徴を示す第１の数を受け取る。特徴処理ユニット３５０は、７２０において、プロセッサリソース、プロセッサ温度、残りのバッテリ情報などの利用可能性に関する情報のような、モバイルデバイス１２０の現在のリソース情報を受け取る。プロセッサは、図２に示されるＤＰＳ ２３２またはプロセッサ２３０であり得る。特徴処理ユニット３５０は次に、７３０において、次のサウンド特徴が特徴バッファ３３０において受け取られる時間期間中に、モバイルデバイス１２０の現在のリソースが第１の数のサウンド特徴を正規化するのに十分であるかどうかを、受け取ったリソース情報に基づいて決定する。
【００４８】
[0061]  モバイルデバイス１２０の現在のリソースが第１の数のサウンド特徴を正規化するのに不十分である場合、７４０において、特徴処理ユニット３５０は、第１の数を減少させる。一方、モバイルデバイス１２０の現在のリソースが十分である場合、特徴処理ユニット３５０は、７５０において、モバイルデバイス１２０の現在のリソースがより多くのサウンド特徴を正規化するのに十分であるかどうかを決定する。モバイルデバイス１２０のリソースがより多くのサウンド特徴を正規化するのに不十分である場合、７６０において、特徴処理ユニット３５０は、第１の数を維持する。そうでない場合、特徴処理ユニット３５０は、より多くのサウンド特徴を正規化することができ、第１の数を増加させるために７７０へと進む。
【００４９】
[0062]  図８は、本開示の別の実施形態における、特徴処理ユニット３５０によって正規化されるべきサウンド特徴の数を示す第１の数が、時間の期間にわたってモバイルデバイス１２０の利用可能なリソースに基づいて調整される、例示的なグラフ８００を図示する。第１の時間期間Ｐ１中、第１の数は２であり、特徴処理ユニット３５０は、特徴バッファ３３０が単一のサウンド特徴を受け取る間に、２つのサウンド特徴を取り出し、正規化する。次に、第２の時間期間Ｐ２中、４つのサウンド特徴の正規化を可能にするために、モバイルデバイス１２０の利用可能なリソースが増加する。よって、第１の数は、４に調整される。次の時間期間Ｐ３において、モバイルデバイスの利用可能なリソース 
[0063]  １２０は、３つのサウンド特徴の正規化を可能にするために減少する。従って、第１の数は、３に調整される。
【００５０】
[0064]  図９は、本開示の１つの実施形態に従った、特徴バッファ３３０から取り出された第１の数のサウンド特徴中の１つまたは複数のサウンド特徴の正規化をスキップするように構成された特徴処理ユニット３５０の図を図示する。図５に関連して説明されるように、特徴処理ユニット３５０は、Ｎ個の数のサウンド特徴（例えば、３０個のサウンド特徴）の最初の特徴統計量ＳＮが生成された後に、特徴バッファ３３０からのサウンド特徴を正規化することを開始するように構成される。よって、時間期間Ｔ１〜ＴＮ中に、特徴バッファ３３０は、サウンド特徴Ｆ１〜ＦＮを順次に受け取り、記憶する。一旦、特徴バッファ３３０がＮ個の数のサウンド特徴Ｆ１〜ＦＮを受け取ると、特徴統計量生成器３４０は、最初の特徴統計量ＳＮを生成するために、特徴バッファ３３０からのサウンド特徴Ｆ１〜ＦＮにアクセスする。従って、特徴処理ユニット３５０は、時間期間Ｔ１〜ＴＮ中に、特徴バッファ３３０からのいかなるサウンド特徴をも正規化しない。
【００５１】
[0065]  時間期間ＴＮ＋１中に、特徴処理ユニット３５０は特徴バッファ３３０からの第１の数のサウンド特徴を取り出し、特徴バッファ３３０がサウンド特徴ＦＮ＋１を受け取る間、第１の数サウンド特徴のうちの１つまたは複数のサウンド特徴を正規化する。示されるように、特徴処理ユニット３５０は、特徴バッファ３３０から第１の３つのサウンド特徴Ｆ１、Ｆ２、およびＦ３を取り出し、サウンド特徴Ｆ３の正規化をスキップし、最初の特徴統計量ＳＮに基づいて２つのサウンド特徴Ｆ１およびＦ２を正規化する。特徴処理ユニット３５０によって取り出された特徴バッファ３３０内のサウンド特徴は、点線で囲まれた四角形で示され、受け取られるが正規化されない特徴処理ユニット３５０内のサウンド特徴もまた、点線で囲まれた四角形で示される。代替的に、サウンド特徴Ｆ３をスキップすることは、特徴バッファ３３０から正規化されるべきサウンド特徴、すなわちＦ１およびＦ２のみを取り出す、特徴処理ユニット３５０で実装され得る。
【００５２】
[0066]  １つの実施形態では、キーワードスコア計算ユニット３６０は、サウンド特徴Ｆ３の正規化されたサウンド特徴として、サウンド特徴Ｆ２の正規化されたサウンド特徴を使用することによって、サウンド特徴Ｆ３の正規化されたサウンド特徴についてのキーワードスコアを計算する。スキップ処理は、特徴バッファ３３０から受け取った後続のサウンド特徴（例えば、Ｆ６）のために繰り返され得る。よって、処理負荷は、スキップされたサウンド特徴の観測スコアおよび正規化されたサウンド特徴として、以前のサウンド特徴の観測スコアおよび正規化されたサウンド特徴を実質的に使用することによって、低減され得る。さらに、キーワードスコアを決定するために、スキップされたサウンド特徴の代わりに使用されるスキップされたサウンド特徴と以前のサウンド特徴との間の差は、一般に大きくはないため、スキップすることは、ターゲットキーワードを検出する際の性能を大きく悪化させることはないだろう。
【００５３】
[0067]  図１０は、本開示の１つの実施形態に従った、現在のサウンド特徴と以前のサウンド特徴との間の差に基づいて、現在のサウンド特徴における正規化を行うかどうかを決定するための方法のフローチャートである。特徴処理ユニット３５０は、６１０において、特徴バッファ３３０から２つ以上のサウンド特徴を取り出す。２つ以上のサウンド特徴の各々について、特徴処理ユニット３５０は、１０１０において、正規化された現在のサウンド特徴としてのサウンド特徴と、以前のサウンド特徴との間の差を決定する。サウンド特徴間の差は、ユークリッド距離、マハラノビス距離、ｐ−ノルム距離、ハミング距離、マンハッタン距離、チェビシェフ距離などのような任意の適切な距離メトリックを使用して、サウンド特徴間の距離を計算することによって決定され得る。
【００５４】
[0068]  １０２０において、差が閾値差より小さいと決定される場合、特徴処理ユニット３５０は、現在のサウンド特徴の正規化をスキップし、１０３０において、現在の正規化されたサウンド特徴として、以前の正規化されたサウンド特徴を使用する。例えば、現在のサウンド特徴Ｆ３と以前のサウンド特徴Ｆ２との間の差が閾値差より小さい場合、特徴処理ユニット３５０は、サウンド特徴Ｆ３の正規化をスキップし、サウンド特徴Ｆ３の現在の正規化されたサウンド特徴として、サウンド特徴Ｆ２の正規化されたサウンド特徴を使用し得る。
【００５５】
[0069]  １０２０において、差が閾値差以上であると決定される場合、１０４０において、特徴処理ユニット３５０は、関連付けられた特徴統計量に基づいて、現在のサウンド特徴を正規化する。特徴処理ユニット３５０は次に、現在のサウンド特徴についてのキーワードスコアを決定するために、キーワードスコア計算ユニット３６０に現在の正規化されたサウンド特徴を提供する。サウンド特徴と以前のサウンド特徴との間の差が大きくない（not substantial）ときにサウンド特徴の正規化を適応的にスキップすることによって、処理負荷は、ターゲットキーワードを検出する際の性能を大きく悪化させることなく、かなり低減され得る。
【００５６】
[0070]  図１１は、本開示の１つの実施形態に従った、モバイルデバイス１２０のリソース情報に基づいて第１の数のサウンド特徴中の正規化されるべきサウンド特徴の数を調整するためにモバイルデバイス１２０において行われる方法のフローチャートである。１１１０において、特徴処理ユニット３５０は、特徴バッファ３３０から取り出されるべき第１の数のサウンド特徴を受け取る。特徴処理ユニット３５０は次に、１１２０において、第１の数のサウンド特徴中の正規化されるべきサウンド特徴の数を受け取る。
【００５７】
[0071]  特徴処理ユニット３５０は、１１３０において、モバイルデバイス１２０の現在のリソース情報を受け取る。特徴処理ユニット３５０は次に、１１４０において、サウンド特徴が特徴バッファ３３０において受け取られる時間期間中に、モバイルデバイス１２０の現在のリソースが第１の数のサウンド特徴中のサウンド特徴の数を正規化するのに十分であるかどうかを、受け取ったリソース情報に基づいて決定する。モバイルデバイス１２０の現在のリソースがサウンド特徴の数を正規化するのに不十分である場合、１１５０において、特徴処理ユニット３５０は、正規化されるべきサウンド特徴の数を減少させる。すなわち、特徴処理ユニット３５０によって正規化されないが特徴バッファ３３０から取り出されたサウンド特徴の数は、処理負荷が低減されるように、増加される。
【００５８】
[0072]  一方、１１４０において、モバイルデバイス１２０の現在のリソースが十分であると決定される場合、特徴処理ユニット３５０は、１１６０において、モバイルデバイス１２０の現在のリソースがより多くのサウンド特徴を正規化するのに十分であるかどうかを決定する。モバイルデバイス１２０の現在のリソースがより多くのサウンド特徴を正規化するのに不十分である場合、１１７０において、特徴処理ユニット３５０は、正規化されるべきサウンド特徴の数を維持する。そうでない場合、モバイルデバイス１２０は、より多くのサウンド特徴を正規化することができ、ターゲットキーワードを検出する際の性能が強化されるように、正規化されるべきサウンド特徴の数を増加させるために、１１８０へと進む。
【００５９】
[0073]  図１２は、本開示の別の実施形態に従った、第１の数のサウンド特徴中の正規化されるべきサウンド特徴を示す数が、連続した時間期間Ｐ１〜Ｐ３にわたってモバイルデバイス１２０の利用可能なリソースに従って調整される、例示的なグラフ１２００を図示する。示されるように、特徴バッファ３３０から取り出されるべき第１の数のサウンド特徴は、４つである。第１の時間期間Ｐ１中に、一旦、特徴処理ユニット３５０が４つのサウンド特徴を取り出すと、他の２つのサウンド特徴の正規化をスキップしている間、それは、サウンド特徴のうちの２つを正規化する。
【００６０】
[0074]  次に、第２の時間期間Ｐ２中に、４つのサウンド特徴の正規化を可能にするために、モバイルデバイス１２０の利用可能なリソースが増加する。よって、正規化されるべきサウンド特徴の数が４つに調整され、特徴処理ユニット３５０は、全ての４つのサウンド特徴を正規化するように進む。次の時間期間Ｐ３中に、３つのサウンド特徴の正規化を可能にするために、モバイルデバイス１２０の利用可能なリソースが減少する。従って、正規化されたサウンド特徴の数が３つに調整され、特徴処理ユニット３５０は、１つのサウンド特徴の正規化をスキップするように進む。
【００６１】
[0075]  図１３は、機能をアクティブ化するために入力サウンドからターゲットキーワードを検出するための方法および装置が、本開示のいくつかの実施形態に従って実装され得る、ワイヤレス通信システムにおけるモバイルデバイス１３００のブロック図を図示する。モバイルデバイス１３００は、セルラ電話、端末、ハンドセット、携帯情報端末（ＰＤＡ）、ワイヤレスモデム、コードレス電話、タブレットなどであり得る。無線通信システムは、符号分割多元接続（ＣＤＭＡ）システム、モバイル通信のためのグローバルシステム（ＧＳＭ（登録商標））システム、広帯域ＣＤＭＡ（Ｗ−ＣＤＭＡ（登録商標））システム、ロングタームエボリューション（ＬＴＥ）システム、ＬＴＥアドバンストシステムなどであり得る。
【００６２】
[0076]  モバイルデバイス１３００は、受信パスおよび送信パスを介して双方向通信を提供することが可能であり得る。受信パスでは、基地局によって送信された信号は、アンテナ１３１２によって受け取られ、受信機（ＲＣＶＲ）１３１４に提供される。受信機１３１４は、受け取った信号を調節およびデジタル化し、更なる処理のために、調節およびデジタル化された信号をデジタルセクション１３２０に提供する。送信パスでは、送信機（ＴＭＴＲ）が、デジタルセクション１３２０から送信されるデータを受け取り、このデータを処理および調節し、変調された信号を生成し、これは、基地局にアンテナ１３１２を介して送信される。受信機１３１４および送信機１３１６は、ＣＤＭＡ、ＧＳＭ、Ｗ−ＣＤＭＡ、ＬＴＥ、ＬＴＥアドバンストなどをサポートするトランシーバの一部である。
【００６３】
[0077]  デジタルセクション１３２０は、例えば、モデムプロセッサ１３２２、縮小命令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、汎用オーディオエンコーダ１３３２、汎用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／または外部バスインタフェース（ＥＢＩ）１３３８のような様々な処理、インタフェース、およびメモリのユニットを含む。モデムプロセッサ１３２２は、例えば、エンコーディング、変調、復調、およびデコーディングなどの、データ送信および受信のための処理を行う。ＲＩＳＣ／ＤＳＰ １３２４は、モバイルデバイス１３００のための汎用および専用の処理を行う。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フェースのユニットの動作を制御する。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。
【００６４】
[0078]  汎用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のための符号化を行う。汎用オーディオデコーダ１３３４は、コード化されたオーディオデータのための復号を行い、出力信号をスピーカ／ヘッドセット１３４４に提供する。汎用オーディオエンコーダ１３３２および汎用オーディオデコーダ１３３４は、オーディオソース、マイクロフォン１３４３、およびスピーカ／ヘッドセット１３４４とのインタフェースのために必ずしも必要ではなく、よって、モバイルデバイス１３００では示されない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、グラフィックス、ビデオ、イメージ、およびテキストのための処理を行い、それは、ディスプレイユニット１３４６に提示される。ＥＢＩ １３３８は、デジタルセクション１３２０とメインメモリ１３４８との間のデータ転送を容易にする。
【００６５】
[0079]  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）上に組み立てられる。
【００６６】
[0080]  一般に、本明細書に説明された任意のデバイスは、ワイヤレス電話、セルラ電話、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通じて通信するデバイスなどのような、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、モバイル局、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のような、様々な名称を有し得る。本明細書で説明される任意のデバイスは、命令およびデータを記憶するためのメモリと同様に、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはこれらの組み合わせを有し得る。
【００６７】
[0081]  本明細書で説明された技法は、様々な手段によって実装される。例えば、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、またはこれらの組み合わせで実装され得る。当業者はさらに、本明細書の開示に関連して説明される様々な例示的な論理ブロック、モジュール、回路、アルゴリズムステップが電子ハードウェア、コンピュータソフトウェアまたは両方の組み合わせとして実装され得ることを理解するだろう。ハードウェアおよびソフトウェアのこの互換性を明確に説明するために、様々な例示のためのコンポーネント、ブロック、モジュール、回路およびステップが、一般にそれらの機能の観点から上記に説明されている。このような機能が、ハードウェアとして実装されるか、またはソフトウェアとして実装されるかは、特定のアプリケーションおよびシステム全体に課せられている設計制約に依存する。当業者であれば、説明された機能を特定のアプリケーションごとに様々な方法で実装し得るが、このような実装の決定は、本開示の範囲からの逸脱を引き起こすものとして解釈されるべきではない。
【００６８】
[0082]  ハードウェアの実装について、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、本明細書で説明された機能を行うために設計された他の電子ユニット、コンピュータ、またはこれらの組み合わせにおいて実装され得る。
【００６９】
[0083]  よって、本明細書の開示に関連して説明される様々な例示的な論理ブロック、モジュール、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、ディスクリートゲートまたはトランジスタ論理、ディスクリートハードウェアコンポーネント、あるいは、本明細書で説明された機能を行うように設計されたこれらの任意の組み合わせで実装または行われ得る。汎用プロセッサはマイクロプロセッサであり得るが、代替では、プロセッサは任意のプロセッサ、コントローラ、マイクロプロセッサ、またはステートマシンであり得る。プロセッサはまた、コンピューティングデバイスの組み合わせ、例えば、ＤＳＰとマイクロプロセッサとの組み合わせ、複数のマイクロプロセッサ、ＤＳＰコアと結合された１つまたは複数のマイクロプロセッサ、または任意の他のそのような構成として実装され得る。
【００７０】
[0084]  ソフトウェアで実装される場合、機能は、コンピュータ読取可能媒体において記憶され得る。コンピュータ読取可能媒体は、１つの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容易にする任意の媒体を含む通信媒体とコンピュータ記憶媒体との両方を含む。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、このようなコンピュータ読取可能媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭまたは他の光ディスク記憶装置、磁気ディスク記憶装置または他の磁気記憶デバイス、あるいは、データ構造または命令の形式で所望されたプログラムコードを記憶または搬送するために使用することができ、かつコンピュータによってアクセスされることができる任意の他の媒体を備え得る。さらに、任意の接続は、コンピュータ読取可能媒体と厳密には呼ばれ得る。例えば、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、およびマイクロ波のようなワイヤレス技術を使用して、ウェブサイト、サーバ、または他の遠隔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、およびマイクロ波のようなワイヤレス技術は、媒体の定義に含まれる。本明細書で使用される場合、ディスク（disk）およびディスク（disc）は、コンパクトディスク（ＣＤ）、レーザーディスク（登録商標）、光ディスク、デジタル多目的ディスク（ＤＶＤ）、フロッピー（登録商標）ディスク、およびブルーレイ（登録商標）ディスクを含み、ここで、ディスク（disks）が通常磁気的にデータを再生する一方、ディスク（discs）はレーザーを用いて光学的にデータを再生する。上記の組み合わせもまた、コンピュータ読取可能媒体の範囲内に含まれるべきである。例えば、コンピュータ読取可能媒体は、プロセッサによって実行可能な命令を含む、非一時的なコンピュータ読取可能記憶デバイスであり得る。よって、コンピュータ読取可能記憶媒体は、信号ではない可能性がある。
【００７１】
[0085]  本開示の上述の説明は、当業者が本開示を実施および使用することを可能にするために提供される。本開示への様々な修正は、当業者にとって容易に明らかであり、本明細書に定義された一般的な原理は、本開示の範囲から逸脱することなく、他のバリエーションにも適用され得る。よって、本開示は、本明細書において説明される例に限定されることが意図されるものではなく、本明細書に開示される原理および新規の特徴と一致する最も広い範囲が付与されるべきものである。
【００７２】
[0086]  例示的な実装は、１つまたは複数の独立型（stand-alone）コンピュータシステムのコンテキストにおいて、本開示の主題の態様を利用することを述べているが、主題は、それに限定されず、むしろ、ネットワークまたは分散型コンピューティング環境のような、任意のコンピューティング環境に関連して実装され得る。またさらに、今回開示される主題の態様は、複数の処理チップまたはデバイスの中で、またはそれらにわたって実装され、記憶は同様に複数のデバイスにわたって影響を受け得る。こ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み得る。
【００７３】
[0087]  主題は、構造上の特徴および／または方法論的動作に特有の表現で説明されているが、添付された請求項に定義される主題は、上記に説明された特定の特徴または動作に必ずしも限定されないことが理解されるべきである。むしろ、上記に説明された特定の特徴および動作は、請求項を実装する形式の例として開示される。
【図１】
2016522910.tif 000003
【図２】
2016522910.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【手続補正書】
【提出日】平成28年1月6日(2016.1.6)
【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】
モバイルデバイスにおいて、機能をアクティブ化するために入力サウンドからターゲットキーワードを検出する方法であって、前記方法は、
前記モバイルデバイスによって、バッファにおいて第１の複数のサウンド特徴を受け取ることと、
前記モバイルデバイスによって、前記バッファにおいて第２の複数のサウンド特徴を受け取ることと、
前記バッファにおいて前記第２の複数のサウンド特徴のうちの少なくとも１つのサウンド特徴を受け取っている間に、前記モバイルデバイスによって、前記バッファから第１の数のサウンド特徴を処理すること、前記第１の数のサウンド特徴は、２つ以上のサウンド特徴を含む、と、
前記モバイルデバイスによって、前記処理されたサウンド特徴のうちの少なくとも１つのサウンド特徴についてのキーワードスコアを決定することと、
前記キーワードスコアが閾値スコアより大きいとき、前記モバイルデバイスによって、前記ターゲットキーワードとして前記入力サウンドを検出することと、
を備える、方法。
【請求項２】
前記第１の数のサウンド特徴を処理することは、
前記バッファから前記第１の数のサウンド特徴を取り出すことと、
特徴統計量に基づいて前記取り出されたサウンド特徴を処理することと、
を備える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記特徴統計量は、平均および分散を含み、前記取り出されたサウンド特徴を処理することは、前記特徴統計量に基づいて前記取り出されたサウンド特徴を正規化することを備える、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記取り出されたサウンド特徴を処理することは、前記第１の複数のサウンド特徴の前記特徴統計量に基づいて、前記第１の複数のサウンド特徴中のサウンド特徴を処理することを備える、請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記取り出されたサウンド特徴を処理することは、
前記第２の複数のサウンド特徴の第１のサウンド特徴に基づいて前記特徴統計量を更新することと、
前記更新された特徴統計量に基づいて、前記第２の複数のサウンド特徴の前記第１のサウンド特徴を処理することと、
を備える、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
前記取り出されたサウンド特徴を処理することは、前記特徴統計量に基づいて、選択された数の前記取り出されたサウンド特徴を処理することを備える、請求項２に記載の方法。
【請求項７】
前記選択された数は、前記モバイルデバイスのリソース情報に基づいて調整される、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記取り出されたサウンド特徴を処理することは、
前記取り出されたサウンド特徴中のサウンド特徴を、現在のサウンド特徴として識別することと、
前記現在のサウンド特徴と以前のサウンド特徴との間の差を決定することと、
前記差が閾値より小さいとき、前記以前のサウンド特徴に対応する処理されたサウンド特徴を、前記現在のサウンド特徴に対応する処理されたサウンド特徴として使用することと、
を備える、請求項２に記載の方法。
【請求項９】
前記第１の数は、前記モバイルデバイスのリソース情報に基づいて調整される、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記処理されたサウンド特徴のうちの前記少なくとも１つのサウンド特徴について前記キーワードスコアを決定することは、マルコフ連鎖モデルを使用して前記キーワードスコアを計算することを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記第１の数のサウンド特徴を処理することは、前記バッファ内の特定の数の前記サウンド特徴が前記第１の数より少ないとき、前記バッファ内にある前記特定の数のサウンド特徴を処理することを備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記バッファにおいて前記第１の複数のサウンド特徴を受け取ることは、
前記入力サウンドの第１の部分を第１の複数のフレームにセグメント化することと、
前記第１の複数のフレームのうちの少なくとも１つのフレームから第１のサウンド特徴を抽出することと、
を備え、
前記バッファにおいて前記第２の複数のサウンド特徴を受け取ることは、
前記入力サウンドの第２の部分を第２の複数のフレームにセグメント化することと、
前記第２の複数のフレームのうちの少なくとも１つのフレームから第２のサウンド特徴を抽出することと、
を備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記ターゲットキーワードとして検出される前記入力サウンドに応答して、前記ターゲットキーワードに関連付けられた前記機能をアクティブ化することをさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
モバイルデバイスであって、
第１の複数のサウンド特徴と、第２の複数のサウンド特徴とを記憶するように構成されたバッファと、
前記バッファが前記第２の複数のサウンド特徴の各サウンド特徴を受け取る間に、前記バッファから第１の数のサウンド特徴を処理するように構成された特徴処理ユニット、前記第１の数の前記サウンド特徴は、２つ以上のサウンド特徴を含む、と、
前記処理されたサウンド特徴の各々についてのキーワードスコアを決定するように構成されたキーワードスコア計算ユニットと、
前記キーワードスコアのうちの少なくとも１つが閾値スコアより大きいとき、ターゲットキーワードとして入力サウンドを検出するように構成されたキーワード検出ユニットと、
を備える、モバイルデバイス。
【請求項１５】
前記特徴処理ユニットはさらに、
前記バッファから前記第１の数の前記サウンド特徴を取り出すことと、
特徴統計量に基づいて前記取り出されたサウンド特徴を処理することと、
を行うように構成される、請求項１４に記載のモバイルデバイス。
【請求項１６】
前記特徴統計量は、平均および分散を含み、前記特徴処理ユニットはさらに、前記特徴統計量に基づいて前記取り出されたサウンド特徴を正規化するように構成される、請求項１５に記載のモバイルデバイス。
【請求項１７】
前記特徴処理ユニットはさらに、前記特徴統計量に基づいて前記第１の複数のサウンド特徴の第１のサウンド特徴を処理するように構成される、請求項１５に記載のモバイルデバイス。
【請求項１８】
前記特徴統計量は、前記第２の複数のサウンド特徴のサウンド特徴の統計に基づいて更新され、前記特徴処理ユニットはさらに、前記更新された特徴統計量に基づいて前記第２の複数のサウンド特徴の第２のサウンド特徴を処理するように構成される、請求項１５に記載のモバイルデバイス。
【請求項１９】
前記特徴処理ユニットはさらに、前記特徴統計量に基づいて前記取り出されたサウンド特徴の選択された数を処理するように構成され、前記選択された数は、前記第１の数とは異なる、請求項１５に記載のモバイルデバイス。
【請求項２０】
選択された数は、前記モバイルデバイスのリソース情報に基づいて調整される、請求項１９に記載のモバイルデバイス。
【請求項２１】
前記特徴処理ユニットはさらに、
前記取り出されたサウンド特徴中のサウンド特徴を、現在のサウンド特徴として識別することと、
前記現在のサウンド特徴と以前のサウンド特徴との間の差を決定することと、
前記差が閾値より小さいとき、前記以前のサウンド特徴に対応する処理されたサウンド特徴を、前記現在のサウンド特徴に対応する処理されたサウンド特徴として使用することと、
を行うように構成される、請求項１５に記載のモバイルデバイス。
【請求項２２】
前記第１の数は、前記モバイルデバイスのリソース情報に基づいて調整される、請求項１４に記載のモバイルデバイス。
【請求項２３】
前記特徴処理ユニットはさらに、前記バッファ内にあるサウンド特徴の数が前記第１の数より少ないとき、前記バッファにおいて各サウンド特徴を処理することを行うように構成される、請求項１４に記載のモバイルデバイス。
【請求項２４】
前記キーワード検出ユニットはさらに、前記ターゲットキーワードとして検出される前記入力サウンドに基づいて前記ターゲットキーワードに関連付けられた機能をアクティブ化するように構成される、請求項１４に記載のモバイルデバイス。
【請求項２５】
モバイルデバイスであって、
サウンド特徴を記憶するための手段、ここにおいて、前記サウンド特徴は、第１の複数のサウンド特徴と第２の複数のサウンド特徴とを含む、と、
前記サウンド特徴を記憶するための前記手段が前記第２の複数のサウンド特徴の各サウンド特徴を受け取る間に、前記サウンド特徴を記憶するための前記手段から第１の数のサウンド特徴を処理するための手段、前記第１の数の前記サウンド特徴は、２つ以上のサウンド特徴を含む、と、
前記処理されたサウンド特徴の各々についてのキーワードスコアを決定するための手段と、
前記キーワードスコアのうちの少なくとも１つが閾値スコアより大きいとき、ターゲットキーワードとして入力サウンドを検出するための手段と、
を備える、モバイルデバイス。
【請求項２６】
前記第１の数の前記サウンド特徴を処理するための前記手段は、
前記サウンド特徴を記憶するための前記手段から前記第１の数の前記サウンド特徴を取り出すことと、
特徴統計量に基づいて前記取り出されたサウンド特徴を処理することと、
を行うように構成される、請求項２５に記載のモバイルデバイス。
【請求項２７】
前記特徴統計量は、平均および分散を含み、前記第１の数の前記サウンド特徴を処理するための前記手段は、前記特徴統計量に基づいて前記取り出されたサウンド特徴を正規化するようにさらに構成される、請求項２６に記載のモバイルデバイス。
【請求項２８】
モバイルデバイスにおける機能をアクティブ化するために、入力サウンドからターゲットキーワードを検出するための命令を記憶する、非一時的なコンピュータ読取可能記憶媒体であって、前記命令は、プロセッサに動作を実行させ、前記動作は、
バッファにおいて第１の複数のサウンド特徴を受け取ることと、
前記バッファにおいて第２の複数のサウンド特徴を受け取ることと、
前記バッファにおいて前記第２の複数のサウンド特徴のうちの各サウンド特徴を受け取っている間に、前記バッファから第１の数の前記サウンド特徴を処理すること、前記第１の数の前記サウンド特徴は、２つ以上のサウンド特徴を含む、と、
前記処理されたサウンド特徴の各々についてのキーワードスコアを決定することと、
前記キーワードスコアのうちの少なくとも１つが閾値スコアより大きいとき、前記ターゲットキーワードとして前記入力サウンドを検出することと、
を備える、コンピュータ読取可能記憶媒体。
【請求項２９】
前記第１の数は、前記モバイルデバイスのリソース情報に基づいて調整される、請求項２８に記載のコンピュータ読取可能記憶媒体。
【請求項３０】
前記第１の数のサウンド特徴を処理することは、前記バッファ内の特定の数のサウンド特徴が前記第１の数より少ないとき、前記バッファ内にある前記特定の数のサウンド特徴を処理することを備える、請求項２８に記載のコンピュータ読取可能記憶媒体。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７３】
[0087]  主題は、構造上の特徴および／または方法論的動作に特有の表現で説明されているが、添付された請求項に定義される主題は、上記に説明された特定の特徴または動作に必ずしも限定されないことが理解されるべきである。むしろ、上記に説明された特定の特徴および動作は、請求項を実装する形式の例として開示される。
以下に、本願出願の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
［書類名］特許請求の範囲
［Ｃ１］
モバイルデバイスにおいて、機能をアクティブ化するために入力サウンドからターゲットキーワードを検出する方法であって、前記方法は、
バッファにおいて第１の複数のサウンド特徴を受け取ることと、
前記バッファにおいて第２の複数のサウンド特徴を受け取ることと、
前記バッファにおいて前記第２の複数のサウンド特徴のうちの少なくとも１つのサウンド特徴を受け取っている間に、前記バッファから第１の数のサウンド特徴を処理すること、前記第１の数のサウンド特徴は、２つ以上のサウンド特徴を含む、と、
前記処理されたサウンド特徴のうちの少なくとも１つのサウンド特徴についてのキーワードスコアを決定することと、
前記キーワードスコアが閾値スコアより大きい場合、前記ターゲットキーワードとして前記入力サウンドを検出することと、
を備える、方法。
［Ｃ２］
前記第１の数のサウンド特徴を処理することは、
前記バッファから前記第１の数のサウンド特徴を取り出すことと、
特徴統計量に基づいて前記取り出されたサウンド特徴を処理することと、
を備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ３］
前記特徴統計量は、平均および分散を含み、前記取り出されたサウンド特徴を処理することは、前記特徴統計量に基づいて前記取り出されたサウンド特徴を正規化することを備える、Ｃ２に記載の方法。
［Ｃ４］
前記取り出されたサウンド特徴を処理することは、前記第１の複数のサウンド特徴の前記特徴統計量に基づいて、前記第１の複数のサウンド特徴中のサウンド特徴を処理することを備える、Ｃ２に記載の方法。
［Ｃ５］
前記取り出されたサウンド特徴を処理することは、
前記第２の複数のサウンド特徴中のサウンド特徴を用いて前記特徴統計量を更新することと、
前記更新された特徴統計量に基づいて、前記第２の複数のサウンド特徴中の前記サウンド特徴を処理することと、
を備える、Ｃ２に記載の方法。
［Ｃ６］
前記取り出されたサウンド特徴を処理することは、前記特徴統計量に基づいて、選択された数の前記取り出されたサウンド特徴を処理することを備える、Ｃ２に記載の方法。
［Ｃ７］
前記選択された数は、前記モバイルデバイスのリソース情報に基づいて調整される、Ｃ６に記載の方法。
［Ｃ８］
前記取り出されたサウンド特徴を処理することは、
前記取り出されたサウンド特徴中のサウンド特徴を、現在のサウンド特徴として識別することと、
前記現在のサウンド特徴と以前のサウンド特徴との間の差を決定することと、
前記差が閾値より小さい場合、前記以前のサウンド特徴の処理されたサウンド特徴を、前記現在のサウンド特徴の処理されたサウンド特徴として使用することと、
を備える、Ｃ２に記載の方法。
［Ｃ９］
前記第１の数は、前記モバイルデバイスのリソース情報に基づいて調整される、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ１０］
前記処理されたサウンド特徴のうちの前記少なくとも１つのサウンド特徴について前記キーワードスコアを決定することは、マルコフ連鎖モデルを使用して前記キーワードスコアを計算することを備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ１１］
前記第１の数のサウンド特徴を処理することは、前記バッファ内の特定の数の前記サウンド特徴が前記第１の数より少ない場合、前記バッファ内にある前記特定の数のサウンド特徴を処理することを備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ１２］
前記バッファにおいて前記第１の複数のサウンド特徴を受け取ることは、
前記入力サウンドの第１の部分を第１の複数のフレームにセグメント化することと、
前記第１の複数のフレームのうちの少なくとも１つのフレームから第１のサウンド特徴を抽出することと、
を備え、
前記バッファにおいて前記第２の複数のサウンド特徴を受け取ることは、
前記入力サウンドの第２の部分を第２の複数のフレームにセグメント化することと、
前記第２の複数のフレームのうちの少なくとも１つのフレームから第２のサウンド特徴を抽出することと、
を備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ１３］
前記ターゲットキーワードとして検出される前記入力サウンドに応答して、前記ターゲットキーワードに関連付けられた前記機能をアクティブ化することをさらに備える、Ｃ１に記載の方法。
［Ｃ１４］
モバイルデバイスであって、
第１の複数のサウンド特徴と、第２の複数のサウンド特徴とを記憶するように構成されたバッファと、
前記バッファが前記第２の複数のサウンド特徴の各々を受け取る間に、前記バッファから第１の数のサウンド特徴を処理するように構成された特徴処理ユニット、前記第１の数の前記サウンド特徴は、２つ以上のサウンド特徴を含む、と、
前記処理されたサウンド特徴の各々についてのキーワードスコアを決定するように構成されたキーワードスコア計算ユニットと、
前記キーワードスコアのうちの少なくとも１つが閾値スコアより大きい場合、ターゲットキーワードとして入力サウンドを検出するように構成されたキーワード検出ユニットと、
を備える、モバイルデバイス。
［Ｃ１５］
前記特徴処理ユニットはさらに、
前記バッファから前記第１の数の前記サウンド特徴を取り出すことと、
特徴統計量に基づいて前記取り出されたサウンド特徴を処理することと、
を行うように構成される、Ｃ１４に記載のモバイルデバイス。
［Ｃ１６］
前記特徴統計量は、平均および分散を含み、前記特徴処理ユニットはさらに、前記特徴統計量に基づいて前記取り出されたサウンド特徴を正規化するように構成される、Ｃ１５に記載のモバイルデバイス。
［Ｃ１７］
前記特徴処理ユニットはさらに、特徴統計量に基づいて前記第１の複数のサウンド特徴中のサウンド特徴を処理するように構成される、Ｃ１５に記載のモバイルデバイス。
［Ｃ１８］
前記特徴統計量は、前記第２の複数のサウンド特徴中のサウンド特徴の統計に基づいて更新され、前記特徴処理ユニットはさらに、前記更新された特徴統計量に基づいて前記第２の複数のサウンド特徴中の前記サウンド特徴を処理するように構成される、Ｃ１５に記載のモバイルデバイス。
［Ｃ１９］
前記特徴処理ユニットはさらに、前記特徴統計量に基づいて前記取り出されたサウンド特徴の選択された数を処理するように構成される、Ｃ１５に記載のモバイルデバイス。
［Ｃ２０］
選択された数は、前記モバイルデバイスのリソース情報に基づいて調整される、Ｃ１９に記載のモバイルデバイス。
［Ｃ２１］
前記特徴処理ユニットはさらに、
前記取り出されたサウンド特徴中のサウンド特徴を、現在のサウンド特徴として識別することと、
前記現在のサウンド特徴と以前のサウンド特徴との間の差を決定することと、
前記差が閾値より小さい場合、前記以前のサウンド特徴の処理されたサウンド特徴を、前記現在のサウンド特徴の処理されたサウンド特徴として使用することと、
を行うように構成される、Ｃ１５に記載のモバイルデバイス。
［Ｃ２２］
前記第１の数は、前記モバイルデバイスのリソース情報に基づいて調整される、Ｃ１４に記載のモバイルデバイス。
［Ｃ２３］
前記特徴処理ユニットはさらに、前記バッファ内の前記サウンド特徴の数が前記第１の数より少ない場合、前記バッファ内にある前記サウンド特徴を処理することを行うように構成される、Ｃ１４に記載のモバイルデバイス。
［Ｃ２４］
前記キーワード検出ユニットはさらに、前記ターゲットキーワードとして検出される前記入力サウンドに基づいて前記ターゲットキーワードに関連付けられた機能をアクティブ化するように構成される、Ｃ１４に記載のモバイルデバイス。
［Ｃ２５］
モバイルデバイスであって、
サウンド特徴を記憶するための手段、ここにおいて、前記サウンド特徴は、第１の複数のサウンド特徴と第２の複数のサウンド特徴とを含む、と、
前記サウンド特徴を記憶するための前記手段が前記第２の複数のサウンド特徴の各々を受け取る間に、前記サウンド特徴を記憶するための前記手段から第１の数のサウンド特徴を処理するための手段、前記第１の数の前記サウンド特徴は、２つ以上のサウンド特徴を含む、と、
前記処理されたサウンド特徴の各々についてのキーワードスコアを決定するための手段と、
前記キーワードスコアのうちの少なくとも１つが閾値スコアより大きい場合、ターゲットキーワードとして入力サウンドを検出するための手段と、
を備える、モバイルデバイス。
［Ｃ２６］
前記第１の数の前記サウンド特徴を処理するための前記手段は、
前記サウンド特徴を記憶するための前記手段から前記第１の数の前記サウンド特徴を取り出すことと、
特徴統計量に基づいて前記取り出されたサウンド特徴を処理することと、
を行うように構成される、Ｃ２５に記載のモバイルデバイス。
［Ｃ２７］
前記特徴統計量は、平均および分散を含み、前記第１の数の前記サウンド特徴を処理するための前記手段は、前記特徴統計量に基づいて前記取り出されたサウンド特徴を正規化するようにさらに構成される、Ｃ２６に記載のモバイルデバイス。
［Ｃ２８］
モバイルデバイスにおける機能をアクティブ化するために、入力サウンドからターゲットキーワードを検出するための命令を記憶する、非一時的なコンピュータ読取可能記憶媒体であって、前記命令は、プロセッサに動作を実行させ、前記動作は、
バッファにおいて第１の複数のサウンド特徴を受け取ることと、
前記バッファにおいて第２の複数のサウンド特徴を受け取ることと、
前記バッファにおいて前記第２の複数のサウンド特徴のうちの各々を受け取っている間に、前記バッファから第１の数の前記サウンド特徴を処理すること、前記第１の数の前記サウンド特徴は、２つ以上のサウンド特徴を含む、と、
前記処理されたサウンド特徴の各々についてのキーワードスコアを決定することと、
前記キーワードスコアのうちの少なくとも１つが閾値スコアより大きい場合、前記ターゲットキーワードとして前記入力サウンドを検出することと、
を備える、コンピュータ読取可能記憶媒体。
［Ｃ２９］
前記第１の数は、前記モバイルデバイスのリソース情報に基づいて調整される、Ｃ２８に記載のコンピュータ読取可能記憶媒体。
［Ｃ３０］
前記第１の数のサウンド特徴を処理することは、前記バッファ内の特定の数のサウンド特徴が前記第１の数より少ない場合、前記バッファ内にある前記特定の数のサウンド特徴を処理することを備える、Ｃ２８に記載のコンピュータ読取可能記憶媒体。
【国際調査報告】
2016522910.tif 000017
2016522910.tif 000018