(57)【要約】  画像や音声を出力する機器に対する画質、音量、音質等の出力設定がユーザに操作負担をかけずに、ユーザにとって適切な状態となるようにする。このため情報処理装置が、センシング機器により得られる信号を解析対象として入力し、入力した信号に基づく解析対象データについて、ユーザ識別を含む解析を行う。そしてユーザ識別により得られたユーザ識別情報を用いて、画像出力又は音声出力に関する設定である出力設定を行う。
2019207900.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
センシング機器により得られる信号を解析対象として入力する入力管理部と、
前記入力管理部が入力した信号に基づく解析対象データについて、ユーザ識別を含む解析を行う解析部と、
前記解析部のユーザ識別により得られたユーザ識別情報を用いて、画像出力又は音声出力に関する設定である出力設定を行う出力設定制御部と、を備えた
情報処理装置。
【請求項２】
前記出力設定制御部は、ユーザ識別情報に基づいて取得した情報を用いて前記出力設定を行う
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記出力設定制御部は、ユーザ識別情報と、画像又は音声の出力機器から出力しているコンテンツに関するコンテンツ情報を用いて前記出力設定を行う
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
ユーザ識別情報とコンテンツ情報の組み合わせに応じた前記出力設定の記憶管理を行うユーザ情報管理部を備えた
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記ユーザ情報管理部は、画像出力設定又は音声出力設定に関するユーザの操作情報を用いて、ユーザ識別情報とコンテンツ情報の組み合わせに応じた前記出力設定の記憶内容の更新を行う
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記出力設定制御部は、ユーザ識別情報により複数のユーザを検知した場合、対象ユーザを選択し、対象ユーザに応じた前記出力設定を行う
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記出力設定制御部は、ユーザ属性情報を用いて対象ユーザを選択する
請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記出力設定制御部は、ユーザの集中度の情報を用いて対象ユーザを選択する
請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記出力設定制御部は、ユーザの関心度の情報を用いて対象ユーザを選択する
請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記出力設定制御部は、画像又は音声の出力機器から出力しているコンテンツの購入者の情報を用いて対象ユーザを選択する
請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記出力設定制御部は、画像又は音声の出力機器からの距離の情報を用いて対象ユーザを選択する
請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記センシング機器により得られる入力信号からユーザの操作指示を認識する処理を行う
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記センシング機器により得られる音声入力信号について、前記出力設定に関する言語判定を行ってユーザの操作指示内容を判定する処理を行う
請求項１２に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記出力設定は、画像出力機器の出力画像の画質設定である
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
前記出力設定は、音声出力機器の出力音の音量又は音質の設定である
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１６】
センシング機器により得られる信号を解析対象として入力する入力管理部と、
前記入力管理部が入力した信号に基づく解析対象データに対する解析結果として、画像出力又は音声出力に関する設定のための情報を取得する解析情報取得部と、を備えた
情報処理装置。
【請求項１７】
前記解析情報取得部は、解析対象データを外部の解析エンジンに送信し、前記解析エンジンから画像出力又は音声出力に関する設定のための情報を取得する
請求項１６に記載の情報処理装置。
【請求項１８】
情報処理装置が、
センシング機器により得られる信号を解析対象として入力し、
入力した信号に基づく解析対象データについて、ユーザ識別を含む解析を行い、
ユーザ識別により得られたユーザ識別情報を用いて、画像出力又は音声出力に関する設定である出力設定を行う
情報処理方法。
【請求項１９】
情報処理装置が、
センシング機器により得られる信号を解析対象として入力し、
入力した信号に基づく解析対象データに対する解析結果として、画像出力又は音声出力に関する設定のための情報を取得する
情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本技術は情報処理装置、情報処理方法に関し、特に画像や音声を出力する出力機器に対する画像や音声の設定についての技術分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えばテレビジョン装置等において、人が居なくなったら消画・消音する等の省エネ対策機能や、ジャンルに応じた画音質設定の機能は知られている。
例えば下記特許文献１にはジャンルによって画質設定を行う技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−２８８７１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところが、実際にはジャンルやユーザ毎の見たい画質・聴きたい音質は微妙に異なることもある。ジャンルに応じた設定としても、個々のユーザにとって最適ではない場合もある。
このため番組ジャンルに応じた画音質の設定機能を有しても、よりユーザ毎に好みに合わせて詳細に設定するには、例えばリモートコントローラを用いて設定変更の操作を行うなど、ユーザにとって煩わしい操作が必要であった。また、これらの事情から、テレビジョン装置等の出力設定の機能が生かされないことにもなる。
そこで本開示では、番組等のコンテンツのジャンルのみではなく、その場の状況に合わせて、かつ操作負担なく、適切な画質や音質の設定がなされるようにする技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本技術に係る情報処理装置は、センシング機器により得られる信号を解析対象として入力する入力管理部と、前記入力管理部が入力した信号に基づく解析対象データについて、ユーザ識別を含む解析を行う解析部と、前記解析部のユーザ識別により得られたユーザ識別情報を用いて、画像出力又は音声出力に関する設定である出力設定を行う出力設定制御部とを備える。
例えばテレビジョン装置、オーディオ装置などの電子機器に内蔵される、もしくはこれらの電子機器とは別体で連携する装置としての情報処理装置が想定される。この情報処理装置はセンシング機器により得られる信号（例えば画像信号や音声信号）を入力し、解析してユーザ識別を行う。例えばテレビジョン装置等の前に居るユーザを識別する。そしてユーザ識別情報を用いて、例えばテレビジョン装置等による画像出力又は音声出力に関する設定（出力設定）を行う。【０００６】
上記した本技術に係る情報処理装置においては、前記出力設定制御部は、ユーザ識別情報に基づいて取得した情報を用いて前記出力設定を行うことが考えられる。
例えばテレビジョン装置等の機器の前にいるユーザの識別結果に基づいて、そのユーザについての出力設定値の情報を取得し、その情報を用いて出力設定を行う。
ユーザ識別情報とは、例えば個々のユーザを識別する情報であったり、ユーザの属性を識別する情報など、ユーザに関する何らかの識別を行う情報である。【０００７】
上記した本技術に係る情報処理装置においては、前記出力設定制御部は、ユーザ識別情報と、画像又は音声の出力機器から出力しているコンテンツに関するコンテンツ情報を用いて前記出力設定を行うことが考えられる。
例えばテレビジョン装置等の出力機器で視聴しているコンテンツの内容・種別等を示すコンテンツ情報を、ユーザ識別情報と組み合わせて出力設定を行う。
コンテンツ情報とは、コンテンツのタイトルであったり、コンテンツのジャンルであるなど、コンテンツを区別することができる情報である。【０００８】
上記した本技術に係る情報処理装置においては、ユーザ識別情報とコンテンツ情報の組み合わせに応じた前記出力設定の記憶管理を行うユーザ情報管理部を備えることが考えられる。
このユーザ情報管理部は、ユーザ個人もしくは属性などと、個々の番組等のコンテンツやコンテンツのジャンル等の組み合わせで、ユーザが通常行うと思われる画像出力設定や音声出力設定を内部又は外部の記憶装置に記憶する処理を行う。ユーザ情報管理部は、ユーザ識別情報とコンテンツ情報の組み合わせに応じて適切と推定される出力設定を、記憶部から読み出すことができる。【０００９】
上記した本技術に係る情報処理装置においては、前記ユーザ情報管理部は、画像出力設定又は音声出力設定に関するユーザの操作情報を用いて、ユーザ識別情報とコンテンツ情報の組み合わせに応じた前記出力設定の記憶内容の更新を行うことが考えられる。
ユーザ情報管理部は、例えばユーザ個人と個々の番組等のコンテンツの組み合わせに応じた出力設定値の記憶を、ユーザの操作履歴に応じて学習し更新していく。【００１０】
上記した本技術に係る情報処理装置においては、前記出力設定制御部は、ユーザ識別情報により複数のユーザを検知した場合、対象ユーザを選択し、対象ユーザに応じた前記出力設定を行うことが考えられる。
例えばテレビジョン装置の前に複数の人がいるような状況においては、その中で対象となる主たるユーザを選択する。そして選択したユーザに合わせた画像出力設定や音声出力設定が行われるようにする。【００１１】
上記した本技術に係る情報処理装置においては、前記出力設定制御部は、ユーザ属性情報を用いて対象ユーザを選択することが考えられる。
例えば複数の人がいる状況において各ユーザの年齢等の属性を確認し、これを対象ユーザ選択の一要素とする。【００１２】
上記した本技術に係る情報処理装置においては、前記出力設定制御部は、ユーザの集中度の情報を用いて対象ユーザを選択することが考えられる。
例えば複数の人がいる状況において各ユーザの集中度を計測し、その計測結果を、対象ユーザ選択の一要素とする。【００１３】
上記した本技術に係る情報処理装置においては、前記出力設定制御部は、ユーザの関心度の情報を用いて対象ユーザを選択することが考えられる。
例えば複数の人がいる状況において各ユーザの関心度を判定し、その判定結果を、対象ユーザ選択の一要素とする。【００１４】
上記した本技術に係る情報処理装置においては、前記出力設定制御部は、画像又は音声の出力機器から出力しているコンテンツの購入者の情報を用いて対象ユーザを選択することが考えられる。
例えば複数の人がいる状況においてコンテンツ購入者を判定し、その判定結果を、対象ユーザ選択の一要素とする。【００１５】
上記した本技術に係る情報処理装置においては、前記出力設定制御部は、画像又は音声の出力機器からの距離の情報を用いて対象ユーザを選択することが考えられる。
例えばテレビジョン装置の前に複数の人がいる状況において、テレビジョン装置からの距離の情報を取得し、この距離を対象ユーザ選択の一要素とする。【００１６】
上記した本技術に係る情報処理装置においては、前記センシング機器により得られる入力信号からユーザの操作指示を認識する処理を行うことが考えられる。
例えばユーザが音声やジェスチャ等により操作の意思を示した場合は、それを認識できるようにする。【００１７】
上記した本技術に係る情報処理装置においては、前記センシング機器により得られる音声入力信号について、前記出力設定に関する言語判定を行ってユーザの操作指示内容を判定する処理を行うことが考えられる。
即ちユーザの発話音声について、何を意図する発話内容かを例えばデータベースを参照して認識する。これにより音声操作指示の内容を判定する。【００１８】
上記した本技術に係る情報処理装置においては、前記出力設定は、画像出力機器の出力画像の画質設定であることが考えられる。
例えばテレビジョン装置等の画像出力機器の画質として、輝度、色、シャープネス、コントラスト、ノイズリダクションなど画質に関する設定を行うようにする。【００１９】
上記した本技術に係る情報処理装置においては、前記出力設定は、音声出力機器の出力音の音量又は音質の設定であることが考えられる。
例えばオーディオ機器やテレビジョン装置等の音声出力機器について、音量レベルや音質（例えば低域強調、高域強調、イコライジング、ノイズキャンセル等）に関する設定を行うようにする。【００２０】
本技術に係る他の情報処理装置は、センシング機器により得られる信号を解析対象として入力する入力管理部と、前記入力管理部が入力した信号に基づく解析対象データに対する解析結果として、画像出力又は音声出力に関する設定のための情報を取得する解析情報取得部と、を備える。
例えばテレビジョン装置、オーディオ装置などの電子機器に内蔵される、もしくはこれらの電子機器とは別体で連携する装置としての情報処理装置が想定される。この情報処理装置はセンシング機器により得られる信号（例えば画像信号や音声信号）を入力する。そしてこのような入力信号に対する解析結果、例えば画像出力又は音声出力に関する設定情報やユーザ識別結果の情報等を、内部解析又は外部解析により取得する。【００２１】
上記した本技術に係る他の情報処理装置においては、前記解析情報取得部は、解析対象データを外部の解析エンジンに送信し、前記解析エンジンから画像出力又は音声出力に関する設定のための情報を取得することが考えられる。
例えばネットワーク通信を介して解析エンジンに入力音声や入力画像による解析対象データを送信し、解析自体を外部で実行させる。【００２２】
本技術に係る情報処理方法は、情報処理装置が、センシング機器により得られる信号を解析対象として入力し、入力した信号に基づく解析対象データについて、ユーザ識別を含む解析を行い、ユーザ識別により得られたユーザ識別情報を用いて、画像出力又は音声出力に関する設定である出力設定を行う情報処理方法である。
即ちセンシングにより現在の状況を認識し、それに応じた出力設定を実行する。
本技術に係る他の情報処理方法は、情報処理装置が、センシング機器により得られる信号を解析対象として入力し、入力した信号に基づく解析対象データに対する解析結果として、画像出力又は音声出力に関する設定のための情報を取得する情報処理方法である。
即ちセンシングにより現在の状況を認識し、それに応じた出力設定のための情報を取得する。
【発明の効果】
【００２３】
本技術によれば、センシングに基づいて判定される現在の状況、特にユーザ状況に応じて出力設定制御が可能とされる。これにより状況に応じた出力設定がユーザの操作負担なく実行され、快適な視聴環境を実現できるようになる。
なお、ここに記載された効果は必ずしも限定されるものではなく、本開示中に記載されたいずれかの効果であってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本技術の実施の形態のシステム構成例の説明図である。
【図２】実施の形態のエージェント装置のブロック図である。
【図３】実施の形態のテレビジョン装置のブロック図である。
【図４】実施の形態の演算部の機能構成のブロック図である。
【図５】実施の形態のコンピュータ装置のブロック図である。
【図６】実施の形態のエージェント装置を含むテレビジョン装置のブロック図である。
【図７】実施の形態の外部解析エンジンを使用するエージェント装置のブロック図である。
【図８】実施の形態の外部解析エンジンを使用するエージェント装置を含むテレビジョン装置のブロック図である。
【図９】第１の実施の形態の出力設定制御処理のフローチャートである。
【図１０】実施の形態の設定管理情報の説明図である。
【図１１】実施の形態の設定管理情報の学習のための処理のフローチャートである。
【図１２】第２の実施の形態の対象ユーザ選択処理のフローチャートである。
【図１３】第３の実施の形態の対象ユーザ選択処理のフローチャートである。
【図１４】第４の実施の形態の出力設定制御処理のフローチャートである。
【図１５】第５の実施の形態の出力設定制御処理のフローチャートである。
【図１６】第６の実施の形態の出力設定制御処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下、実施の形態を次の順序で説明する。
＜１．システム構成＞
＜２．第１構成例：エージェント装置＞
＜３．第２構成例：出力機器内蔵のエージェント装置＞
＜４．第３，第４構成例：外部解析エンジンを利用する構成＞
＜５．第１の実施の形態の処理：状況に応じた設定＞
＜６．第２の実施の形態の処理：複数ユーザ対応Ｉ＞
＜７．第３の実施の形態の処理：複数ユーザ対応II＞
＜８．第４の実施の形態の処理：外部解析エンジンの利用＞
＜９．まとめ及び変形例＞
【００２６】
＜１．システム構成＞
まず実施の形態としてエージェント装置１を含むシステム構成例を説明する。
なお本実施の形態でいうエージェント装置１とは、情報処理装置により構成され、音声や画像を出力する出力機器に対して、ユーザの指示や状況に応じた制御もしくは制御のための情報の供給を行う装置である。
より具体的にはエージェント装置１は、マイクロホンで収音した周囲の音声、撮像装置で撮像した周囲の撮像画像、その他各種のセンシング機器による周囲の検出信号を入力する。そして入力された信号に基づいて、現在の状況やユーザの操作指示を認識し、それらに応じてテレビジョン装置等の出力機器を制御可能な装置である。
【００２７】
また実施の形態としては画像や音声を出力する出力機器の例としてテレビジョン装置２を挙げる。もちろんテレビジョン装置２であることは一例で、例えばオーディオ装置、対話装置、ロボット、パーソナルコンピュータ装置、端末装置等、各種の装置がエージェント装置１と連携する出力装置として想定される。実施の形態の説明におけるテレビジョン装置２の動作はこれら各種の出力機器においても同様に適用できる。
【００２８】
図１Ａは、このようなエージェント装置１とテレビジョン装置２を有するシステム構成例を示している。
エージェント装置１は、テレビジョン装置２とは別体の機器とされている。
またエージェント装置１にはセンシング機器５が内蔵されている例としている。
センシング機器５は、例えばマイクロホン、撮像装置（カメラ）、接触センサ、荷重センサ、照度センサ、赤外線センサ、加速度センサ、角速度センサ、レーザセンサ、その他あらゆるセンサが想定される。
ここではセンシング機器５がエージェント装置１に内蔵される例としているが、もちろんセンシング機器５がエージェント装置１とは別体の機器とされていてもよい。
さらにはセンシング機器５としては、スマートホンやウェアラブルデバイス等の機器に内蔵されたセンシングデバイスを想定することもできる。その場合、図１Ａの構成例に沿えば、スマートホンやウェアラブルデバイス自体がエージェント装置１となることも考えられる。
【００２９】
エージェント装置１はセンシング機器５から得られる情報に基づいて、テレビジョン装置２の出力設定を行う。本実施の形態の出力設定とは、画像出力又は音声出力に関する設定である。画像出力に関する設定とは、画像出力の変化が生じる設定であり、例えば輝度設定、色設定、シャープネス、コントラスト、ノイズリダクションなどがある。また音声出力に関する設定とは、音声出力の変化が生じる設定であり、音量レベルの設定や音質設定である。音質設定としては、例えば低域強調、高域強調、イコライジング、ノイズキャンセル、リバーブ、エコーなどの設定がある。
エージェント装置１は、これらの出力設定を行い、テレビジョン装置２に当該設定を指示する。例えばエージェント装置１は設定情報をテレビジョン装置２に供給する。或いはエージェント装置１は出力設定に基づいてテレビジョン装置２の画像出力系、音声出力系を直接制御してもよい。
【００３０】
図１Ｂはエージェント装置１がテレビジョン装置２に内蔵されており、センシング機器５が別体とされた例を示している。
このようにエージェント装置１は画像や音声の出力機器に内蔵される構成も考えられる。
また、センシング機器５までも含めてテレビジョン装置２等の出力機器に内蔵される場合もある。
【００３１】
図１Ｃは、エージェント装置１、テレビジョン装置２、センシング機器５がそれぞれ別体の場合を示している。またエージェント装置１はネットワーク３を介して外部の解析エンジン４と通信可能とされている。
図１Ｄは、テレビジョン装置２内にエージェント装置１とセンシング機器５が組み込まれている例を示している。またこの場合、エージェント装置１はネットワーク３を介して外部の解析エンジン４と通信可能とされている。
【００３２】
この図１Ｃ、図１Ｄのように外部の解析エンジン４と通信可能な場合、エージェント装置１は必要な解析処理を解析エンジン４に実行させることができる。解析エンジン４は例えばＡＩ（artificial intelligence）エンジンとされ、入力された解析用のデータに基づいて適切な出力設定情報やユーザ識別情報をエージェント装置１に送信できる。
ネットワーク３は、エージェント装置１がシステム外機器と通信可能な伝送路であればよく、例えばインターネット、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＶＰＮ（Virtual Private Network：仮想専用網）、イントラネット、エキストラネット、衛星通信網、ＣＡＴＶ（Community Antenna TeleVision）通信網、電話回線網、移動体通信網等の各種の形態が想定される。
【００３３】
以上の各構成はそれぞれ一例に過ぎず、実際のエージェント装置１、テレビジョン装置２（出力機器）、センシング機器５等の構成の態様は他にも各種考えられる。
【００３４】
＜２．第１構成例：エージェント装置＞
第１構成例として、上記図１Ａに沿った例でエージェント装置１やテレビジョン装置２の構成例を説明する。
図２はエージェント装置１のブロック図を示している。これはエージェント装置１がセンシング機器５を内蔵している例である。
エージェント装置１はセンシング機器５、演算部１５、通信インタフェース１６を備える。
【００３５】
センシング機器５としては、ここではマイクロホン１１、撮像部１２、音声入力部１３、撮像信号処理部１４を有する例を示している。
周囲音声はマイクロホン１１で収音され、音声信号として出力される。このマイクロホン１１で得られた音声信号は音声入力部１３で増幅処理やフィルタ処理、さらにはＡ／Ｄ変換処理等が施されてデジタル音声信号として演算部１５に供給される。
撮像部１２によっては周囲（例えばテレビジョン装置２の正面側）が撮像される。撮像部１２におけるイメージャによって得られた撮像信号は撮像信号処理部１４で必要な処理が施され、フレーム単位の画像データとして演算部１５に供給される。
演算部１５は、このようなセンシング機器５により周囲音声の音声信号及び周囲光景の画像信号が、常時（例えば電源オン時又はテレビジョン装置２の出力時）継続的に又は間欠的に、入力される。
【００３６】
演算部１５は例えばマイクロコンピュータ等の情報処置装置により構成される。
この演算部１５は入力管理部７０、解析部８０、出力設定制御部９０としての機能を備える。これらの機能は例えばマイクロコンピュータ等の処理を規定するソフトウエアによって発現される。これらの機能に基づいて演算部１５が実行する処理について詳しくは後述する。
メモリ部１７は演算部１５が演算処理に必要なワーク領域を提供したり、演算処理に用いる係数、データ、テーブル、データベース等を記憶する。
【００３７】
演算部１５は上記の機能により、入力信号に応じたテレビジョン装置２の出力設定を行う。そしてその出力設定を、通信インタフェース１６を介してテレビジョン装置２に通知し、テレビジョン装置２において当該出力設定が実行されるようにする。
通信インタフェース１６はエージェント装置１とテレビジョン装置２との間で有線又は無線の伝送路により通信を行う部位である。
【００３８】
テレビジョン装置２の構成を図３に示す。
テレビジョン装置２はアンテナ２１で受信した放送波をチューナ２２で受信復調し、デマルチプレクサ２３に供給する。
デマルチプレクサ２３は復調信号における音声データ部分を音声処理部２４に供給し、画像データ部分を画像処理部２６に供給する。
【００３９】
音声処理部２４は、復調信号からの音声データのデコードを行う。またデコード処理により得られた音声データに対して各種出力設定に応じた信号処理を行う。例えば音量レベル調整や、低域強調処理、高域強調処理、イコライジング処理、ノイズキャンセル処理、リバーブ処理、エコー処理などを行う。音声処理部２４はこれらの処理を施した音声データを音声出力部２５に供給する。
音声出力部２５は、例えば供給された音声データについてＤ／Ａ変換してアナログ音声信号とし、パワーアンプ増幅処理等を行ってスピーカ３０に供給する。これにより受信した放送コンテンツ（番組等）の音声出力が行われる。
【００４０】
画像処理部２６は、復調信号からの画像データのデコードを行う。またデコード処理により得られた画像データに対して各種出力設定に応じた信号処理を行う。例えば輝度処理、色処理、シャープネス調整処理、コントラスト調整処理、ノイズリダクション処理などを行う。画像処理部２６はこれらの処理を施した画像データを画像出力部２７に供給する。
画像出力部２７は、例えば供給された画像データにより表示部３１の表示駆動を行う。これにより表示部３１で受信した放送コンテンツの画像出力が行われる。
【００４１】
制御部３２は例えばマイクロコンピュータ等により構成され、テレビジョン装置２における受信動作や画像及び音声の出力動作を制御する。
入力部３４は例えばユーザ操作の入力部であり、操作子や、リモートコントローラの受信部として構成される。
制御部３２は入力部３４からのユーザ操作情報に基づいて，チューナ２２の受信設定、デマルチプレクサ２３の動作制御、音声処理部２４での音声処理の設定制御、画像処理部２６での画像の出力設定処理の制御等を行う。
メモリ３３には制御部３２が制御を行うために必要な情報が記憶されている。例えば各種の画像設定、音声設定に応じた実際の設定値がメモリ３３に記憶され、制御部３２が読み出せるようにしている。
【００４２】
制御部３２には通信インタフェース３５（及び図２の通信インタフェース１６）を介してエージェント装置１の演算部１５と通信可能とされている。これにより、演算部１５から画像や音声の出力設定の情報を取得することができる。
制御部３２がエージェント装置１から受信した出力設定に従って音声処理部２４や画像処理部２６の信号処理の制御を行うことで、テレビジョン装置２において、エージェント装置１が設定した出力設定による画像及び音声の出力が実現される。
【００４３】
なお図３のテレビジョン装置２は、アンテナ２１で放送波が受信される構成例としたが、もちろんケーブルテレビジョンやインターネット放送などに対応するテレビジョン装置２でもよいし、例えばインターネットブラウザ機能などを備えたものでも良い。図３はあくまで画像及び音声の出力機器としてのテレビジョン装置２の一例である。
【００４４】
図２のエージェント装置１における演算部１５の機能構成について図４Ａで説明する。
演算部１５には入力管理部７０、解析部８０、出力設定制御部９０の機能が設けられる。
【００４５】
図４Ａのように入力管理部７０としては、入力制御部７１、入力解析部７２の機能を有する。
入力制御部７１は、例えばマイクロホン１１や撮像部１２等のセンシング機器５のデバイスからの入力の管理を行う。例えば入力信号の受信や一時記憶等を行う。
入力解析部７２は、音声信号、画像信号などの入力制御部７１が取得したデータを解析部８０が利用できる情報にする処理を行う。
【００４６】
解析部８０は、入力管理部７０からの情報を元に、テレビジョン装置２の前にいるユーザの情報・音声指示を解析する処理を行う。
このために解析部８０は、設定意図解析部８１、ユーザ検出部８２、ユーザ情報管理部８３、集中度検出部８４としての機能を有する。
【００４７】
設定意図解析部８１は、音声入力情報を解析し、画像や音声に関するユーザの出力設定の意図を解析する処理を行う。
具体的には音声認識によりユーザの出力設定に関する発話（画像や音声の出力設定に関する用語）を理解し、設定をユーザの意思に沿って変更できるようにする。
例えば「もっとシャープにしてほしい」という発話を、ユーザがシャープネス設定の変更を求めている言葉と理解する。このためには、例えばメモリ部１７には各種の出力設定に関する多様な言葉が記憶されるようにしておき、照合によりユーザの意図が正しく理解できるようにする。具体的には例えば「うるさい」「音が大きい」「騒がしい」「音を下げろ」・・・など多様な言葉が、それぞれ音量の低下を指示する言葉として認識できるように、１つの設定操作を表現する多くの言葉が記憶されたテーブルを持つようにする。設定意図解析部８１はユーザの発話とこれらのテーブルを照合して、ユーザの意図を判定する。
【００４８】
ユーザ検出部８２は、撮像部１２によるセンシング情報を解析し、テレビジョン装置２の前にいるユーザを識別する処理を行う。ユーザ識別は、個人識別であってもよいし、例えば年齢層判別のようなユーザの属性の識別のようなものでもよい。
例えば家庭で用いるシステムであれば、家族の個々人を識別することが考えられる。
【００４９】
ユーザ情報管理部８３は、連携機器から得られるユーザの趣向情報や、コンテンツの支払い情報、コンテンツの関心度等を管理する。
ユーザの趣向等の情報は、例えばメモリ部１７にこれまでの各ユーザの視聴履歴や操作履歴の情報を蓄積し、その履歴情報から推定することもできる。また例えばインターネット等の伝送路を介したサーバからユーザ個人の情報を取得してもよい。
或いは各種のユーザ属性による一般的な趣味嗜好の情報をデータベース或いは外部サーバから取得することも考えられる。例えば低年齢層はこのような趣向を持つということを示す情報などである。
実施の形態では、ユーザ情報管理部８３が、これらのユーザの情報を用いて、後述する図１０の設定管理情報を生成、更新するものとする。
【００５０】
集中度検出部８４は、撮像部１２による撮像画像から得られる視線情報を元に、ユーザのコンテンツに対する集中度を算出する処理を行う。
【００５１】
出力設定制御部９０は、解析部８０の解析結果、少なくともユーザ識別結果として得られるユーザ識別情報を用いて、画像出力又は音声出力に関する設定である出力設定を行う。このために出力設定制御部９０は、出力設定選択部９１、画像制御部９２、音声制御部９３としての機能を備える。
【００５２】
出力設定選択部９１は、解析部８０から得られた情報を元に、画像や音声の出力設定をどのように制御するかを決定する処理を行う。
画像制御部９２は画質の制御を行う。具体的には画像に関する出力設定の情報をテレビジョン装置２の制御部３２に送信する処理を行う。なお、画像制御部９２が直接、画像処理部２６の出力設定に関する処理の制御を行うようにしてもよい。
音声制御部９３は音量、音質の制御を行う。具体的には音声に関する出力設定の情報をテレビジョン装置２の制御部３２に送信する処理を行う。なお、音声制御部９３が直接、音声処理部２４の出力設定に関する処理の制御を行うようにしてもよい。
【００５３】
本実施の形態では演算部１５が以上の機能を備え、ユーザ毎、状況に応じてテレビジョン装置２における画像や音声の出力設定を切り替えることで、視聴しているユーザにとって、より適した映像や音声が出力されるようにする。
なお、図４Ｂに変形例を示した。この図４Ｂは、入力管理部７０と解析部８０がエージェント装置１における演算部１５に設けられ、出力設定制御部９０はテレビジョン装置２の制御部３２に設けられる状態を示している。
この場合、解析部８０の解析結果が制御部３２に供給され、制御部３２が出力設定制御部９０により、解析結果に応じた出力設定を行うことになる。
例えばこのように演算部１５と制御部３２で機能を分担して備えるようにしても良い。
【００５４】
以上の図４Ａ、図４Ｂのようなソフトウエアによる機能を備えるエージェント装置１はハードウエア構成としては、例えば図５のようなコンピュータ装置１７０により実現できる。
【００５５】
図５において、コンピュータ装置１７０のＣＰＵ（Central Processing Unit）１７１は、ＲＯＭ（Read Only Memory）１７２に記憶されているプログラム、または記憶部１７８からＲＡＭ（Random Access Memory）１７３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。ＲＡＭ１７３にはまた、ＣＰＵ１７１が各種の処理を実行する上において必要なデータなども適宜記憶される。
ＣＰＵ１７１、ＲＯＭ１７２、およびＲＡＭ１７３は、バス１７４を介して相互に接続されている。このバス１７４にはまた、入出力インタフェース１７５も接続されている。
【００５６】
入出力インタフェース１７５には、センシング機器５、或いは操作子や操作デバイスよりなる入力部１７６が接続される。
また入出力インタフェース１７５には、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）或いは有機ＥＬ（Electro-Luminescence）パネルなどよりなるディスプレイ、並びにスピーカなどよりなる出力部１７７が接続される場合も考えられる。
入出力インタフェース１７５には、ハードディスクなどより構成される記憶部１７８、モデムなどより構成される通信部１７９が接続される場合もある。
通信部１７９は、ネットワーク３として示したインターネット等の伝送路を介しての通信処理を行ったり、テレビジョン装置２との有線／無線通信、バス通信などによる通信を行う。
【００５７】
入出力インタフェース１７５にはまた、必要に応じてドライブ１８０が接続され、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリなどのリムーバブルメディア１８１が適宜装着され、それらから読み出されたコンピュータプログラムが、必要に応じて記憶部１７８にインストールされる。
【００５８】
上述した演算部１５の機能をソフトウエアにより実行させる場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、ネットワークや記録媒体からインストールされるようにすることができる。
この記録媒体は、ユーザにプログラムを配信するために配布される、プログラムが記録されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、若しくは半導体メモリなどよりなるリムーバブルメディア１８１により構成される。或いは、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに配信される、プログラムが記録されているＲＯＭ１７２や、記憶部１７８に含まれるハードディスクなどでも構成される。
【００５９】
このようなコンピュータ装置１７０をエージェント装置１とする場合は、コンピュータ装置１７０は入力装置１７６としてのセンシング機器５の情報を入力し、ＣＰＵ１７１が演算部１５として機能し、通信部１７９を介して出力設定の情報をテレビジョン装置２の制御部３２に送信するという動作を行うことができる。
【００６０】
＜３．第２構成例：出力機器内蔵のエージェント装置＞
図１Ｂのようにエージェント装置１がテレビジョン装置２に内蔵される場合としての第２構成例を図６に示す。
なお、図１Ｂではセンシング機器５が別体のものとして示したが、図６ではセンシング機器５もテレビジョン装置２に内蔵される例としている。各部の符号は図２，図３と同一とし、各部の重複説明を避ける。
【００６１】
図６のようにエージェント装置１としての上述した構成がテレビジョン装置２内に設けられる。制御部３２と演算部１５は例えば内部バス等により通信可能とされ、出力設定の情報等のやりとりを行う。
このようにエージェント装置１はテレビジョン装置２の内部装置として組み込み可能である。そしてこの構成でも、ユーザ毎、状況に応じてテレビジョン装置２における画像や音声の出力設定を切り替えることができる。
【００６２】
＜４．第３，第４構成例：外部解析エンジンを利用する構成＞
図１Ｃに対応する第３構成例を図７に示す。
これはエージェント装置１がネットワーク３を介して解析エンジン４と通信可能とした例である。
エージェント装置１の演算部１５は、入力管理部７０と解析情報取得部１００を備える
また解析エンジン４側に解析部８０と出力設定制御部９０を備える。
またエージェント装置１は、ネットワーク３を介した通信のためネットワーク通信部１８を備える。
【００６３】
この場合演算部１５の処理としては、入力管理部７０で取得した解析用のデータを、解析情報取得部１００がネットワーク通信部１８により、ネットワーク３を介して解析エンジン４に送信する。
解析エンジン４では、解析部８０により必要な解析処理を行い、その結果を用いて出力設定制御部９０が出力設定を行う。そして出力設定の情報をエージェント装置１に送信する。
解析情報取得部１００は、解析エンジン４から送信されてきた出力設定の情報を取得し、それを通信インタフェース１６によりテレビジョン装置２の制御部３２に送信させる。
このような構成により、先の第１構成例、第２構成例と同様に、ユーザ毎、状況に応じてテレビジョン装置２における画像や音声の出力設定を切り替えることができる。
【００６４】
図１Ｄに対応する第４構成例を図８に示す。
これは先の図６の構成にネットワーク通信部３６を追加している。
また図７と同様に、エージェント装置１の演算部１５は、入力管理部７０と解析情報取得部１００を備え、解析エンジン４側に解析部８０と出力設定制御部９０を備える。
【００６５】
この場合、演算部１５の処理としては、入力管理部７０で取得した解析用のデータを、解析情報取得部１００がネットワーク通信部３６により、ネットワーク３を介して解析エンジン４に送信する。
解析エンジン４では、解析部８０により必要な解析処理を行い、その結果を用いて出力設定制御部９０が出力設定を行う。そして出力設定の情報をエージェント装置１に送信する。
解析情報取得部１００は、解析エンジン４から送信されてきた出力設定の情報を取得し、それを内部バス等の通信により制御部３２に送信する。
このような構成により、先の第１構成例、第２構成例と同様に、ユーザ毎、状況に応じてテレビジョン装置２における画像や音声の出力設定を切り替えることができる。
【００６６】
＜５．第１の実施の形態の処理：状況に応じた設定＞
以上の各種の構成例において実行される具体的な処理例として第１の実施の形態の処理を図９、図１０、図１１で説明する。
【００６７】
図９は検出された状況に応じたテレビジョン装置２の出力設定を行う処理例を示している。この図９は、例えば第１構成例又は第２構成例における演算部１５が、上述した各機能により実行する処理として示している。
また演算部１５は図９の開始から終了までを繰り返し実行する。例えば演算部１５は、テレビジョン装置２において画像／音声出力が行われている期間、継続的に図９の処理を行うことが考えられる。但し、処理負担の削減のために、例えば所定時間間隔で間欠的に図９の処理を行うようにしてもよい。
【００６８】
ステップＳ１０１で演算部１５は入力制御部７１の機能によりセンシング機器５からの入力を受け付ける。
ステップＳ１０２で演算部１５は入力解析部７２の機能により、受け付けた音声信号や画像信号を、解析部８０が扱える状態にする処理を行う。
ステップＳ１０３で演算部１５は、音声による操作指示の入力であったか否かにより処理を分岐する。
【００６９】
但し実際にはステップＳ１０３で演算部１５は、ユーザの発話としての音声入力があったか否かを判定すればよい。操作指示であるか否かは、ステップＳ１０４で判定するためである。
またこの場合の音声入力としては、例えば視聴しているユーザの発話音声のみを指す。マイクロホン１１によってはテレビジョン装置２の出力音も当然収音されてしまうが、そのような音声は検知対象外とする。
例えば演算部１５の入力制御部７１がテレビジョン装置２のスピーカ３０からの出力音声信号を入力するようにしておき、当該音声と同様の音声は検知対象から外すようにする。或いはユーザの声を学習し、声の判別を入力制御部７１が行うようにして、ユーザ音声の入力を判定することも考えられる。
【００７０】
音声によるユーザの操作指示であったことを検知した場合、演算部１５はステップＳ１０３からＳ１０４に進み、設定意図解析部８１の機能により、ユーザが求めている設定内容を理解する。そしてそれに応じて変更すべき出力設定の制御内容を特定する。
つまり入力音声を解析して、まずユーザが何を求めた発話なのかを理解するわけであるが、次のような言葉とユーザ意図の内容が想定される。
「もっとシャープにしてほしい」・・・シャープネス設定を強くする
「画にノイズが出ている」・・・ノイズリダクションをかける
「目が疲れた」・・・輝度を下げる
「音がシャカシャカしている」・・・音声イコライザの調整、高域減衰
「音が大きい」・・・音量低下
【００７１】
上述したように演算部１５は、ユーザの言葉とそれによる出力設定の内容を対応づけたデータベース等を参照して、発話され入力された音声内容が、どのような出力設定変更を求めているのか理解する。
そしてその求めた内容で出力設定が変更されるようにするための制御内容を決定する。  例えば「音が大きい」という発話に対して音量低下という制御内容を理解し、その制御内容に応じた実際の出力設定値を選択する。例えば音量レベルを１段階低下させた音量レベル設定値を生成する。
また例えば「もっとシャープにしてほしい」という発話に対してシャープネス設定を強くするという制御内容を理解し、シャープネスレベルを上昇させるシャープネス設定値を生成する。
【００７２】
なお、もちろん指示ではない音声入力も検知される場合があり、ユーザの発話音声の全てが操作指示ではない。特に発話された言葉が出力設定に対応しない場合は、演算部１５はステップＳ１０４で制御不要と決定すればよい。
【００７３】
ステップＳ１０５では設定変更の有無を確認する。特に今回、出力設定の変更が不要なタイミングであると判定した場合（ステップＳ１０４で制御不要と判定された場合）は、そのまま図９の処理を終了し、再びステップＳ１０１から処理を開始する。もしくは所定時間後にステップＳ１０１から処理を開始する。
【００７４】
ステップＳ１０５で、出力設定の変更を行うとされた場合（ステップＳ１０４で何らかの制御内容（出力設定値）が決定された場合）は、演算部１５はステップＳ１１０に進んで出力設定選択部９１の機能により制御内容に応じた出力設定制御を行う。
上記のようにステップＳ１０４で音声出力設定値や画像出力設定値が生成されたことに応じて、演算部１５は画像制御部９２や音声制御部９３の機能により、出力設定値をテレビジョン装置２の制御部３２に送信する。これによって制御部３２の制御により音声処理部２４や画像処理部２６における出力設定がユーザの望む状態に変更される。
【００７５】
音声による入力がない場合はステップＳ１０３からＳ１０６に進む。この場合は演算部１５はユーザ検出部８２の機能によりユーザ認識を行う。即ち撮像装置３により得られた撮像画像から、テレビジョン装置２の前にいるユーザを認識する。この場合のユーザ認識とは、例えば個々のユーザを識別情報に対応づけるように個人個人の識別を行ってもよいし、年齢層を判定するなどでもよい。
【００７６】
ステップＳ１０７では、ユーザ認識の結果、複数のユーザがテレビジョン装置２の前にいる状態であるか否かを判定する。
ユーザが一人の場合、演算部１５はステップＳ１０８に進み、ユーザ情報管理部８３の機能により、当該認識したユーザに応じた出力設定の制御内容を決定する。
もちろん、制御不要な場合もある。ここでは異なるユーザが検知された場合やコンテンツ（放送中の番組）が、変わった場合にその状況に応じて出力設定を変更するものとする。
これらに該当しない場合は、制御不要と判定してステップＳ１０５に進み、処理を終える。
一方、出力設定の変更としての制御を行う場合、演算部１５はステップＳ１０８で制御内容を決定し、ステップＳ１０５からＳ１１０に進んで、その制御内容に応じた設定を出力設定選択部９１の機能により選択する。そして演算部１５は画像制御部９２や音声制御部９３の機能により、選択した出力設定値をテレビジョン装置２の制御部３２に送信する。これによって制御部３２の制御により音声処理部２４や画像処理部２６における出力設定が、検知されたユーザに適した状態に変更される。
【００７７】
この場合のステップＳ１０８での処理の具体例を説明する。演算部１５は例えば図１０の設定管理情報を参照して制御内容を特定する。
設定管理情報は、コンテンツの入力ソース、コンテンツＩＤ、コンテンツ名、ユーザＩＤ（Ｕ１，Ｕ２・・・）という組み合わせにおいて、画像出力設定値Ｉｉ、音声出力設定値Ｓｉが記憶されているテーブルである。（ｉ＝１，２，３・・・）
画像出力設定値Ｉｉは、各画像設定の組み合わせを表している。
例えばＩｉは［輝度：Ｉａ，シャープネス：Ｉｂ，明るさ：Ｉｃ，コントラスト：Ｉｄ，色温度：Ｉｅ，・・・］というような内容であり、各設定値がコンテンツとユーザの組み合わせに対応して記憶されていることを表している。
音声出力設定値Ｓｉは、各音声設定の組み合わせを表している。
例えばＳｉ＝［音量：Ｓａ，高域ゲイン：Ｓｂ，低域ゲイン：Ｓｃ，ノイズキャンセル：Ｓｄ，リバーブ：Ｓｅ，・・・］というような内容である、各設定値がコンテンツとユーザの組み合わせに対応して記憶されていることを表している。
【００７８】
例えばこの図１０では、ユーザＩＤとしてＵ１〜Ｕ４が記憶されているが、これが４人家族の各人に設定されたユーザＩＤとする。
例えばユーザＵ１，Ｕ２が父親、母親とした場合、それぞれがコンテンツＩＤ＝０００００１のニュースＸＸの視聴時の画像出力設定値Ｉ１，Ｉ２、音声出力設定値Ｓ１，Ｓ２が記憶されている。つまり個人とコンテンツの組み合わせ毎に出力設定値が登録される。
【００７９】
例えば演算部１５は、ステップＳ１０６でユーザを認識する際に、そのユーザのユーザＩＤを特定する。そしてステップＳ１０８では、演算部１５は、制御部３２から取得した現在出力中のコンテンツの情報と、ユーザＩＤとを用いて設定管理情報を参照し、現在の組み合わせでの画像出力設定値Ｉｉ、音声出力設定値Ｓｉを読み出す。
これが、現在テレビジョン装置２側で実行している出力設定と異なる場合、演算部１５は読み出した画像出力設定値Ｉｉ、音声出力設定値Ｓｉを新たな設定値として制御内容を決定し、ステップＳ１１０で出力設定制御を行うことになる。
もちろん設定管理情報から読み出した画像出力設定値Ｉｉ、音声出力設定値Ｓｉが現在の出力設定と同じであれば、制御不要としてステップＳ１０５から処理を終えれば良い。
【００８０】
なお図１０のようにコンテンツ毎、及び入力（ＴＶ，ＨＤＭＩ１，ＨＤＭＩ２，・・・）毎に出力設定値を保持してもよいし、ジャンル毎、シーン検出によるシーン毎などで設定値を保持してもよい。（なお、ＨＤＭＩは登録商標）
また場合によっては、コンテンツとユーザの組み合わせに対応した出力設定値が登録されていない場合もある。その場合は、プリセットを用いたり、ユーザの年齢や趣向情報を元にクラウド上で共有されている設定情報からおすすめの出力設定値を用いてもよい。
【００８１】
ステップＳ１０７で複数人と判定された場合は、演算部１５はステップＳ１０９に進み、複数人の中で対象ユーザを選択する。
そしてその対象ユーザとコンテンツの組み合わせに応じてステップＳ１０８で制御内容を決定し、必要であれば、出力設定制御を同様に行うことになる。
このときステップＳ１０９で、どのように対象ユーザを決めるかは多様に考えられ、その具体例については第２の実施の形態として後述する。
また、より簡易には、例えばユーザを最初にランダムに一人決めた場合は、そのユーザがいる限りは、そのユーザを対象ユーザとし続けることが考えられる。その対象ユーザがテレビジョン装置２の前からいなくなった場合で、まだ複数人いる場合は、その中でランダムに対象ユーザを決めるようにする。
【００８２】
ところで図１０のような設定管理情報は、演算部１５（ユーザ情報管理部８３）が、各ユーザの属性情報やそれにより取得した情報に基づいて生成することが考えられる。或いは演算部１５（ユーザ情報管理部８３）は、この設定管理情報を、ネットワークを介して所定の情報サーバから取得してもよい。特には、各ユーザの属性や嗜好等が判定されている場合、それに応じて出力設定値を変更することなどもできる。
また演算部１５（ユーザ情報管理部８３）は、設定管理情報を、ユーザの操作履歴やコンテンツ視聴履歴に応じて逐次更新していくことが望ましい。
例えばユーザが出力設定に関する操作を行う毎に演算部１５が図１１の処理が行うようにする。
【００８３】
例えば発話による操作、或いはリモートコントローラ等を用いたテレビジョン装置２の入力部３４からの操作があった場合、演算部１５はステップＳ２０１でその操作ログを保存する。この場合、例えばユーザ検出部８２の機能により操作を行ったユーザを判定し、ユーザＩＤとコンテンツＩＤ、及び操作により変更された出力設定値を少なくとも記憶する。もちろんコンテンツ名、入力ソースも記憶することが望ましい。
【００８４】
ステップＳ２０２では、今回保存した操作ログと同じユーザ／コンテンツの組み合わせで、まだ設定管理情報に反映していない操作ログを確認する。例えば当該組み合わせで未反映の操作ログが所定数以上存在するか否かを確認する。
そしてステップＳ２０３で演算部１５は、未反映の操作ログの状況に応じて設定管理情報の更新を行うか否かを判定する。
例えば同じ組み合わせで未反映の操作ログが所定数以上ある場合、それによって当該ユーザの当該コンテンツに対する出力設定の傾向が推定できる。そのような場合、演算部１５はステップＳ２０４に進み、未反映の操作ログを用いて画像出力設定値Ｉｉ、音声出力設定値Ｓｉを計算する。
そして当該ユーザと当該コンテンツの組み合わせで、すでに設定管理情報に登録がある場合は、その登録された画像出力設定値Ｉｉ、音声出力設定値Ｓｉも用いて、最近の操作ログの状況から、変更が必要か否かを計算することになる。
一方、当該ユーザと当該コンテンツの組み合わせが未登録の組み合わせの場合は、未反映の操作ログから、そのユーザがそのコンテンツの視聴時に望むであろう画像出力設定値Ｉｉ、音声出力設定値Ｓｉを算出する。
【００８５】
ステップＳ２０５で演算部１５は、計算した画像の出力設定値Ｉｉ、音声の出力設定値Ｓｉを設定管理情報に登録する。従って、当該ユーザとコンテンツの組み合わせにおいてすでに登録があれば、その画像出力設定値Ｉｉ、音声出力設定値Ｓｉが更新される場合がある。また当該組み合わせにおいて登録がなければ、新規登録されることになる。
ステップＳ２０６で演算部１５は、今回使用した操作ログについて反映ログとして管理し、次回の未反映ログとして使用しないようにする。
【００８６】
このような処理が行われることで、設定管理情報には、各ユーザの使用に応じて各コンテンツ及びユーザの組み合わせに応じた出力設定が登録／更新されていく。これによって使用が進むほど、図９の処理でユーザにとって適切な出力設定がなされる確度が高まっていくことになる。
【００８７】
なお、図１０の例は個人別に各コンテンツとの組み合わせで出力設定値をテーブル化したものであるが、ユーザ属性とコンテンツの組み合わせで管理できるようにしてもよい。
例えば年齢層（１０歳以下の子供、１１〜２０歳、２１〜６０歳、６１歳以上などの別）や性別などの属性と、各コンテンツ（或いはコンテンツのジャンル毎）の組み合わせで画像出力設定値Ｉｉ、音声出力設定値Ｓｉを記憶する。この場合、各組み合わせにおいてある程度一般的な出力設定値を予め用意しておき、例えばメモリ部１７に記憶させたり、ネットワーク３を介して取得できるようにしておく。
そして図９のステップＳ１０８では、ユーザ識別情報（属性の識別情報）に基づいて、そのような出力設定値を取得するようにしてもよい。
設定管理情報がユーザ属性に対応するデータとされる場合でも、各家庭における該当年齢層のユーザの操作履歴に応じて上記図１１のような処理で更新していくことで、各ユーザに適した設定値が学習されていくようにすることもできる。
【００８８】
＜６．第２の実施の形態の処理：複数ユーザ対応Ｉ＞
第２の実施の形態として、複数ユーザが居る場合の例を説明する。これは上記図９の処理におけるステップＳ１０９として、より有効な例である。
まず複数ユーザが居る場合の、対象ユーザ選択の考え方として、［Ａ１］〜［Ａ５］の例を挙げる。
【００８９】
［Ａ１］番組ジャンル・視聴年齢による対象ユーザ選択
撮像部１２による撮像画像からの顔認識によりユーザを識別し、番組ジャンルや視聴年齢に応じて最適なユーザの好みの出力設定とする。
視聴年齢・番組ジャンルに応じた出力設定値はあらかじめプリセットとして保持しておくことが考えられる。例えば、子ども向け番組であれば、子どもの好みの設定にする。お年寄りが視聴している場合であれば、字幕・音量を大きくするなどがある。
もちろんユーザが特定される場合は上述の設定管理情報（図１０）を参照して出力設定値を取得してもよい。
【００９０】
［Ａ２］集中度による対象ユーザ選択
ユーザ毎に視線が一定範囲内にある時間を計測し、視聴集中度を計測し、集中度の高いユーザを対象ユーザとし、その対象ユーザの好みの出力設定とする。
途中から眠ってしまった人がいたら、起きている人を優先する。
また例えばスマートホンなど操作をしながら視聴している人は優先しないなどとすることもできる。
連携機器であるウェアラブルデバイスやスマートホン等から、寝ている人や、スマートホンを操作中の人の情報を取得することも考えられる。
【００９１】
［Ａ３］集中度と関心度による対象ユーザ選択
視線による集中度、ユーザ毎の視聴履歴から算出される関心度が高いユーザの好みの出力設定とする。
例えば複数人視聴している状況で、それぞれのユーザの関心度を算出し、関心度の高い人を対象ユーザとして、その人の好みの出力設定とする。例えば設定管理情報を参照して出力設定値を取得する。
例えば父親が毎日見ているスポーツ番組では父親優先の出力設定となるような処理となる。
【００９２】
この場合の番組毎の関心度（Ｒ）は、例えば次のように定義する。
まず撮像画像から取得できる情報（集中度）として次のＸ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４を求める。
Ｘ１：その番組を視聴中にテレビジョン装置２の前にユーザがいた時間（録画コンテンツでコマーシャルが検出できる場合はその時間帯を除外する。以降についても同様）。
Ｘ２：その番組を視聴中にユーザの顔の向きがテレビジョン装置２を向いていた時間。
Ｘ３：その番組を視聴中にユーザの視線がテレビジョン装置２の方向を向いていた（ある一定範囲内に視線があった）時間。
Ｘ４：その番組を視聴中のユーザの表情から得られる喜怒哀楽指数（例：笑顔度の高さ、笑顔になった時間の長さが大きいほど指数は高い）。
【００９３】
また視聴履歴から得られる情報として次のＹ１，Ｙ２，Ｙ３を求める。
Ｙ１：同じ番組を見始めてから、見続けている割合（例えば４月から始まった週１回の番組を７月から見始めて毎週欠かさず見ている場合は１００％と換算するなど、見始めからの継続性をもって換算する）。
Ｙ２：その番組を録画したかどうか。
Ｙ３：録画の場合の再生回数。
【００９４】
以上の数値を用いて関心度算出の関数ｆにより関心度Ｒを算出する。
関心度Ｒ＝ｆ（Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，Ｘ４，Ｙ１，Ｙ２，Ｙ３）
【００９５】
なお、上記以外にも、連携機器から取得したユーザの趣向情報（好きな俳優・声優・番組・ジャンルなど）と番組情報（出演者情報など）を用いてもよい。
また、ここでは関心度Ｒに集中度の要素を加えているが、関心度のみを用いて対象ユーザ選択を行うことも考えられる。例えば上記Ｙ１，Ｙ２，Ｙ３を用いて、
関心度Ｒ＝ｆ（Ｙ１，Ｙ２，Ｙ３）
とする例である。
【００９６】
［Ａ４］コンテンツ購入者による対象ユーザ選択
顔認識とユーザの支払い情報に応じて、コンテンツ購入者を対象ユーザとし、その対象ユーザの好みの出力設定とする。
【００９７】
［Ａ５］画面までの距離による対象ユーザ選択
各ユーザの画面からの距離を計測し、画面の近くにいるユーザを対象ユーザとし、その対象ユーザの好みの出力設定とする。
【００９８】
例えば以上の［Ａ１］〜［Ａ５］のような対象ユーザ選択の手法が考えられる。第２の実施の形態としては、例えばテレビジョン装置２の前に複数ユーザが検知された場合、これらの手法で対象ユーザを選択し、その対象ユーザ及びコンテンツに応じた出力設定を行う。
【００９９】
図１２に上記［Ａ１］を用いた処理例を示す。図１２は図９のステップＳ１０９を詳しく示したものである。
複数ユーザの検知によって図９のステップＳ１０９に進んだ場合、演算部１５は図１２のステップＳ１５０としてコンテンツ情報を取得する。即ちまず現在視聴中のコンテンツ（番組等）に関する情報を確認する。例えばジャンルや、字幕有無などである。
また演算部１５はステップＳ１５１でユーザ属性を解析する。この場合、複数ユーザのそれぞれについて、例えば年齢層を判定する。
【０１００】
ステップＳ１５２で演算部１５は、コンテンツが子供向けのものであるか否かで処理を分岐する。子供向けコンテンツの場合、ステップＳ１５３で、視聴者の中に子供が居るか否かを確認し、子供がいる場合はステップＳ１５６で、子供を対象ユーザとする。
そしてステップＳ１０９を終え、図９のステップＳ１０８，Ｓ１０５，Ｓ１１０に進むことになる。
【０１０１】
なお、子供が一人の場合は、その子供を対象ユーザとし、図１０の設定管理情報を参照して画像出力設定値Ｉｉ、音声出力設定値Ｓｉを取得すればよい。
子供が複数の場合、その子供の中で例えば上記［Ａ２］の手法で最も集中している子供を特定し、対象ユーザとすることも考えられる。もちろん［Ａ３］［Ａ５］の手法を用いて選んでもよい。
また、各個人を特定せずに、一人以上の子供がいるか否かを判定してもよい。その場合、コンテンツと子供一般という組み合わせで、図１０のような設定管理情報を備えている（もしくは外部機器やネットワークに情報要求する）ようにする。これにより子供に適した画像出力設定値Ｉｉ、音声出力設定値Ｓｉを取得し、出力設定制御を行うことができる。
【０１０２】
視聴しているコンテンツが子供向けのコンテンツではない場合は、演算部１５は図１２のステップＳ１５２からＳ１５４に進み、字幕の有無を判定する。もしくはコンテンツ内容が高齢者向けのジャンルであるか否かを判定してもよい。
字幕がある場合、演算部１５はステップＳ１５５に進み、視聴者の中に年配者がいるか否かを確認する。
年配者がいる場合はステップＳ１５７で、その年配者を対象ユーザとする。
そしてステップＳ１０９を終え、図９のステップＳ１０８，Ｓ１０５，Ｓ１１０に進むことになる。
【０１０３】
この場合も、年配者が一人の場合は、その人とコンテンツの組み合わせで図１０の設定管理情報を参照して画像出力設定値Ｉｉ、音声出力設定値Ｓｉを取得すればよい。
年配者が複数の場合、上記［Ａ２］〜［Ａ５］のいずれかの手法で一人を主たる視聴者として対象ユーザとすることも考えられる。
また、各個人を特定せずに、一人以上の年配者がいるか否かを判定し、コンテンツと年配者という組み合わせで画像出力設定値Ｉｉ、音声出力設定値Ｓｉを取得するようにすればよい。
【０１０４】
ステップＳ１５４で字幕無しの場合、ステップＳ１５３で子供がいないと判定された場合、又はステップＳ１５５で年配者がいないと判定された場合は、演算部１５はステップＳ１５８で他の手法で対象ユーザを選択する。例えばランダムに選択してもよいし、［Ａ２］〜［Ａ５］のいずれかの手法で選択してもよい。
【０１０５】
以上の図１２の処理より、複数の視聴者がいる場合でも、視聴者に子供がいて子供向けのコンテンツの場合、或いは視聴者に年配者がいて年配者が見るコンテンツの場合において、それらの人を優先した出力設定制御が行われることになる。
特に細かい設定操作を行わないことが多い子供や高齢者にとって、適した出力設定での視聴環境を提供できる。
【０１０６】
図１３は上記［Ａ２］を用いた処理例である。この図１３も図９のステップＳ１０９を詳しく示したものである。
複数ユーザの検知によって図９のステップＳ１０９に進んだ場合、演算部１５は図１３のステップＳ１７０として、各ユーザの集中度を算出する。例えば一定時間での視線方向や顔の向き、目が閉じられているか否か、或いはスマートホン等の他の機器の操作状況などを検出し、各人の集中度を算出する。
算出が完了したら演算部１５はステップＳ１７１からＳ１７２に進み、各ユーザの集中度を比較する。そして演算部１５はステップＳ１７３で、例えば一番集中度が高いユーザを対象ユーザとして決定する。
その後演算部１５は図９のステップＳ１０８に進む。
【０１０７】
この処理により、集中して視聴している人に合わせた出力設定がなされることで、テレビジョン装置２の設定機能を有効な状態で発揮できることになる。
なお、集中度が高い人が複数いた場合は、それらの人の関心度などを用いて選択してもよい。
或いは集中度が高い人の年齢層が同じ場合は、その年齢層とコンテンツの組み合わせに応じた画像出力設定値Ｉｉ、音声出力設定値Ｓｉを取得するということも考えられる。
【０１０８】
図１４は上記［Ａ１］〜［Ａ５］を、優先順位を付けて組み合わせた例である。この図１４も図９のステップＳ１０９を詳しく示したものである。
複数ユーザの検知によって図９のステップＳ１０９に進んだ場合、演算部１５は図１４のステップＳ１９０として、まず視聴者の中にコンテンツ購入者がいるか否かを判別する。なお、このためには例えば家族の個人毎に予め顔認識を行っておくことが望ましい。またコンテンツ購入者の情報は、例えばコンテンツサーバ側から取得しておくことが考えられる。
視聴者にコンテンツ購入者がいた場合は、演算部１５はステップＳ１９４に進み、［Ａ４］処理、即ちコンテンツ購入者を対象ユーザとする。
【０１０９】
コンテンツ購入者がいなかった場合、演算部１５はステップＳ１９１に進む。この場合、演算部１５は、視聴者に子供がいてコンテンツが子供向けであるか、或いは視聴者に高齢者がいてコンテンツは字幕ありか、という条件を判断する。具体的には図１２のステップＳ１５０〜Ｓ１５５の処理を行うことになる。
そして、上記いずれかの条件が満たされている場合は、演算部１５はステップＳ１９５に進み、［Ａ１］処理、即ち子供或いは高齢者を対象ユーザとする。
【０１１０】
ステップＳ１９１の条件が満たされない場合、演算部１５はステップＳ１９２に進み、関心度情報が取得可能であるか否かを確認する。
関心度情報が取得可能であれば、演算部１５はステップＳ１９６に進み、［Ａ３］処理、即ち関心度の高いユーザを対象ユーザとする。例えば各ユーザの関心度を、関心度Ｒ＝ｆ（Ｙ１，Ｙ２，Ｙ３）で求めて比較し、対象ユーザを決定する。
【０１１１】
関心度情報が取得できない場合、演算部１５はステップＳ１９３に進み、集中度の計測が完了しているか否かを判定する。
例えばステップＳ１９３に最初に進んだ時点で、演算部１５は各ユーザの集中度算出を開始する。集中度算出はある程度の時間を要するため、最初は集中度算出が完了していない。そこで算出未完了の時点では、演算部１５はステップＳ１９８に進んで［Ａ５］処理、即ち画面に最も近いユーザを対象ユーザとする。そして図９のステップＳ１０８に進む。
【０１１２】
その後も、演算部１５の図９の処理は繰り返され、状況（ユーザ及びコンテンツ）が変わらなければ、その都度図９のステップＳ１０９、図１４のステップＳ１９３に進む。
そしてステップＳ１９３に進んだある時点で各ユーザの集中度の算出が完了したら、演算部１５はステップＳ１９７に進み［Ａ２］処理、即ち集中度の高いユーザを対象ユーザとする。
【０１１３】
以上の図１４のように［Ａ１］〜［Ａ５］を、優先順位を付けて組み合わせることでも、各種状況に対応した出力設定制御が可能となる。
もちろん［Ａ１］〜［Ａ５］の手法の全てではなく一部を組み合わせてもよい。
また図１４の場合の優先順位は優先度の高い方から順に［Ａ４］［Ａ１］［Ａ３］［Ａ２］［Ａ５］としたが、これと異なる優先順位で処理を行って対象ユーザを決定してもよい。
【０１１４】
＜７．第３の実施の形態の処理：複数ユーザ対応II＞
第３の実施の形態として、複数ユーザが居る場合に、それぞれのユーザに対応する例を説明する。
例えばテレビジョン装置２の前に二人のユーザが居る場合を想定する。その場合に、一人を対象ユーザとするのではなく、二人をそれぞれ対象ユーザとし、画像や音声の出し方を二人の位置に応じて変えるというものである。
次の［Ｂ１］〜［Ｂ４］として手法を例示する。
【０１１５】
［Ｂ１］画面分割して対応
例えばテレビジョン装置２において画面を分割した左右の２画面表示の状態とし、向かって左側の画像は左側のユーザにとって好適な出力設定とし、向かって右側の画像は右側のユーザにとって好適な出力設定とする。
【０１１６】
［Ｂ２］左右方向で徐々に出力設定変更
テレビジョン装置２において画面分割は行わず、徐々に右側は右側にいる人の好みの画質に、左側は左側にいる人の好みの画質に（徐々に変化させ自然になるように）、左右異方向に段階的に画像出力設定値が変化していくようにする。また左右のスピーカでそれぞれのユーザの好みの音質・音量で出力する。
【０１１７】
［Ｂ３］画面振動型スピーカにおいてユーザのいる位置に応じて音を出し分ける。
例えば有機ＥＬパネルによる画面を振動させることでスピーカとして機能させるテレビジョン装置２がある。その場合、振動アクチュエータを取り付けることで、画面を振動させ音声出力を行う。
この場合、例えば左側の振動アクチュエータと右側の振動アクチュエータに与える音声信号の出力設定を、左右の各ユーザに合わせたものとする。これにより向かって左側の音は左側のユーザにとって好ましい音で、向かって右側の音は右側のユーザにとって好ましい音とする。
【０１１８】
［Ｂ４］コンテンツのオブジェクト認識（人物やモノなど）と組み合わせて、ユーザの好みに応じた画音質に変更する。
例えば、子供を含む複数人がいた場合に、子供が好きなキャラクターの部分だけ子供の好みの画質にする。
【０１１９】
例えばこのような第３の実施の形態としての演算部１５の処理例を図１５に示す。なお図１５においてステップＳ１０１〜Ｓ１１０は図９と同様であり、説明を省略する。この図１５では、ステップＳ１０７で複数ユーザが検知された場合に、ステップＳ３０１〜Ｓ３０４の処理が行われる。
【０１２０】
ステップＳ３０１で演算部１５は、各ユーザの属性判定を行う。属性判定にとどまらず個人判定でもよい。
ステップＳ３０２で演算部１５は、各ユーザの位置を判定する。例えば左から右方向にどのような順序で各ユーザが位置しているかを判定する。
ステップＳ３０３で制御領域を設定する。出力設定値を異なるようにする画面上の領域である。
【０１２１】
ステップＳ３０４で演算部１５は、各制御領域について出力設定の制御内容を決定する。
つまり各制御領域について、その位置に対応するユーザに応じた出力設定が行われるように制御内容を決定する。そしてステップＳ１０５，Ｓ１１０の処理を行う。
【０１２２】
例えば［Ｂ２］の例でいうと、画面の左右方向に多段階に制御領域を設定する。そして向かって最も左の制御領域は、左側のユーザに応じて、例えば図１０の設定管理情報から得た画像出力設定値Ｉ（ｉｌ）を用いる。向かって最も右の制御領域は、右側のユーザに応じて図１０の設定管理情報から得た画像出力設定値Ｉ（ｉｒ）を用いる。
左側から右側に至る中間の複数の制御領域は、それぞれ輝度、シャープネス等の各出力設定値が、画像出力設定値Ｉ（ｉｌ）で示される値から画像出力設定値Ｉ（ｉｒ）に示される値に向かって徐々に変化しているようにする。
また左スピーカから出力する音声信号については、左側のユーザに応じて設定管理情報から得た音声出力設定値Ｓ（ｉｌ）を用いるようにし、右スピーカから出力する音声信号については、右側のユーザに応じて設定管理情報から得た音声出力設定値Ｓ（ｉｒ）を用いるようにする。
なお、Ｉ（ｉｌ）、Ｓ（ｉｌ）は、図１０の設定管理情報において、左側にいるユーザのユーザＩＤに対応して登録されている出力設定値、Ｉ（ｉｌ）、Ｓ（ｉｌ）は右側にいるユーザのユーザＩＤに対応して登録されている出力設定値を示している。
【０１２３】
例えばこのように画面の領域毎、或いはスピーカ毎に、それぞれ対応するユーザを分担させることで、複数のユーザに対応した出力設定制御ができる。
なお、上記［Ｂ１］〜［Ｂ４］のような例は他にも考えられる。またそれらは１つのみを用いてもよいし、状況に応じて複数の手法を組み合わせてもよい。
【０１２４】
＜８．第４の実施の形態の処理：外部解析エンジンの利用＞
第４の実施の形態として、図１Ｃ（図７）や図１Ｄ（図８）のように外部の解析エンジン４を利用する場合の処理例を図１６に示す。図１６は左側にエージェント装置１の処理、右側に解析エンジン４の処理を示している。
【０１２５】
エージェント装置１（演算部１５）の処理としてステップＳ１０１，Ｓ１０２は図９のステップＳ１０１，Ｓ１０２と同様である。
即ちステップＳ１０１で演算部１５は入力制御部７１の機能によりセンシング機器５からの入力を受け付け、ステップＳ１０２で、受け付けた音声信号や画像信号を、解析エンジン４が扱える状態にする処理を行う。
そして演算部１５はステップＳ１４０で、解析エンジン４が扱える状態としたデータを解析エンジン４に送信する。
【０１２６】
解析エンジン４は、図７、図８のように解析部８０及び出力設定制御部９０としての機能により、ステップＳ４００〜Ｓ４１０の処理を行う。
解析エンジン４は、ステップＳ４００で演算部１５からの解析用のデータを受信すると、ステップＳ４０３〜Ｓ４０９の処理で、必要に応じて出力設定の制御内容を決定する。
このステップＳ４０３〜Ｓ４０９は、図９の演算部１５の処理であるステップＳ１０３〜Ｓ１０９と同様であるため説明を省略する。
【０１２７】
そして解析エンジン４は、ステップＳ４０５で設定変更ありと判定した場合に、ステップＳ４１０に進み、出力設定の制御内容の情報（画像出力設定値、音声出力設定値）をエージェント装置１に送信する。
エージェント装置１の演算部１５は、ステップＳ１４１で画像出力設定値、音声出力設定値を受信したら、ステップＳ１１０で出力設定制御を行う。即ち受信した出力設定値をテレビジョン装置２の制御部３２に送信する。
【０１２８】
これによって制御部３２の制御により音声処理部２４や画像処理部２６における出力設定が、検知されたユーザに適した状態に変更される。
そしてこの処理例では、ステップＳ４０３〜Ｓ４０９の解析処理（つまり図９のステップＳ１０３〜Ｓ１０９の解析処理）を解析エンジン４に実行させることで、エージェント装置１の処理負担は低減される。
【０１２９】
なお解析エンジン４では、出力設定値を求めてエージェント装置１に送信するほか、ユーザの識別結果のみをエージェント装置１に送信したり、対象ユーザの選択情報をエージェント装置１に送信したりすることも考えられる。
即ちエージェント装置１と解析エンジン４での処理の分けかたは多様に考えられる。
【０１３０】
＜９．まとめ及び変形例＞
以上の実施の形態によれば次のような効果が得られる。
実施の形態の図１Ａ（図２）、図１Ｂ（図６）のエージェント装置１は、センシング機器５により得られる信号を解析対象として入力し、入力信号に基づいて解析対象データを生成する入力管理部７０と、入力管理部７０が生成した解析対象データを解析してユーザ識別を行う解析部８０と、解析部８０のユーザ識別により得られたユーザ識別情報を用いて画像出力又は音声出力に関する設定である出力設定を行う出力設定制御部９０とを備える。
これにより、例えばテレビジョン装置２を視聴しているユーザに応じて画質や音質の設定が行われるようにすることができる。ユーザは、自分で画質調整や音質調整等の面倒な操作を行わなくとも、そのユーザにとって快適な画質・音質の状態で視聴を楽しむことができるようになる。
ユーザ毎に視聴時の望ましい画質・聴きたい音質、音量は微妙に異なることもあるが、各ユーザが都度設定を変更するのはとても煩わしく現実的ではない。本実施の形態では、ユーザ識別結果を用いて画音質・音量が設定されるため、各ユーザが面倒な操作をすることなく、より適した視聴環境で視聴することができる。
また視聴しているユーザが変わったり、番組が変わったりしても、そのような状況に応じて出力設定が制御されることで、状況の変化があっても常に快適な視聴環境が、ユーザの操作負担なく提供できる。
なお出力設定制御部９０は音質や音量の設定制御を行うのみでもよい。画質など画像に関する設定制御を行うのみでもよい。
また実施の形態で述べたようにユーザ識別とは、個々のユーザの識別でもよいし、ユーザ属性の識別でもよい。
【０１３１】
実施の形態では、演算部１５（出力設定制御部９０）は、ユーザ識別情報に基づいてユーザの属性に応じた出力設定値や、ユーザ個々の出力設定値としての情報を取得し、それらの情報を用いて出力設定を行う例を述べた（図９のＳ１０８、Ｓ１１０参照）
これにより、例えばテレビジョン装置２を視聴しているユーザの属性、好み、身体状況（耳が遠い等）などを反映させた画質や音質の設定が行われるようにすることができる。ユーザにとっては個人的に快適と感じられる視聴環境が自動的に得られることになる。
なお図９のステップＳ１０８等では、ユーザ識別情報とコンテンツ情報の組み合わせのテーブルである設定管理情報（図１０）を用いたが、コンテンツを区別せずにユーザ識別情報に対して出力設定値Ｉｉ、Ｓｉが記憶された設定管理情報が用いられてもよい。
【０１３２】
実施の形態では、ユーザ識別情報と、画像又は音声の出力機器であるテレビジョン装置２から出力しているコンテンツに関するコンテンツ情報を用いて出力設定を行う例を述べた（図９、図１０、図１２参照）。
例えばテレビジョン装置２で視聴しているコンテンツの内容・種別等を示すコンテンツ情報を、ユーザ識別情報と組み合わせて出力設定を行う。
これによりコンテンツとユーザの組み合わせにとって適切な画像出力、音声出力の状態が自動設定されることになる。例えばコンテンツが子供向け番組で、ユーザ識別結果として子供が視聴している状況が検知された場合、子供が子供向け番組を観ているという状況に適した出力設定ができる。例えば輝度を上げすぎない設定や、子供の好みに合わせる設定などである。また字幕付の番組を視聴していて高齢者が観ている状況であれば、音量を上げたり、字幕の文字を大きくするという設定もできる。
またスポーツやアニメ等のジャンルでも人によって見たい画質・聴きたい音質・音量は微妙に異なることもあり、都度設定を変更するのはとても煩わしく現実的ではないが、本実施の形態の場合、コンテンツ情報が設定の要素となることで、個々のコンテンツやコンテンツジャンルに合わせて画質・音質・音量が設定されることが実現され、ユーザは面倒な操作をすることなく、より適した視聴環境を得ることができる。
【０１３３】
実施の形態のエージェント装置１は、ユーザ識別情報とコンテンツ情報の組み合わせに応じた出力設定の記憶管理を行うユーザ情報管理部８３を備えている。
即ちユーザ情報管理部８３は、ユーザ個人と個々の番組等のコンテンツの組み合わせで、ユーザが通常行うと思われる画像出力設定や音声出力設定を記録した設定管理情報（図１０参照）を内部又は外部の記憶装置（例えばメモリ部１７）に記憶する処理を行う。そしてユーザ情報管理部８３は、記憶装置からユーザ識別情報とコンテンツ情報の組み合わせに応じて適切と推定される画像出力設定値Ｉｉ、音声出力設定値Ｓｉを読み出すことができる。
例えば図１０のようにコンテンツＩＤとユーザＩＤの組み合わせ毎に画像出力設定値Ｉｉや音声出力設定値Ｓｉを記憶するようにテーブル化しておく。これによりコンテンツとユーザの組み合わせにとって適切な画像出力、音声出力の状態が管理され、組み合わせが検知された状況で適した出力設定を判別できる。
【０１３４】
実施の形態では、画像出力設定又は音声出力設定に関するユーザの操作情報を用いて、ユーザ識別情報とコンテンツ情報の組み合わせに応じた出力設定の記憶内容（図１０の設定管理情報）の更新を行う例を述べた。
例えば図１１のように、ユーザの操作を示す操作ログを用いて、各ユーザがどの番組の時に音量、音質や画質等をどのように操作しているかを学習し、番組毎にユーザが望む出力設定を学習する。その学習に応じて図１０の設定管理情報を更新する。これにより設定管理情報はユーザにとって適した出力設定値を記憶した状態に維持できる。従って設定管理情報を用いた出力設定が、その時々のユーザの状況に対応できるものとなる。
上述のように個々のユーザに限らず、例えばユーザ属性とコンテンツ情報の組み合わせで設定管理情報のテーブルが形成される場合も、操作者のユーザ属性を検知して、設定管理情報を更新していくことは可能であり、その時々のユーザ属性の状況に対応できるものとなる。
【０１３５】
実施の形態では、演算部１５（出力設定制御部９０）は、ユーザ識別情報により複数のユーザを検知した場合、対象ユーザを選択し、対象ユーザに応じた出力設定を行う例を述べた（図９のＳ１０９、図１２〜図１４参照）。
複数のユーザの場合は、個々のユーザ毎に好みや身体状況が異なるため、全員に対応する制御は困難であるが、特に主たるユーザが選択できるのであれば、そのユーザを対象とすればよい。主たるユーザは各ユーザの状況やコンテンツ種別などにより判定できる。そこで複数のユーザがいる場合、対象となるユーザを選択して出力設定を行う（図９のＳ１０７→Ｓ１０９）ことで、望ましい出力環境を生成する。
【０１３６】
実施の形態では複数ユーザが検知された場合に、ユーザ属性情報を用いて対象ユーザを選択する例を述べた（図１２、図１４参照）。
例えば複数の人がいる状況において各ユーザの年齢等の属性を確認し、これを対象ユーザ選択の一要素とする。
例えばコンテンツの内容に応じて主に視聴しているユーザが属性により推定できる。子供向け番組の場合は子供、時事問題の番組の場合は大人、字幕付の場合は高齢者などである。そこで主たる視聴者をユーザ属性の情報で推定し、対象ユーザとする。これにより、複数のユーザがいる場合でも、主に視聴しているユーザに合わせた出力設定が実現できる。
【０１３７】
実施の形態では複数ユーザが検知された場合に、ユーザの集中度の情報を用いて対象ユーザを選択する例を述べた（図１３，図１４参照）。
例えば複数の人がいる状況において各ユーザの集中度を計測し、その計測結果を、対象ユーザ選択の一要素とする。
集中度を計測することで、最も熱心に視聴しているユーザを判定できる。その場合、当該熱心なユーザを対象ユーザとし、そのユーザに合わせた出力設定を行う。これにより、複数のユーザがいる場合でも、主に視聴しているユーザに合わせた出力設定が実現できる。また、スマートホンを触りながら視聴しているユーザなど、いわゆる「ながら視聴」のユーザを対象ユーザとしないことができ、より適切な対象ユーザの選択ができる。
【０１３８】
実施の形態では複数ユーザが検知された場合に、ユーザの関心度の情報を用いて対象ユーザを選択する例を述べた（図１４参照）。
例えば複数の人がいる状況において各ユーザの関心度を判定し、その判定結果を、対象ユーザ選択の一要素とする。コンテンツに応じて各ユーザの関心度は高低があることが多い。もちろん関心度が高いユーザが最も熱心に視聴しているユーザと推定できる。そこで関心度の情報を対象ユーザの選択に用いる。これにより、複数のユーザがいる場合でも主に視聴しているユーザに合わせた出力設定が実現できる。
【０１３９】
実施の形態では複数ユーザが検知された場合に、画像又は音声の出力機器から出力しているコンテンツの購入者の情報を用いて対象ユーザを選択する例を述べた（図１４参照）。
例えばコンテンツを購入した人にとっては、自分に適した視聴環境で視聴したいという思いがあるとも考えられるし、実際にコンテンツに強く興味を持っていることが推定される。そこで購入者の情報を対象ユーザの選択に用いる。これにより、複数のユーザがいる場合でも主に視聴しているユーザに合わせた出力設定が実現できる。
【０１４０】
実施の形態では複数ユーザが検知された場合に、画像又は音声の出力機器からの距離の情報を用いて対象ユーザを選択する例を述べた（図１４参照）。
例えばテレビジョン装置２の前に複数の人がいる状況において、テレビジョン装置２の画面からの距離の情報を取得し、この距離を対象ユーザ選択の一要素とする。
熱心に視聴している人ほどテレビジョン装置２からの距離が近い場合が多いため、距離も主たる視聴者の判定の要素となる。また画面に近い人程、画像や音声に対して敏感になる。これにより、複数のユーザがいる場合でも、主たる視聴者や画像や音声の影響の大きいユーザに合わせた出力設定が実現できる。
【０１４１】
実施の形態では、演算部１５（解析部８０）は、センシング機器５により得られる入力信号からユーザの操作指示を認識する処理を行う（図９のＳ１０４）。
例えばユーザが音声により操作の意思を示した場合は、それを認識する。
そして図９の処理のように音声操作の場合は、ユーザ認識よりも優先して操作対応を行うことで、ユーザの意思に沿った出力設定が実現される。
これにより音声操作システムを構築し、そのシステムにおいて、音声等の操作以外の設定はユーザ認識に基づくようなシステムとなる。この場合、ユーザが何もしなくても視聴しているユーザにとって適切な出力設定がなされるとともに、ユーザは必要に応じて音声等で指示を行うことで任意の出力設定とすることができる。
なお実施の形態では発話音声を操作として認識する例を挙げたが、ユーザのジェスチャを撮像画像から検出し、操作意思を認識するようにしてもよい。
そしてこれらの場合、センシング機器５は、音声操作、ジェスチャ操作等のセンシングも兼ね、ユーザの意思を適切に反映させるシステムを構築できる。
【０１４２】
実施の形態では、演算部１５（解析部８０）は、センシング機器５により得られる音声入力信号について、出力設定に関する言語判定を行ってユーザの操作指示内容を判定する処理を行うようにした（図９のＳ１０４）。
即ちユーザの発話音声について、何を意図する発話内容かを例えばデータベースを参照して認識する。これにより音声操作指示の内容を判定する。
例えばユーザは一般に、曖昧な言葉で希望を表現することが多い。上述のように、「もっとシャープにしてほしい」（シャープネス設定希望）、「音がシャカシャカしている」（イコライザ調整希望）などである。例えばこれらの言葉と対応すべき設定を記憶しておくことで、ユーザが感覚的に言った言葉を理解して、希望の出力設定とすることができる。このようにすると、ユーザも適切な言葉に縛られないようになるため、言葉による操作が非常に容易となる。
【０１４３】
実施の形態では、出力設定として、画像出力機器の出力画像の画質設定を行う例を挙げた。例えばテレビジョン装置等の画像出力機器の画質として、輝度、色、シャープネス、コントラスト、ノイズリダクションなど画質に関する設定を行うようにする。
これによりユーザに応じた画質設定が実現される。
また出力設定として、音声出力機器の出力音の音量又は音質の設定を行う例を挙げた。例えばオーディオ機器やテレビジョン装置等の音声出力機器について、音量レベルや音質（低域強調、高域強調、イコライジング、ノイズキャンセル等）に関する設定を行うようにする。これによりユーザに応じた音量・音質設定が実現される。
【０１４４】
実施の形態の図１Ｃ（図７）、図１Ｄ（図８）のエージェント装置１は、センシング機器５により得られる入力信号に基づいて解析対象データを生成する入力管理部７０と、入力管理部７０が生成した解析対象データに対する解析結果として、画像出力又は音声出力に関する設定のための情報を取得する解析情報取得部１００とを備える。
例えばエージェント装置１は、テレビジョン装置２や図示いないオーディオ装置などの電子機器に内蔵される、もしくはこれらの電子機器とは別体で連携する装置とされる。
そしてエージェント装置１は、音声信号や撮像画像信号としての入力信号に対する解析結果、例えば画像出力又は音声出力に関する設定情報やユーザ識別結果の情報等を、内部解析又は外部解析により取得する。図１５では解析エンジン４から取得する例を述べた。
これにより、例えばテレビジョン装置２を視聴しているユーザに応じて画質や音質の設定が行われるように必要な情報を取得できる。
そして画像出力又は音声出力に関する設定のための情報によりテレビジョン装置２等の出力設定制御が行われることで、ユーザは、自分で画質調整や音質調整等の面倒な操作を行わなくとも、そのユーザにとって快適な画質・音質の状態で視聴を楽しむことができるようになる。
なお出力設定制御部９０は音質や音量の設定制御を行うのみでもよいし、画質など画像に関する設定制御を行うのみでもよい。
【０１４５】
なお、図１Ａ（図２）、図１Ｂ（図６）のエージェント装置１における解析部８０も、入力管理部７０が生成した解析対象データに対する解析結果として画像出力又は音声出力に関する設定のための情報を取得する処理を行うため、ここでいう解析情報取得部１００としても該当する。
【０１４６】
実施の形態の演算部１５（解析情報取得部１００）は、解析対象データを外部の解析エンジン４に送信し、解析エンジン４から画像出力又は音声出力に関する設定のための情報を取得する例を述べた（図１６参照）。
これにより外部の解析エンジン４を利用したシステム構築が可能となるとともに、エージェント装置１としての処理負担の削減が実現できる。
例えば図１Ｃ、図１Ｄのエージェント装置１のように外部の解析エンジン４を用いて解析を実行させることで、エージェント装置１自体の処理負担を削減したうえで、ユーザの利便性を向上させるシステムを構築できる。
一方で、図１Ａ，図１Ｂの構成で解析部８０を備えるようにすれば、通信負担を軽減できる。
【０１４７】
実施の形態のプログラムは、上述の実施の形態で示した図９、図１１、図１２、図１３、図１４、図１５、図１６の処理を、例えばＣＰＵ、ＤＳＰ等、或いはこれらを含むデバイスに実行させるプログラムである。
即ち実施の形態のプログラムは、センシング機器５により得られる信号を解析対象として入力し、入力した信号に基づく解析対象データについて、ユーザ識別を含む解析を行い、ユーザ識別により得られたユーザ識別情報を用いて、画像出力又は音声出力に関する設定である出力設定を行う処理を情報処理装置に実行させるプログラムである。
また実施の形態の他のプログラムは、センシング機器５により得られる信号を解析対象として入力し、入力した信号に基づく解析対象データに対する解析結果として、画像出力又は音声出力に関する設定のための情報を取得する処理を情報処理装置に実行させるプログラムである。
このようなプログラムにより、上述したエージェント装置１（情報処理装置）を実現できる。
【０１４８】
このようなプログラムはコンピュータ装置等の機器に内蔵されている記録媒体としてのＨＤＤや、ＣＰＵを有するマイクロコンピュータ内のＲＯＭ等に予め記録しておくことができる。
あるいはまた、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ(Compact Disc Read Only Memory)、ＭＯ(Magnet optical)ディスク、ＤＶＤ(Digital Versatile Disc)、ブルーレイディスク（Blu-ray Disc（登録商標））、磁気ディスク、半導体メモリ、メモリカードなどのリムーバブル記録媒体に、一時的あるいは永続的に格納（記録）しておくことができる。このようなリムーバブル記録媒体は、いわゆるパッケージソフトウェアとして提供することができる。
また、このようなプログラムは、リムーバブル記録媒体からパーソナルコンピュータ等にインストールする他、ダウンロードサイトから、ＬＡＮ、インターネットなどのネットワークを介してダウンロードすることもできる。
【０１４９】
またこのようなプログラムによれば、実施の形態のエージェント装置１の広範な提供に適している。例えばパーソナルコンピュータ、携帯型情報処理装置、家電機器、記録再生機器、放送機器、携帯電話機、ゲーム機器、ビデオ機器、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等にプログラムをダウンロードすることで、当該パーソナルコンピュータ等を、本開示の情報処理装置とすることができる。
【０１５０】
なお、本明細書に記載された効果はあくまでも例示であって限定されるものではなく、また他の効果があってもよい。
【０１５１】
なお本技術は以下のような構成も採ることができる。
（１）
センシング機器により得られる信号を解析対象として入力する入力管理部と、
前記入力管理部が入力した信号に基づく解析対象データについて、ユーザ識別を含む解析を行う解析部と、
前記解析部のユーザ識別により得られたユーザ識別情報を用いて、画像出力又は音声出力に関する設定である出力設定を行う出力設定制御部と、を備えた
情報処理装置。
（２）
前記出力設定制御部は、ユーザ識別情報に基づいて取得した情報を用いて前記出力設定を行う
上記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記出力設定制御部は、ユーザ識別情報と、画像又は音声の出力機器から出力しているコンテンツに関するコンテンツ情報を用いて前記出力設定を行う
上記（１）又は（２）に記載の情報処理装置。
（４）
ユーザ識別情報とコンテンツ情報の組み合わせに応じた前記出力設定の記憶管理を行うユーザ情報管理部を備えた
上記（１）から（３）のいずれかに記載の情報処理装置。
（５）
前記ユーザ情報管理部は、画像出力設定又は音声出力設定に関するユーザの操作情報を用いて、ユーザ識別情報とコンテンツ情報の組み合わせに応じた前記出力設定の記憶内容の更新を行う
上記（４）に記載の情報処理装置。
（６）
前記出力設定制御部は、ユーザ識別情報により複数のユーザを検知した場合、対象ユーザを選択し、対象ユーザに応じた前記出力設定を行う
上記（１）から（５）のいずれかに記載の情報処理装置。
（７）
前記出力設定制御部は、ユーザ属性情報を用いて対象ユーザを選択する
上記（６）に記載の情報処理装置。
（８）
前記出力設定制御部は、ユーザの集中度の情報を用いて対象ユーザを選択する
上記（６）又は（７）に記載の情報処理装置。
（９）
前記出力設定制御部は、ユーザの関心度の情報を用いて対象ユーザを選択する
上記（６）から（８）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１０）
前記出力設定制御部は、画像又は音声の出力機器から出力しているコンテンツの購入者の情報を用いて対象ユーザを選択する
上記（６）から（９）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１１）
前記出力設定制御部は、画像又は音声の出力機器からの距離の情報を用いて対象ユーザを選択する
上記（６）から（１０）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１２）
前記センシング機器により得られる入力信号からユーザの操作指示を認識する処理を行う
上記（１）から（１１）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１３）
前記センシング機器により得られる音声入力信号について、前記出力設定に関する言語判定を行ってユーザの操作指示内容を判定する処理を行う
上記（１２）に記載の情報処理装置。
（１４）
前記出力設定は、画像出力機器の出力画像の画質設定である
上記（１）から（１３）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１５）
前記出力設定は、音声出力機器の出力音の音量又は音質の設定である
上記（１）から（１４）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１６）
センシング機器により得られる信号を解析対象として入力する入力管理部と、
前記入力管理部が入力した信号に基づく解析対象データに対する解析結果として、画像出力又は音声出力に関する設定のための情報を取得する解析情報取得部と、を備えた
情報処理装置。
（１７）
前記解析情報取得部は、解析対象データを外部の解析エンジンに送信し、前記解析エンジンから画像出力又は音声出力に関する設定のための情報を取得する
上記（１６）に記載の情報処理装置。
（１８）
情報処理装置が、
センシング機器により得られる信号を解析対象として入力し、
入力した信号に基づく解析対象データについて、ユーザ識別を含む解析を行い、
ユーザ識別により得られたユーザ識別情報を用いて、画像出力又は音声出力に関する設定である出力設定を行う
情報処理方法。
（１９）
情報処理装置が、
センシング機器により得られる信号を解析対象として入力し、
入力した信号に基づく解析対象データに対する解析結果として、画像出力又は音声出力に関する設定のための情報を取得する
情報処理方法。
【符号の説明】
【０１５２】
１…エージェント装置、２…テレビジョン装置、３…ネットワーク、４…解析エンジン、５…センシング機器、１１…マイクロホン、１２…撮像部、１３…音声入力部、１４…撮像信号処理部、１５…演算部、１６…通信インタフェース、７０…入力管理部、７１…入力制御部、７２…入力解析部、８０…解析部、８１…設定意図解析部、８２…ユーザ検出部、８３…ユーザ情報管理部、８４…集中度検出部、９０…出力設定制御部、９１…出力設定選択部、９２…画像制御部、９３…音声制御部、１００…解析情報取得部
【図１】
2019207900.tif 000003
【図２】
2019207900.tif 000004
【図３】
2019207900.tif 000005
【図４】
2019207900.tif 000006
【図５】
2019207900.tif 000007
【図６】
2019207900.tif 000008
【図７】
2019207900.tif 000009
【図８】
2019207900.tif 000010
【図９】
2019207900.tif 000011
【図１０】
2019207900.tif 000012
【図１１】
2019207900.tif 000013
【図１２】
2019207900.tif 000014
【図１３】
2019207900.tif 000015
【図１４】
2019207900.tif 000016
【図１５】
2019207900.tif 000017
【図１６】
2019207900.tif 000018
【国際調査報告】
2019207900.tif 000019
2019207900.tif 000020