(57)【要約】サウンド出力装置を管理するための、コンピュータによって実行される方法は、所定の位置で前記サウンド出力装置の動作に関連するデータを受信するステップと、前記データを処理して、その位置に対するその装置の動作特性を求めるステップと、前記動作特性を所定の数学的関係と比較して、差があるかを判定するステップと、前記差を修正するための入力調整値を特定するステップとを有し、ここで、前記入力調整値は任意選択で所定の範囲内にあり、かつ、任意選択で所定の最大増分を超えず、前記所定の数学的関係は、前記サウンド出力装置に関する入力変数と出力変数との間にある。
2020502897.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
サウンド出力装置を管理するための、コンピュータによって実行される方法であって、
所定の位置で前記サウンド出力装置の動作に関連するデータを受信するステップと、
前記データを処理して、その位置に対するその装置の動作特性を求めるステップと、
前記動作特性を所定の数学的関係と比較して、差があるかを判定するステップと、
前記差を修正するための入力調整値を特定するステップとを有し、ここで、前記入力調整値は任意選択で所定の範囲内にあり、かつ、任意選択で所定の最大増分を超えず、
前記所定の数学的関係は、前記サウンド出力装置に関する入力変数と出力変数との間にある
ことを特徴とする方法。
【請求項２】
所定の位置で前記音響キャプチャ装置の動作に関連するデータを受信するステップを更に有することを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記サウンド出力装置の動作は、所定の位置および時間におけるものであることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記入力変数は、任意選択で、パワー値またはラウドネス値であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記入力変数は、ＲＭＳ値および／または平均ラウドネス値のうちの１つ以上を含むことを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記出力変数はボリュームであることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記ボリュームは、前記スピーカから所定の距離で測定されることを特徴とする請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記数学的関係は、同じ所定の位置で決定されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項９】
データは、任意選択で、物理接続を介して受信され、および／または、無線で、任意選択で、ＷｉＦｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＺｉｇＢｅｅ、およびＬｉＦｉのうちの１つ以上によって受信されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記データは、電圧、電流、電力、電気周波数、電気振幅、音圧、音周波数、音振幅、およびボリュームのうちの１つ以上を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記動作特性は、前記サウンド出力装置に関する入力変数または出力変数のうちの１つ以上を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記入力変数は、任意選択で、パワー値またはラウドネス値であることを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１３】
前記入力変数は、ＲＭＳ値および／または平均ラウドネス値のうちの１つ以上を含むことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
前記出力変数はボリュームであることを特徴とする請求項１１に記載の方法。
【請求項１５】
前記ＲＭＳ値は、
点(x,y)に対する、次数degの、P(x) = P[0]*x**deg+...+ p[deg]
の式または変形の使用によって決定されることを特徴とする請求項５または１３に記載の方法。
【請求項１６】
前記処理するステップは、前記位置に対する前記装置の第１動作特性を決定するステップと、前記位置に対する前記装置の第２動作特性を決定するステップとを含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
前記比較するステップは、
ルックアップテーブルを検索して前記位置に対する前記第１動作特性に等しい値を特定し、前記テーブルから相関第２動作特性を特定し、前記相関第２動作特性を前記位置に対する前記第２動作特性と比較してそれらの間の差を求めるステップ、および／または、
前記所定の数学的関係を使用して前記第１動作特性から相関第２動作特性を計算し、前記相関第２動作特性を前記位置に対する前記第２動作特性と比較してそれらの間の差を求めるステップ、および／または、
機械学習または人工知能モデルを検索して前記位置に対する前記第１動作特性に等しい値を特定し、前記モデルから相関第２動作特性を特定し、前記相関第２動作特性を前記位置に対する前記第２動作特性と比較してそれらの間の差を求めるステップ、および/または、
履歴データモデルを検索して前記位置に対する前記第１動作特性に等しい値を特定し、前記モデルから相関第２動作特性を特定し、前記相関第２特性を前記位置に対する前記第２動作特性と比較してそれらの間の差を求めるステップ、
のうちの１つ以上を含むことを特徴とする請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記入力調整値は、命令として前記サウンド出力装置に伝送されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
ルックアップテーブルを検索して前記動作特性と前記所定の数学的関係との間の差に等しい値を特定し、前記テーブルから相関入力調整値を特定すること、および／または、
前記動作特性と前記所定の数学的関係から返された値との間の差の値から相関入力調整値を計算すること、および／または、
入力が動作範囲を超えることができないスピーカの動作範囲のための所定の設定を使用して、前記動作特性と前記所定の数学的関係から返された値との間の差の値からの相関入力調整値を計算すること、および／または、
近似する条件を特定するために記録された履歴データを使用して相関入力調整値を計算すること、
のうちの１つ以上を含む方法によって、前記入力調整値が特定されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項２０】
前記サウンド出力装置に関する入力および出力のセットに基づいてベストフィットの曲線を生成すること、および／または、
前記サウンド出力装置に関する入力および出力のセットの間の関係を記述する方程式をアルゴリズム的に生成すること、
のうちの１つ以上を含む方法によって、前記所定の数学的関係が決定されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項２１】
前記入力変数は、パワー値またはラウドネス値であることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項２２】
前記サウンド出力装置は、任意選択でインターネットである、ネットワークに接続されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項２３】
前記動作特性および前記出力変数のうちの１つ以上は、ボリューム、高音、低音、バランス、オーディオコンテンツ、知覚ラウドネス、サウンドモーフィング、音声明瞭度のうちの１つ以上を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項２４】
前記相関入力調整値は、ボリューム、高音、低音、バランス、オーディオコンテンツ、知覚ラウドネス、サウンドモーフィング、音声明瞭度のうちの１つ以上に関する入力調整値を含むことを特徴とする請求項１９に記載の方法。
【請求項２５】
前記相関入力調整値は、オーディオコンテンツに関連することを特徴とする請求項２４に記載の方法。
【請求項２６】
前記相関入力調整値は、前記サウンド出力装置によって再生されているかまたは再生される予定のオーディオコンテンツを調整することに関する命令を含むことを特徴とする請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
前記調整は、サウンドファイルの正規化、サウンドパラメータ（任意選択で、ボリューム、低音、高音のうちの１つ以上）の調整、広告またはマーケティング・コンテンツの再生、適切なコンテンツの再生、コンテンツ調整、店内プロモーションのトリガ、店内／会場環境における今後の変更についての他のデジタルサービスへのリアルタイム通知、およびセンチメント分析のうちの１つ以上を含むことを特徴とする請求項２６に記載の方法。
【請求項２８】
正規化は、オーディオコンテンツのアイテムが再生されているまたは再生される予定の他のコンテンツと同等のレベルで再生されるようにゲインを調整することを含むことを特徴とする請求項２７に記載の方法。
【請求項２９】
任意選択で、前記コンテンツがシステムにロードされたとき、または、再生が予定される前の設定された時間に、調整が行われることを特徴とする請求項２７に記載の方法。
【請求項３０】
調整は、前記所定の位置の１つ以上の特性に基づいて行われることを特徴とする請求項２７に記載の方法。
【請求項３１】
サウンド出力装置を管理する方法であって、
マイクロホンで周囲サウンドを検出するステップと、
前記サウンドをデジタル信号に変換するステップと、
任意選択で５乃至６０秒である期間、前記デジタル信号を記録するステップと、
デジタル信号の前記記録された時間セグメントと関連付けてデータをデータ記憶装置に格納するステップと、
前記格納されたデータを分析して、その１つ以上の特徴を求めるステップと、
前記求められた特徴を格納されたデータの過去のセットから求められた特徴と比較して差を求めるステップと、
前記求められた差と相関のある入力調整値を特定するステップと、
前記入力調整値を前記サウンド出力装置に伝送するステップと、
を有することを特徴とする方法。
【請求項３２】
前記期間にわたるサウンドの平均周波数を求めるステップを有することを特徴とする請求項３１に記載の方法。
【請求項３３】
前記期間にわたる前記サウンドの平均ピッチおよび／または周波数の全体的な増加または減少に応答して、キューに入れられたトラックを、ターゲティングされかつ任意選択で人口統計ベースとされたコンテンツと任意選択で置換することによって、オーディオコンテンツを調整するステップを有し、前記置換は、任意選択で性別ベースおよび／または年齢ベースであることを特徴とする請求項３２に記載の方法。
【請求項３４】
サウンド出力装置を管理する方法であって、
前記サウンド出力装置からのサウンド、１つ以上の他のサウンド出力装置からのサウンド、および周囲サウンドなどの他のサウンドのうちの１つ以上のサウンドをマイクロホンで検出するステップと、
前記サウンドをデジタル信号に変換するステップと、ここで前記デジタル信号は、任意選択で、該信号を前記サウンド出力装置に関連付けるための識別データを含み、
前記デジタル信号をコンピュータ装置へ伝送するステップと、
前記デジタル信号を前記サウンド出力装置の動作に関連するものとして識別するステップと、
前記デジタル信号を分析して前記サウンド出力装置の前記動作の調整に対応する出力を特定するステップと、
前記出力を前記サウンド出力装置へ伝送するステップと、
を有することを特徴とする方法。
【請求項３５】
オーディオ装置を管理する方法であって、
任意選択でマイクロホンであるオーディオ入力装置またはサウンド出力装置のうちの１つ以上を含むオーディオ装置を検出するステップと、
前記オーディオ装置に関連するデータを分析して、該オーディオ装置を識別するステップと、
前記識別されたオーディオ装置に関連する設定データをデータ記憶装置から検索するステップと、
前記識別されたオーディオ装置に関する設定データを前記データ記憶装置から取得するステップと、
を有することを特徴とする方法。
【請求項３６】
任意選択でマイクロホンであるオーディオ入力装置を検出するステップと、
前記オーディオ入力装置に関連するデータを分析して、該オーディオ入力装置を識別するステップと、
前記識別されたオーディオ入力装置に関連する設定データをデータ記憶装置から検索するステップと、
前記識別されたオーディオ入力装置に関する設定データを前記データ記憶装置から取得するステップと、
サウンド出力装置を検出するステップと、
前記サウンド出力装置に関連するデータを分析して、該サウンド出力装置を識別するステップと、
前記識別されたサウンド出力装置に関連する設定データをデータ記憶装置から検索するステップと、
前記識別されたサウンド出力装置に関する設定データを前記データ記憶装置から取得するステップと、
を有することを特徴とする請求項３５に記載の方法。
【請求項３７】
前記オーディオ装置は、オーディオ入力装置、任意選択でマイクロホン、であり、
サウンド出力装置をネットワークから検索するステップと、
前記サウンド出力装置が過去に設定されているかを確認するステップと、
前記サウンド出力装置に関する設定データをデータ記憶装置から取得するステップと、
を有することを特徴とする請求項３５に記載の方法。
【請求項３８】
前記サウンド出力装置からのサウンド、１つ以上の他のサウンド出力装置からのサウンド、および周囲サウンドなどの他のサウンドのうちの１つ以上のサウンドを前記オーディオ入力装置で検出するステップと、
前記サウンドをデジタル信号に変換するステップと、ここで前記デジタル信号は、任意選択で、該信号を前記サウンド出力装置に関連付けるための識別データを含み、
前記デジタル信号をコンピュータ装置へ伝送するステップと、
前記デジタル信号を前記サウンド出力装置の動作に関連するものとして識別するステップと、
前記デジタル信号を分析して前記サウンド出力装置の前記動作の調整に対応する出力を特定するステップと、
前記出力を前記サウンド出力装置へ伝送するステップと、
を有することを特徴とする請求項３７に記載の方法。
【請求項３９】
前記分析するステップは、
前記デジタル信号からＲＭＳ値を生成するステップと、
前記オーディオ入力装置データからボリューム値を生成するステップと、
前記ＲＭＳ値を用いて前記設定データに基づく予想ボリューム値を特定するステップと、
前記オーディオ入力装置ボリューム値を前記予想ボリューム値と比較して差を特定するステップと、
前記差に基づいて、前記サウンド出力装置の予想ボリュームの調整値を特定するステップと、
任意選択で、前記予想ボリュームの調整値に対応する命令を前記サウンド出力装置に伝送するステップと、
を含むことを特徴とする請求項３８に記載の方法。
【請求項４０】
前記検出するステップは、
前記オーディオ装置から信号を受信するステップと、
ネットワーク上で信号を送信してオーディオ装置からの応答を要求するステップと、ここで、任意選択で、前記応答は未登録の装置にのみ要求され、
未登録装置をポーリングするステップと、
導入プロトコルを用いるステップと、
周辺装置を介して信号を送信してコンピュータのプロセスからの応答を要求するステップと、を含み、任意選択で、前記応答は未登録の装置にのみ要求される
ことを特徴とする請求項３５に記載の方法。
【請求項４１】
前記オーディオ装置に関連する前記データは、識別タグまたはコードまたは番号、仕様データ、製造者データ、オーディオ装置機能、装置物理的属性、ネットワークコンフィグレーション設定、１つ以上の動作属性（現在の温度、地理的位置（ＧＰＳ座標など）から任意選択で選択される）、アプリケーションプログラミングインタフェース、汎用インタフェース／ゲートウェイ情報、および事前設定された識別データのうちの１つ以上を含むことを特徴とする請求項３５に記載の方法。
【請求項４２】
前記データ記憶装置は、任意選択でローカルまたはリモートに配置されることを特徴とする請求項３５に記載の方法。
【請求項４３】
前記データ記憶装置は、ローカルに配置され、任意選択で、前記方法の各ステップを実行する前記コンピュータ装置内、または、同じ場所にある別のコンピュータ装置内に含まれることを特徴とする請求項４２に記載の方法。
【請求項４４】
前記データ記憶装置は、リモートに配置され、任意選択で、インターネットに接続されたサーバ上に配置されることを特徴とする請求項４２に記載の方法。
【請求項４５】
前記検索するステップは、前記方法の各ステップを動作させる前記コンピュータ装置に関連するデータ記憶装置に設定データをロードするステップを更に含むことを特徴とする請求項３５に記載の方法。
【請求項４６】
サウンドシステムをキャリブレーションする方法であって、
ｘ秒の期間中、オーディオ入力装置で第１サウンドを検出するステップと、ここで、ｘは、任意選択で１乃至１０秒、任意選択で２乃至８秒、任意選択で３乃至７秒であり、
前記第１サウンドをデジタル信号に変換するステップと、
前記第１サウンドに対するオーディオ入力装置データを生成するステップと、
前記オーディオ入力装置データから前記第１サウンドのＲＭＳ値を生成するステップと、
前記オーディオ入力装置データによって受信された前記第１サウンドのボリューム値を生成するステップと、
前記生成された第１サウンドＲＭＳ値を第１ボリューム値に関連付けるステップと、
ｘ秒の期間中、オーディオ入力装置で、前記第１サウンドとは異なり、任意選択でボリュームにおいて異なる第２サウンドを検出するステップと、ここで、ｘは、任意選択で１乃至１０秒、任意選択で２乃至８秒、任意選択で３乃至７秒であり、
前記第２サウンドをデジタル信号に変換するステップと、
前記第２サウンドに対するオーディオ入力装置データを生成するステップと、
前記オーディオ入力装置データから前記第２サウンドのＲＭＳ値を生成するステップと、
前記オーディオ入力装置データによって受信された前記第２サウンドのボリューム値を生成するステップと、
前記生成された第２サウンドＲＭＳ値を第２ボリューム値に関連付けるステップと、
を有することを特徴とする方法。
【請求項４７】
最大許容周囲環境に達するまで各サウンドのボリュームを増加させることによって各ステップが繰り返され、前記最大許容周囲環境は任意選択で推定されることを特徴とする請求項４６に記載の方法。
【請求項４８】
前記最大許容周囲環境に到達する条件に基づいて最大作動範囲を設定するステップを有し、任意選択で、前記最大作動範囲は、サウンド出力装置出力の最大レベルに対応する最大設定を含む、ことを特徴とする請求項４７に記載の方法。
【請求項４９】
前記第２サウンドは、前記第１サウンドよりも、任意選択で、ボリュームが連続的に増加する後続のサウンドよりも、大きいボリュームであることを特徴とする請求項４６に記載の方法。
【請求項５０】
各サウンドは、前記方法の一部として、１つ以上のサウンド出力装置から計算により生成されることを特徴とする請求項４６に記載の方法。
【請求項５１】
各サウンドレベルに対して、前記システムに関連する各サウンド出力装置それぞれの位置における理想ボリュームを特定するステップを有することを特徴とする請求項４６に記載の方法。
【請求項５２】
設定データは、請求項４５乃至５０のうちの１つ以上に記載の理想ボリューム、最小設定、および最大設定のうちの１つ以上を含むことを特徴とする請求項３５に記載の方法。
【請求項５３】
オーディオ装置を管理する方法であって、
所定の位置における前記サウンド出力装置の動作に関連するデータを受信するステップと、
前記データを処理して、その位置に対するその装置の動作特性を求めるステップと、
前記装置および位置に関連する過去の履歴動作特性データをデータ記憶装置から検索するステップと、
前記動作特性データを前記履歴データと比較するステップと、
任意選択で、前記比較の結果をデータ記憶装置に格納するステップと、
任意選択で、前記比較の結果をコンピュータ装置に伝送するステップと、
任意選択で、前記比較の結果に基づいて１つ以上の出力命令を生成するステップと、
を有することを特徴とする方法。
【請求項５４】
サウンド出力装置を管理するシステムであって、
サウンド出力装置と、
オーディオ入力装置と、
データ記憶装置と、
前記サウンド出力装置と、前記オーディオ入力装置と、前記データ記憶装置と通信するコンピュータ装置と、を有し、
前記コンピュータ装置は、前記データ記憶装置からのデータに任意選択で基づいて前記オーディオ入力装置から受信されたデータを処理し、前記処理に基づいて１つ以上の指示を前記サウンド出力装置に伝送する、ことを特徴とするシステム。
【請求項５５】
前記コンピュータ装置との通信は、ワイヤレスネットワーク、電気通信ネットワーク、およびインターネットのうちの１つ以上を介した通信を含むことを特徴とする請求項５４に記載のシステム。
【請求項５６】
前記サウンド出力装置および前記オーディオ入力装置のうちの１つ以上の属性に関する第１コンピュータ装置からのクエリに応答する第２コンピュータ装置を有することを特徴とする請求項５４に記載のシステム。
【請求項５７】
前記コンピュータ装置は、任意選択で、サウンド出力装置およびオーディオ入力装置のうちの１つ以上との共通位置、または、サウンド出力装置およびオーディオ装置のうちの１つ以上と同じハウジング内、に物理的に配置されることを特徴とする請求項５４に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、サウンド管理方法およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
多くの商業施設では、例えば店舗フロア、レストラン、あるいはバーなどの、顧客によって占有される空間の全体にわたって、例えば音楽を再生するために、サウンド機器が使用される。小売業およびホスピタリティ業界は、取引期間における不正確なボリュームレベルに長い間悩まされてきた。この主な原因は、多数の顧客が非常に迅速に行き来することができるので、所与の空間内の人数や関連する背景ノイズのレベルがかなり変化しうることにある。この場合、スタッフは条件の変化を認識し、それに応じてボリュームを調整する必要がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
従業員は顧客にサービスを提供することに集中しているので、この手段では、ボリュームが常に高すぎか低すぎに設定されてしまう。どちらのシナリオも、顧客体験にとってひどく、販売方法または食体験の様々な部分に影響を及ぼす可能性がある。
【０００４】
これらの市場によって感じられる主な欠点は、オーディオソリューションの最適なパフォーマンスが高レベルのスタッフの監視および対話を必要とすることであり、これはほぼ不可能であり実用的でない。したがって、オーディオソリューションは一般に、自身の装置に任された場合には劣った結果をもたらす。
【０００５】
本明細書におけるいずれの先行技術への言及も、その先行技術が共通の一般的な知識の一部を形成するという認識または示唆を何らかの形で与えるものではなく、またそのように解釈されるべきではない。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
従来技術の問題を解決するため、「自律的ボリューム調整（Autonomous Volume Adjustment）」または「ＡＶＡ」とも呼ばれる本発明のシステムおよび方法が開発された。ＡＶＡは、所与の領域内のノイズレベルを監視し、複数の調整を行うか、またはスピーカ、ＩｏＴデバイス、デジタルサービス、ＡＰＩ、および他の接続された装置に通知を送信する、常時オンの自律アルゴリズムである。ＡＶＡは、店舗／会場におけるリスニング条件を、適切な再生設定（ボリューム、高音、低音、周波数、および他の設定／フィルタ）にほぼリアルタイムで一致させる。また、ＡＶＡは、コンテンツ選択調整を行うことを支援し、時間の経過に伴う店舗の状況／パターンにリンクしたオーディオ入力装置（マイクロホンなど）測定値に基づいて、他の通知を送信／受信することができる。
【０００７】
したがって、本発明の一側面において、サウンド出力装置を管理するための、コンピュータによって実行される方法であって、所定の位置で前記サウンド出力装置の動作に関連するデータを受信するステップと、前記データを処理して、その位置に対するその装置の動作特性を求めるステップと、前記動作特性を所定の数学的関係と比較して、差があるかを判定するステップと、前記差を修正するための入力調整値を特定するステップとを有し、ここで、前記入力調整値は任意選択で所定の範囲内にあり、かつ、任意選択で所定の最大増分を超えず、前記所定の数学的関係は、前記サウンド出力装置に関する入力変数と出力変数との間にあることを特徴とする方法が提供される。
【０００８】
この側面のいくつかの実施形態において、所定の位置で音声キャプチャ装置の動作に関連するデータを受信するステップを更に有する。前記サウンド出力装置の動作は、任意の適切な場所および時間におけるものであってもよく、いくつかの実施形態では、前記サウンド出力装置の動作は、所定の位置および時間におけるものである。
【０００９】
前記入力変数は、任意の適切な形態であり、任意選択で、ピーク値、ＲＭＳ値、および／または平均ラウドネス値のうちの１つ以上を含みうる、パワー値またはラウドネス値である。
【００１０】
いくつかの実施形態では、前記入力変数は、例えばオーディオ入力装置において音圧レベル（ＳＰＬ）を求めることによって、少なくとも部分的に達する。
【００１１】
前記出力変数は、任意の適切な形態であり、好ましくは例えばボリュームである。ボリュームは任意の適切な方法で測定することができ、任意選択で、スピーカから所定の距離で測定される。いくつかの実施形態では、前記数学的関係は、同じ所定の位置で決定される。
【００１２】
データの転送は、任意の適切な手段によって行われ、任意選択で、物理接続を介して受信され、および／または、無線で、任意選択で、ＷｉＦｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＺｉｇＢｅｅ、およびＬｉＦｉのうちの１つ以上によって受信される。データ自体は、任意の適切なタイプであり、例えば、電圧、電流、電力、電気周波数、電気振幅、音圧、音周波数、音振幅、およびボリュームのうちの１つ以上を含みうる。
【００１３】
本発明による前記動作特性は、任意の適切な形態であり、例えば、それは、サウンド出力装置に関する入力変数または出力変数のうちの１つ以上を含みうる。前記入力変数は、任意の適切なタイプであり、例えば、任意選択で、例えば、ピーク値、ＲＭＳ値、および／または平均ラウドネス値のうちの１つ以上を含みうるパワー値またはラウドネス値でありうる。本発明による前記出力変数は、任意の適切なタイプのものであり、例えば、ボリュームとすることができる。
【００１４】
ＲＭＳ値の使用を含む実施形態では任意の適切な方法によって決定することができ、例えば、ＲＭＳ値は、
点(x,y)に対して、次数degの、P(x) = P[0]*x**deg+...+ p[deg]
の式または変形によって決定することができる。
【００１５】
前記処理するステップは、任意の適切なサブステップを含むことができ、例えば、いくつかの実施形態では、それは前記位置に対する前記装置の第１動作特性を決定するステップと、前記位置に対する前記装置の第２動作特性を決定するステップとを含む。
【００１６】
前記比較するステップは、いくつかの実施形態において、ルックアップテーブルを検索して前記第１動作特性に等しい値を特定し、前記テーブルから相関第２動作特性を特定し、前記相関第２動作特性を前記位置に対する前記第２動作特性と比較してそれらの間の差を求めるステップ、および／または、前記所定の数学的関係を使用して前記第１動作特性から相関第２動作特性を計算し、前記相関第２動作特性を前記位置に対する前記第２動作特性と比較してそれらの間の差を求めるステップ、および／または、機械学習または人工知能モデルを検索して前記位置に対する前記第１動作特性に等しい値を特定し、前記モデルから相関第２動作特性を特定し、前記相関第２動作特性を前記位置に対する前記第２動作特性と比較してそれらの間の差を求めるステップ、および／または、履歴データモデルを検索して前記位置に対する前記第１動作特性に等しい値を特定し、前記モデルから相関第２動作特性を特定し、前記相関第２動作特性を前記位置に対する前記第２動作特性と比較してそれらの間の差を求めるステップ、のうちの１つ以上を含む。
【００１７】
前記入力調整値は、任意の適切な方法で伝達され、例えば、いくつかの好ましい実施形態では、それは命令として前記サウンド出力装置に伝送される。いくつかの実施形態では、ルックアップテーブルを検索して前記動作特性と前記所定の数学的関係との間の差に等しい値を特定し、前記テーブルから相関入力調整値を特定すること、および／または、前記動作特性と前記所定の数学的関係から返された値との間の差の値から相関入力調整値を計算すること、および／または、入力が動作範囲を超えることができないスピーカの動作範囲のための所定の設定を使用して、前記動作特性と前記所定の数学的関係から返された値との間の差の値から相関入力調整値を計算することと、のうちの１つ以上を含む方法によって特定される。
【００１８】
前記所定の数学的関係は、任意の適切な方法で決定することができ、いくつかの好ましい実施形態では、それはサウンド出力装置に関する入力および出力のセットに基づいてベストフィットの曲線を生成すること、および／または、サウンド出力装置に関する入力および出力のセットの間の関係を記述する方程式をアルゴリズム的に作成すること、のうちの１つ以上を含む方法によって決定される。
【００１９】
前記入力変数は、任意の適切なタイプであり、例えば、いくつかの好ましい実施形態では、それはパワー値またはラウドネス値である。
【００２０】
いくつかの好ましい実施形態では、本発明のシステムの１つ以上の構成要素がたとえば物理的または無線などであり得るネットワークに接続され得る。いくつかの好ましい実施形態では、オーディオ入力装置、サウンド出力装置、プロセッサ、または別のシステム構成要素のうちの１つ以上は、任意選択でインターネットである、ネットワークに接続される。
【００２１】
管理される前記動作特性および動作変数は、空間内のオーディオ環境を最適化するために使用することができる任意の適切なタイプのものとすることができ、例えば、それらは、ボリューム、高音、低音、バランス、オーディオコンテンツ、知覚ラウドネス、サウンドモーフィング、音声明瞭度のうちの１つ以上を含みうる。同様に、サウンド環境を管理するために使用される前記相関入力調整値は、任意の適切なタイプのものであってもよく、例えば、ボリューム、高音、低音、バランス、オーディオコンテンツ、知覚ラウドネス、サウンドモーフィング、音声明瞭度のうちの１つ以上に関する入力調整値を含みうる。
【００２２】
いくつかの好ましい実施形態では、前記相関入力調整値は、オーディオコンテンツに関するものであり、実施形態では、それは前記サウンド出力装置によって再生されているかまたは再生される予定のオーディオコンテンツを調整することに関する命令を含む。本発明の方法に従って行われる調整は、空間内のオーディオ環境を改善または調整するのに適した任意の適切なタイプのものとすることができ、例えば、サウンドファイルの正規化、サウンドパラメータ（任意選択で、ボリューム、低音、高音のうちの１つ以上）の調整、広告またはマーケティング・コンテンツの再生、適切なコンテンツの再生、コンテンツ調整、店内プロモーションのトリガ、店内／会場環境における今後の変化についての他のデジタルサービスへのリアルタイム通知、およびセンチメント分析のうちの１つ以上を含みうる。前記調整は、任意の適切な時間に行うことができ、例えば、任意選択で、前記コンテンツがシステムにロードされたとき、または、前記コンテンツの再生が予定される前の設定された時間に行われうる。いくつかの実施形態では、前記調整は、前記所定の位置の１つ以上の特性に基づいて行われる。正規化ステップを含むこれらの実施形態では、それは好ましくはオーディオコンテンツのアイテムが再生されているまたは再生される予定の他のコンテンツと同等のレベルで再生されるようにゲインを調整することを含む。
【００２３】
本発明の別の側面において、サウンド出力装置を管理する方法であって、マイクロホンで周囲サウンドを検出するステップと、前記サウンドをデジタル信号に変換するステップと、任意選択で５乃至６０秒である期間、前記デジタル信号を記録するステップと、デジタル信号の前記記録された時間セグメントと関連付けてデータをデータ記憶装置に格納するステップと、前記格納されたデータを分析して、その１つ以上の特徴を求めるステップと、前記求められた特徴を格納されたデータの過去のセットから求められた特徴と比較して差を求めるステップと、前記求められた差と相関のある入力調整値を特定するステップと、前記入力調整値を前記サウンド出力装置に伝送するステップと、を有することを特徴とする方法が提供される。いくつかの好ましい実施形態では、前記期間にわたるサウンドの平均周波数を決定することを含むさらなるステップがあり、いくつかのそのような実施形態は、前記期間にわたる前記サウンドの平均ピッチおよび／または周波数の全体的な増加または減少に応答して、キューに入れられたトラックを、ターゲティングされかつ任意選択で人口統計ベースとされたコンテンツと任意選択で置換することによって、オーディオコンテンツを調整するステップを有し、前記置換は、任意選択で性別ベースおよび／または年齢ベースである。
【００２４】
本発明の別の側面において、サウンド出力装置を管理する方法であって、前記サウンド出力装置からのサウンド、１つ以上の他のサウンド出力装置からのサウンド、および周囲サウンドなどの他のサウンドのうちの１つ以上のサウンドをマイクロホンで検出するステップと前記サウンドをデジタル信号に変換するステップと、ここで前記デジタル信号は、任意選択で、該信号を前記サウンド出力装置に関連付けるための識別データを含み、前記デジタル信号をコンピュータ装置へ伝送するステップと、前記デジタル信号を前記サウンド出力装置の動作に関連するものとして識別するステップと、前記デジタル信号を分析して前記サウンド出力装置の前記動作の調整に対応する出力を特定するステップと、前記出力を前記サウンド出力装置へ伝送するステップと、を有することを特徴とする方法が提供される。
【００２５】
本発明の別の側面において、オーディオ装置を管理する方法であって、任意選択でマイクロホンであるオーディオ入力装置またはサウンド出力装置のうちの１つ以上を含むオーディオ装置を検出するステップと、前記オーディオ装置に関連するデータを分析して、該オーディオ装置を識別するステップと、前記識別されたオーディオ装置に関連する設定データをデータ記憶装置から検索するステップと、前記識別されたオーディオ装置に関する設定データを前記データ記憶装置から取得するステップと、を有することを特徴とする方法が提供される。本発明のこの側面におけるいくつかの実施形態は、任意選択でマイクロホンであるオーディオ入力装置を検出するステップと、前記オーディオ入力装置に関連するデータを分析して、該オーディオ入力装置を識別するステップと、前記識別されたオーディオ入力装置に関連する設定データをデータ記憶装置から検索するステップと、前記識別されたオーディオ入力装置に関する設定データを前記データ記憶装置から取得するステップと、サウンド出力装置を検出するステップと、前記サウンド出力装置に関連するデータを分析して、該サウンド出力装置を識別するステップと、前記識別されたサウンド出力装置に関連する設定データをデータ記憶装置から検索するステップと、前記識別されたサウンド出力装置に関する設定データを前記データ記憶装置から取得するステップと、を有する。
【００２６】
前記オーディオ装置は任意の適切なタイプであってもよく、例えばいくつかの実施形態では、オーディオ入力装置、任意選択でマイクロホンを含み、本発明の方法は、サウンド出力装置をネットワークから検索するステップと、前記サウンド出力装置が過去に設定されているかを確認するステップと、前記サウンド出力装置に関する設定データをデータ記憶装置から取得するステップと、を有する。
【００２７】
本発明の前記方法は、前記サウンド出力装置からのサウンド、１つ以上の他のサウンド出力装置からのサウンド、および周囲サウンドなどの他のサウンドのうちの１つ以上のサウンドを前記オーディオ入力装置で検出するステップと、前記サウンドをデジタル信号に変換するステップと、ここで前記デジタル信号は、任意選択で、該信号を前記サウンド出力装置に関連付けるための識別データを含み、前記デジタル信号をコンピュータ装置へ伝送するステップと、前記デジタル信号を前記サウンド出力装置の動作に関連するものとして識別するステップと、前記デジタル信号を分析して前記サウンド出力装置の前記動作の調整に対応する出力を特定するステップと、前記出力を前記サウンド出力装置へ伝送するステップと、をさらに含みうる。
【００２８】
前記分析するステップは、任意の適切なサブステップを含むことができ、いくつかの好ましい実施形態では、前記デジタル信号からＲＭＳ値を生成するステップと、前記オーディオ入力装置データからボリューム値を生成するステップと、前記ＲＭＳ値を用いて前記設定データに基づく予想ボリューム値を特定するステップと、前記オーディオ入力装置ボリューム値を前記予想ボリューム値と比較して差を特定するステップと、前記差に基づいて、前記サウンド出力装置の予想ボリュームの調整値を特定するステップと、任意選択で、前記予想ボリュームの調整値に対応する命令を前記サウンド出力装置に伝送するステップと、を含む。
【００２９】
前記検出するステップは、好ましくは、前記オーディオ装置から信号を受信するステップと、ネットワーク上で信号を送信してオーディオ装置からの応答を要求するステップと、ここで、任意選択で、前記応答は未登録の装置にのみ要求され、未登録装置をポーリングするステップと、導入プロトコルを用いるステップと、周辺装置を介して信号を送信してコンピュータのプロセスからの応答を要求するステップと、を含み、任意選択で、前記応答は未登録の装置にのみ要求される。
【００３０】
前記オーディオ装置に関連するデータは、任意の適切なタイプであり、いくつかの好ましい実施形態では、識別タグまたはコードまたは番号、仕様データ、製造者データ、オーディオ装置機能、装置物理的属性、ネットワークコンフィグレーション設定、１つ以上の動作属性（現在の温度、地理的位置（ＧＰＳ座標など）から任意選択で選択される）、アプリケーションプログラミングインタフェース、汎用インタフェース／ゲートウェイ情報、および事前設定された識別データのうちの１つ以上を含む。
【００３１】
前記データ記憶装置は、任意の適切な場所、例えば、任意選択でローカルまたはリモートに配置され、いくつかの実施形態では、前記データ記憶装置は、ローカルに配置され、任意選択で、前記方法の各ステップを実行するコンピュータ装置内、または、同じ場所にある別のコンピュータ装置内に含まれる。
【００３２】
いくつかの実施形態では、前記データ記憶装置は、リモートに配置され、任意選択で、インターネットに接続されたサーバ上に配置される。
【００３３】
前記受信するステップは、任意の適切なサブステップを含むことができ、例えば、前記方法の各ステップを動作させるコンピュータ装置に関連するデータ記憶装置に設定データをロードするステップを含みうる。
【００３４】
本発明の別の側面において、サウンドシステムをキャリブレーションする方法であって、ｘ秒の期間中、オーディオ入力装置で第１サウンドを検出するステップと、ここで、ｘは、任意選択で１乃至１０秒、任意選択で２乃至８秒、任意選択で３乃至７秒であり、前記第１サウンドをデジタル信号に変換するステップと、前記第１サウンドに対するオーディオ入力装置データを生成するステップと、前記オーディオ入力装置データから前記第１サウンドのＲＭＳ値を生成するステップと、前記オーディオ入力装置データによって受信された前記第１サウンドのボリューム値を生成するステップと、前記生成された第１サウンドＲＭＳ値を第１ボリューム値に関連付けるステップと、ｘ秒の期間中、オーディオ入力装置で、前記第１サウンドとは異なり、任意選択でボリュームにおいて異なる第２サウンドを検出するステップと、ここで、ｘは、任意選択で１乃至１０秒、任意選択で２乃至８秒、任意選択で３乃至７秒であり、前記第２サウンドをデジタル信号に変換するステップと、前記第２サウンドに対するオーディオ入力装置データを生成するステップと、前記オーディオ入力装置データから前記第２サウンドのＲＭＳ値を生成するステップと、前記オーディオ入力装置データによって受信された前記第２サウンドのボリューム値を生成するステップと、前記生成された第２サウンドＲＭＳ値を第２ボリューム値に関連付けるステップと、を有することを特徴とする方法が提供される。
【００３５】
いくつかの好ましい実施形態では、最大許容周囲環境に達するまで各サウンドのボリュームを増加させることによってこの側面の各ステップが繰り返され、前記最大許容周囲環境は任意選択で推定される。
【００３６】
いくつかの実施形態では、本発明のこの側面による方法は、前記最大許容周囲環境に到達する条件に基づいて最大作動範囲を設定するステップを有し、任意選択で、前記最大作動範囲は、サウンド出力装置出力の最大レベルに対応する最大設定を含む。
【００３７】
本発明のこの側面のいくつかの実施形態では、前記第２サウンドは、前記第１サウンドよりも、任意選択で、ボリュームが連続的に増加する後続のサウンドよりも、大きいボリュームであり、いくつかの実施形態では、各サウンドは、前記方法の一部として、１つ以上のサウンド出力装置から計算により生成される。
【００３８】
本発明のこの側面のいくつかの実施形態は、各サウンドレベルに対して、前記システムに関連する各サウンド出力装置それぞれの位置における理想ボリュームを特定するステップを有する。いくつかの実施形態では、設定データは、本明細書で説明する理想ボリューム、最小設定、および最大設定のうちの１つ以上を含む。
【００３９】
本発明の別の側面において、オーディオ装置を管理する方法であって、所定の位置における前記サウンド出力装置の動作に関連するデータを受信するステップと、前記データを処理して、その位置に対するその装置の動作特性を求めるステップと、前記装置および位置に関連する過去の履歴動作特性データをデータ記憶装置から検索するステップと、前記動作特性データを前記履歴データと比較するステップと、任意選択で、前記比較の結果をデータ記憶装置に格納するステップと、任意選択で、前記比較の結果をコンピュータ装置に伝送するステップと、任意選択で、前記比較の結果に基づいて１つ以上の出力命令を生成するステップと、を有することを特徴とする方法が提供される。
【００４０】
本発明の別の側面において、サウンド出力装置を管理するシステムであって、サウンド出力装置と、オーディオ入力装置と、データ記憶装置と、前記サウンド出力装置と、前記オーディオ入力装置と、前記データ記憶装置と通信するコンピュータ装置と、を有し、前記コンピュータ装置は、前記データ記憶装置からのデータに任意選択で基づいて前記オーディオ入力装置から受信されたデータを処理し、前記処理に基づいて１つ以上の指示を前記サウンド出力装置に伝送する、ことを特徴とするシステムが提供される。
【００４１】
前記コンピュータ装置との通信は、任意の適切なタイプのものとすることができ、例えばいくつかの実施形態では、ワイヤレスネットワーク、電気通信ネットワーク、およびインターネットのうちの１つ以上を介した通信を含む。いくつかの側面において、前記システムは、前記サウンド出力装置および前記オーディオ入力装置のうちの１つ以上の属性に関する第１コンピュータ装置からのクエリに応答する第２コンピュータ装置を有する。いくつかの実施形態では、前記コンピュータ装置は、任意選択で、サウンド出力装置およびオーディオ入力装置のうちの１つ以上との共通位置、または、サウンド出力装置およびオーディオ装置のうちの１つ以上と同じハウジング内、に物理的に配置される。
【００４２】
本発明によるシステムのいくつかの実施形態は、複数のサウンド出力装置を備え、いくつかの実施形態は、複数のオーディオ入力装置を備え、その各々は互いに独立して、または１つ以上のグループで管理されうる。いくつかの好ましい実施形態は、複数のサウンド出力装置およびオーディオ入力装置の両方を備える。いくつかの実施形態は、複数のプロセッサを備える。
【００４３】
本発明の特定の実施形態の特定の特徴は、空間内のサウンドの管理が様々なサウンドのソースの方向および位置（人間、サウンド出力装置、または外部ノイズなどにかかわらず）に基づいて行われ、調整は、空間内のサブロケーションに特有であり得ることである。いくつかの実施形態では、これの全てはリアルタイムで行われ、これは空間の各部分、ならびに全体におけるサウンドの制御を大幅に向上させる。
【００４４】
本発明の特定の実施形態の別の重要な特徴は、機械学習と組み合わせることもできる事前設定および／またはキャリブレーションが正確で局所的なデータを提供して、サウンドの調整および管理を支援することである。このローカル環境に関する学習は進行中であり、累積的であり、以前の学習およびデータを組み込む。
【００４５】
本発明の特定の実施形態のさらなる重要な特徴は、ボリュームおよび空間内の各種サブロケーションを管理するだけでなく、コンテンツを含むサウンドの他の態様を管理する能力である。
【００４６】
本明細書（以下の特許請求の範囲を含む）全体にわたって、文脈が他に必要としない限り、「有する（comprise）」という用語、および「備える（comprises）」および「備える（comprising）」などの変形は、述べられた数またはステップ、または数またはステップのグループを含むことを意味するが、他の数またはステップ、または数またはステップのグループを除外することを意味しないことを理解されたい。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】図１は、マイクロホンにサウンドを伝達するスピーカおよび周囲ノイズ点と、スピーカのボリュームを制御するＱbitの概略図である。
【図２】図２は、マイクロホンにサウンドを伝達する複数のスピーカおよび周囲ノイズ点と、スピーカのボリュームを制御するＱbitの概略図である。
【図３】図３は、マイクロホンにサウンドを伝達する複数のスピーカおよび複数の周囲ノイズ点と、スピーカのボリュームを制御するＱbitの概略図である。
【図４】図４は、複数のマイクロホンにサウンドを伝達する複数のスピーカおよび複数の周囲ノイズ点と、単一のＱbitの概略図である。
【図５ａ】図５ａは、スピーカが周囲ノイズの増加にどのように反応するかを示す概略図である。
【図５ｂ】図５ｂは、スピーカが周囲ノイズの減少にどのように反応するかを示す図である。
【図６】図６は、制御装置上のアルゴリズムを介してスピーカが更新される方法を説明する概略図である。
【図７】図７は、システムキャリブレーションのための１つの方法を説明する概略図である。
【図８】図８は、二乗平均平方根（ＲＭＳ）およびボリュームとしてのマイクロホン入力値に対して理想的なスピーカボリュームがどのようにプロットされるかを示すグラフである。
【図９】図９は、制御点としての例示的な制御装置（本明細書ではＱbitと呼ぶ）を示す概略図である。
【図１０】図１０は、初期化から、スピーカの新たなボリュームを決定するアルゴリズムを通るループまでの全体的な処理および決定の流れを示す概略図である。
【図１１】図１１は、ＡＶＡが周囲ノイズおよび他のサウンドファクタからピッチ／トーンの差を検出し、他のデジタルサービス、ＩｏＴデバイスなどに報知する方法の表現である。
【図１２】図１２は、ＡＶＡが周囲ノイズからピッチ／トーンなどの差を検出し、このデータをサービス、ＩｏＴデバイスなどに渡す場合のフロー／フィードバックループを示す概略図である。
【図１３】図１３は、イベントを予測／認識するための履歴データからのＡＶＡの学習の流れを示す概略図である。
【図１４】図１４は、マイクロホンにサウンドを伝達する複数のスピーカおよび複数の周囲ノイズ点と、マイクロホンへのサウンドの方向に基づいてスピーカボリュームを制御するＱbitとの概略図である。
【図１５ａ】図１５ａは、図１５ｂに示すように記録された周囲ノイズのＲＭＳ値に応答して、経時的に変化する３つのスピーカのボリュームを示すグラフである。
【図１５ｂ】図１５ｂは、時間にわたって図１５ａの各スピーカに渡されるＲＭＳ値を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００４８】
本明細書では、Ｑsicによる例示的な実装として少なくとも部分的にＡＶＡと呼ばれ、本明細書で時々Ｑbitと呼ばれる例示的なコントローラを組み込む、特に好ましい実施形態に関して、本発明を説明することが便利である。これらの例示的な実施形態では、Ｑsic ＡＰＩは、コントローラと通信する１つ以上のコンピュータ装置上に収容されたアプリケーションプログラミングインタフェースを指すために使用される。いくつかの好ましい実施形態では、Ｑsic ＡＰＩは、リモートであり、たとえば、インターネットまたは別のネットワークまたは通信リンクを介してアクセスされ得る。しかし、本発明は広範囲の実施に適用可能であり、他の構成および配置も本発明の範囲内に含まれると考えられることを理解されたい。本明細書に記載される構成および配置に対する種々の修正、変更、変形、および／または追加もまた、本発明の範囲および範囲内に入ると考えられる。
【００４９】
ＡＶＡは、スピーカのグループに対する単純なフラットレベルのデシベルベースのボリューム調整に対する改良である。いくつかの実装形態では、ＡＶＡは、複数のマイクロホンを使用して、ノイズの位置およびそれらの位置におけるノイズのレベルを特定し、次いで、マイクロホンに対する各スピーカの近接度および集約された入力値に対するスピーカの理想的なボリュームに基づいて、個々のスピーカをアルゴリズム的に調整する。これは、全て、個々のスピーカ及びノイズの発生源毎に、リアルタイムで、一対一で行われる。
【００５０】
いくつかの実装形態では、ＡＶＡは、ネットワーク／インターネット対応スピーカを使用し、この手段は単なるボリュームだけでなくより多くを制御することができる。他のレベルの調整には例えば、低ボリュームで聴いているときの知覚ラウドネス（個々の周波数）、サウンドモーフィング、音声明瞭度、低音、高音、バランス、および他のスピーカ（好ましくはインテリジェントスピーカ）を制御するために使用することができる任意のものが含まれ得るが、これらに限定されない。いくつかの実施形態では、本発明のシステムは、キューに入れられたコンテンツまたはライブコンテンツの１つ以上の特性を調整して、当面の環境および状況に適合させることができる。いくつかの実施形態では、システムは、例えば、再生前にコンテンツのレベルを正規化または設定することによって、コンテンツを現在の視聴者に合わせて調整することができる。これは、例えば、コンテンツが本発明のシステムにロードされて、将来の使用の準備が整ったとき、またはコンテンツが再生されるように予定される前の設定された時間に、または他の任意の適切な時間に、行われてもよい。コンテンツのそのような調整は、いくつかの実施形態では一時的であってもよく、例えば、その時点でその会場で再生する目的のためだけであってもよく、または、例えば、特定の会場または視聴者などのために、いつ再生されるかに関わらず、より長くてもよい。
【００５１】
いくつかの実施態様では、本発明のシステムおよび方法は、学習アルゴリズムも含む。そのような実施形態では、Ｑsic ＡＰＩおよびインフラストラクチャを利用するＡＶＡは、時間経過とともに、異なる店舗／会場購買条件がどのように聞こえるかを学習し、それに基づいて調整を行うことができる。これにはコンテンツ調整、店内プロモーションのトリガ、店内／会場環境の来るべき変化に関する他のデジタルサービスのリアルタイムでの通知、およびセンチメント分析が含まれるが、これらに限定されない。
【００５２】
本発明の重要な要素は、管理された環境内の情報を検出し、それに応じて調整を行うプロセッサにその情報をフィードバックすることである。いくつかの実施形態では、これはマイクロホンを含むことができる。いくつかの実施形態では、設定アルゴリズムを実行することができ、これは例えば、スピーカを設定することができる最小パラメータおよび最大パラメータ（例えば、ボリュームレベル）を評価し、設定することができる。好ましくは、このような設定が特定の室内条件下で行われる。図７は、設定アルゴリズムの一例を示す概略図である。
【００５３】
部屋が大きくなるにつれて（例えば、より多くの人が入ることによって、より大きなボリュームで話すことによって、機器がスイッチオンされる）、本発明によるシステムは、音楽が常に可聴レベルにあるようにスピーカ（インテリジェントスピーカでありうる）を調整することができる。これを行うことによって、マイクロホンによって記録されるサウンドの示度は例えば、背景ノイズの増加と共に増加する。
【００５４】
システムをキャリブレーションするとき、各スピーカのボリューム（０〜１００パーセントとして測定される）は、空間（例えば、会場の部屋であり得る）内の周囲レベルを表す特定のマイクロホン読取値に対して記録される。いくつかの実施形態では、スピーカのボリュームは、百分率として記録されなくてもよいが、他の何らかの尺度、例えば、スピーカ製造業者の仕様に関する単位で記録される。これは、任意の時点でその理想的なボリュームを見つけるために使用されるスピーカの式の基礎として役立つ。周囲ノイズには高い点と低い点があるので、複数の読み取りが実行されることが好ましい。このような記録がより多く行われるほど、各スピーカのボリュームレベルを調整するのに必要な式を作成するためにコントローラが有する情報が多くなる。
【００５５】
十分なデータ点が得られると、システムは、関係を記述するための式をアルゴリズム的に作成し、各スピーカのボリューム対全体のマイクロホン読み取り値のグラフを作成することができる。これにより、スピーカは、センサ（マイクロホンなど）によって検出される変化するノイズレベルに応答して、Ｑbitなどのコントローラによって調整されることが可能になる。
【００５６】
いくつかの実施形態では、各スピーカが制御される方法は、好ましくは可能な限り「リアルタイム」調整を提供するために会場内に配置される例えばローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）などのネットワーク上の、プロセッサを備える装置上のアプリケーションに結び付けられる。
【００５７】
１つの例示的なアルゴリズムでは、上述の方法に従って準備された式によって、システムが各スピーカをモニタして、各スピーカが新たなボリュームで更新される頻度を決定するｘ秒毎に式を実行することを可能にする。いくつかの好ましい実施形態では、ｘは１乃至１０の範囲の数であるが、各実装で実際に必要とされるように、それより大きくても小さくてもよい。スピーカをより頻繁に更新する必要があるシステムでは、より小さな数が選択されるべきである。各スピーカに対して生成される式は例えば、スピーカのボリュームに対するパワー出力（例えば、ピークデータ入力、デシベルレベル、ＲＭＳ値）に依存しうる。
【００５８】
他の例示的な実装形態では、別の特性が測定され、スピーカの動作を調整するために使用される。例えば、「知覚ラウドネス」が、例えば、近似対数関係フィルタをrawデータに適用してパワーを修正することによって使用されうる。
【００５９】
スピーカの動作を調整するために使用する関係を決定する目的で測定することができる他の特性は、例えば、等ラウドネス曲線またはデシベルを含みうる。
【００６０】
本発明のためのＲＭＳの一例は「データフレーム」のセットであり、データフレームはマイクロホンからＱbitにストリーミングされるデータのセクションであり、一般に、以下のように表すことができるｒｍｓ式に渡される。これによりある期間にわたるデータストリームの平均「パワー」が与えられる。
【００６１】
【数１】
2020502897.tif 000003
【００６２】
ＲＭＳ値は、経時的に平均化されるスピーカのパワーを参照する方法である。スピーカに供給する交流波形のパワーは時間と共に変化するので、オーディオパワーは、典型的には時間にわたる平均として測定される。これの近似は純粋な抵抗負荷であると仮定し、電圧および電流波形の平方根平均（ＲＭＳ）値を使用することによって得られる。この方法による例示的な数式例は以下ように表される。
【００６３】
Ｐavg = Ｖrms・Ｉrms
ただし、Ｐ＝パワー、Ｖ＝電圧、Ｉ＝電流である。
【００６４】
新たな調整されたスピーカボリュームを特定するために、Ｑbitなどのコンピュータ装置は、そのスピーカの数式を作成する。それは、まず、係数のベクトルおよび最小二乗多項式フィットを生成するために使用される、事前に記録されたＲＭＳおよびボリュームのアレイを受信する。
【００６５】
一般的な例として、ＲＭＳ値が渡されたときにボリュームを評価する能力を与える多項式を生成するために、カーブフィッティングが使用される。基本的な例として、ｘをＲＭＳとすると、ボリューム＝ｘ^２＋２ｘ＋ｂである。
【００６６】
さらなる例として、Pythonを使用して、次数degの多項式P(x) = P[0]*x**deg+...+ p[deg]、を点(x,y)にフィットさせる。
【００６７】
以下は、二乗誤差を最小化する係数ｐのベクトルを返す。
【００６８】
パラメータ
x : array_like, shape(M,)
M個のサンプル点(x[i], y[i])のx座標。
【００６９】
y: array_like、shape(M,)または(M, K)
サンプル点のy座標。同じx座標を共有するサンプル点のいくつかのデータセットは、列ごとに１つのデータセットを含む2Dアレイを通過させることによって、一度にフィットさせることができる。
【００７０】
deg : int
フィッティング多項式の次数。
【００７１】
rcond : float, optional
フィットの相対条件数。最大特異値に対してこれより小さい特異値は無視される。デフォルト値はlen(x)*epsであり、ここでepsはフロート型の相対精度であり、ほとんどの場合2e-16である。
【００７２】
full : bool, optional
戻り値の性質を決定するスイッチ。False（デフォルト）の場合、係数のみが返され、Trueの場合、特異値分解からの診断情報も返される。
【００７３】
w : array_like、shape(M,), optional
サンプル点のｙ座標に適用する重み。ガウシアン不確実性については、1/sigma（1/sigma**2ではない）を使用する。
【００７４】
cov : bool, optional
推定値と該推定値の共分散行列を返す。fullがTrueの場合、covは返されない。
【００７５】
戻り値
p : ndarray、shape(deg+１,)または(deg+１, K)
最も高いパワーからの、多項式係数。yが2-Dであった場合、k番目のデータセットの係数はp[:,k]である。
【００７６】
residuals, rank, singular_values, rcond
full=Trueの場合のみ提示。最小二乗フィッティングの残差、スケーリングされたVandermonde係数行列の実効ランク、その特異値、およびrcondの指定された値。詳細については、linalg.lstsqを参照。
【００７７】
V : ndarray, shape(M, M)または(M, M, K)
full = Falseかつcov'=Trueの場合にのみ提示。多項式係数推定値の共分散行列。この行列の対角線は、各係数に対する分散推定値である。yが2-D配列である場合、'k番目のデータセットの共分散行列は、V[:,:,k]である。
【００７８】
注：
以下の数式：
【数２】
2020502897.tif 000004
において、この手法は、以下の二乗誤差：
【数３】
2020502897.tif 000005
を最小化する。
係数ｐの係数行列は、Vandermonde行列である。
【００７９】
次に、これを使用して、スピーカの新たなボリュームを（例えばルックアップテーブルから）特定して、任意のＲＭＳ値に一致させることができる。
【００８０】
分かりやすく言えば、スピーカは特定のＲＭＳ値に対して理想的なボリュームを有する。アルゴリズムは、スピーカのボリュームを調整してスピーカのボリュームを理想値に近づけようと試みる。この調整は、（ボリュームの大きな突然のジャンプを止めるための）最大増加量、（スピーカの動作範囲を決定する）最大および最小ボリュームレベル、各読取をどのくらい頻繁に行うべきか、および各調整をどのくらい頻繁に行うべきか、などのパラメータを有する。
【００８１】
実際には、いくつかの実施形態では、Ｑbitは、マイクロホンからある期間ｘ秒（ここで、ｘ秒は上記のように定義される）の間に、ＲＭＳ値を取得し、次の値を取得するまでその値を保持する。Ｑbit上の各スピーカを制御する処理は、マイクロホン入力を管理する処理から、それ自体の調整をそれに応じて行うことを可能にする別々の間隔で、その値を要求するか、または送信される。これにより、自律的なボリューム調整が行われる。
【００８２】
以下のキーは、各図で使用される様々な構成要素を示すものである。
・Ｍ：マイクロホン入力
・Ｒ：入力のマイクロホン（Ｍ）円周の半径
・Ｓ :スピーカ
・Ａ：周囲ノイズ源
・Ｑ：Ｑbit装置
・ＡＰＩ：Ｑsic  ＡＰＩ（アプリケーションプログラミングインタフェース）
・ＤＳ:デジタルサービス。
【００８３】
図１は、１つのスピーカに対する１つのノイズ発生点の概略図である。図１において、マイクロホンＭ１は、円周Ｒ１で示されるＭ１から半径の領域内のサウンドを検出するものであり、スピーカＳ１およびノイズ源Ａ１からの入力されるサウンドを受信する。Ａ１およびＳ１から発せられたサウンドの合成ボリュームは、それがＭ１に移動することにつれて減少し、そこで電気信号に変換され、信号を受信するＱbit Ｑ１に送られ、それをマイクロホンＭ１およびそれによりスピーカＳ１に関連するものとして認識し、スピーカＳ１に関連するアルゴリズムを実行し、出力を生成し、スピーカＳ１に信号を送って、スピーカＳ１のボリュームを調整する。
【００８４】
図２は、複数のスピーカに対する単一のノイズ発生点の概略図である。円周Ｒ１内のＭ１から半径の領域内の音を検出することができるマイクロホンＭ１は、Ａ１からの周囲サウンドと共にスピーカＳ１およびＳ２からの合成サウンド入力を受信する。Ａ１およびＳ１およびＳ２から発するサウンドの合成ボリュームは、Ｍ１に移動するにつれて減少し、Ｍ１で電気信号に変換され、Ｑbit Ｑ１に送られ、Ｑbit Ｑ１は、マイクロホンＭ１およびそれによりスピーカＳ１およびＳ２に関連する信号を認識し、１つ以上のスピーカＳ１およびＳ２に関連する１つ以上のアルゴリズムを実行し、１つ以上の出力を生成し、スピーカＳ１およびＳ２の一方または両方に信号を送り、それに応じてスピーカＳ１およびＳ２の動作を調整する。
【００８５】
図３は、複数のスピーカに対する複数のノイズ点の表現である。円周Ｒ１で示される半径の領域内のサウンドを検出することができるマイクロホンＭ１は、Ａ１、Ａ２、Ａ３、およびＡ４からの周囲サウンドと共に、スピーカＳ１およびＳ２からの合成サウンド入力を受信する。Ａ１、Ａ２、Ａ３およびＡ４ならびにＳ１およびＳ２から発せられる音の合成ボリュームは、Ｍ１に移動するにつれて減少し、Ｍ１で電気信号に変換され、Ｑbit Ｑ１に送信され、Ｑbit Ｑ１は、マイクロホンＭ１およびそれによりスピーカＳ１およびＳ２に関連する信号を認識し、１つ以上のスピーカＳ１およびＳ２に関連する１つ以上のアルゴリズムを実行し、１つ以上の出力を生成し、信号をスピーカＳ１およびＳ２の一方または両方に送信して、それに応じてスピーカＳ１およびＳ２の動作を調整する。
【００８６】
図４は、複数のマイクロホンＭ１およびＭ２に対して分割された複数のスピーカを有する、複数のノイズ点の表現である。Ｍ１は、円周Ｒ１で示される半径の領域内のサウンドを検出することができ、Ａ１、Ａ２、Ａ３、およびＡ４からの周囲サウンドと共にスピーカＳ１およびＳ２からの合成サウンド入力を受信する。Ａ１、Ａ２、Ａ３、およびＡ４、ならびにＳ１およびＳ２から発せられるサウンドの合成ボリュームはＭ１に移動するにつれて減少し、Ｍ１で電気信号に変換され、Ｑbit Ｑ１に送られ、Ｑbit Ｑ１は、信号をマイクロホンＭ１およびそれによりスピーカＳ１およびＳ２に関連するものとして認識する。次いで、ＱbitはスピーカＳ１およびＳ２のうちの１つ以上に関連する１つ以上のアルゴリズムを実行し、１つ以上の出力を生成し、スピーカＳ１およびＳ２のうちの１つまたは両方に信号を送信して、それに応じてスピーカＳ１およびＳ２の動作を調整する。
【００８７】
図４に従えば、周囲Ｒ２で示される半径領域内のサウンドを検出することができるＭ２は、スピーカＳ３およびＳ４からの合成サウンド入力と、Ａ２およびＡ５からの周囲サウンドとを受信する。Ａ２およびＡ５、ならびにＳ３およびＳ４から発せられるサウンドの合成ボリュームはＭ２に移動するにつれて減少し、Ｍ２で電気信号に変換され、Ｑbit Ｑ１に送られ、マイクロホンＭ２およびそれによりスピーカＳ４およびＳ５に関連する信号を認識する。次いで、Ｑbitは、スピーカＳ４およびＳ５のうちの１つ以上に関連する１つ以上のアルゴリズムを実行し、１つ以上の出力を生成し、スピーカＳ４およびＳ５のうちの１つまたは両方に信号を送信して、それに応じてスピーカＳ４およびＳ５の動作を調整する。Ａ２の場合、サウンドは、Ｒ１およびＲ２によって定義されるような両方の領域に影響を及ぼすので、両方のマイクロホンに寄与する。Ａ２はＭ１とＭ２の半径の両方に入るので、Ｍ１とＭ２は、Ａ２を区別せずにそれ自体の音源として扱う。
【００８８】
図５ａは、スピーカＳ１、Ｓ２からのサウンドおよびＡ１からの周囲サウンドを検出することができるマイクロホンＭ１を示す。サウンドを検出すると、Ｍ１はマイクロホン信号をＱbit Ｑ１に送り、Ｑbit Ｑ１は、周囲環境の合成周囲ノイズに基づいてＳ１およびＳ２のボリュームを調整する。Ａ１およびＳ１およびＳ２から発するサウンドの合成ボリュームはＭ１に移動するにつれて減少し、Ｍ１で電気信号に変換され、Ｑbit Ｑ１に送られ、Ｑbit Ｑ１はマイクロホンＭ１に関連する信号およびそれによりスピーカＳ１およびＳ２に関連する信号を認識し、１つ以上のスピーカＳ１およびＳ２に関連する１つ以上のアルゴリズムを実行し、１つ以上の出力を生成し、スピーカＳ１およびＳ２の一方または両方に信号を送り、それに応じてスピーカＳ１およびＳ２の動作を調整する。
【００８９】
図５ｂは、スピーカが周囲ノイズの減少にどのように反応するかを示す図である。図５ｂは、スピーカＳ１、Ｓ２からのサウンドおよびＡ１からの周囲サウンドを検出することができるマイクロホンＭ１を示し、周囲環境の合成周囲ノイズに基づいてＳ１およびＳ２のボリュームを変更するＱbit Ｑ１に入力を送る。この例において、Ａ１は低減されていて、Ｓ１およびＳ２はより低いボリュームを呈する。
【００９０】
図６は、制御装置（Ｑbit）上のアルゴリズムを介してスピーカが更新される方法を説明する概略図である。Ｑbitは、周辺機器であるかまたはＱbit装置に組み込み／内蔵されている１つ以上の入力装置（マイクロフォンなどの音声入力装置）を検出して登録し（６０１）、取得するための要求をＱsic ＡＰＩ（アプリケーションプログラミングインタフェース）６０２に送信し、システムに追加された特定のオーディオ装置の設定を取得する。ＡＰＩは入力装置の設定を返し、その設定をロードする。Ｑbitは、図７に記載されるキャリブレーション方法を使用して過去に設定されたスピーカをローカルネットワークから検索し（６０３）、Ｑsic ＡＰＩ６０２にさらなる要求を送信して各スピーカのキャリブレーション詳細を取得する。このキャリブレーションは、関連する関係を記述し、したがって図８に示されるグラフまたは式を構成するのに十分な情報を含む。Ｑbitは、設定をロードし、識別されたアルゴリズムを介して制御される各スピーカをセットアップする（６０４）。
【００９１】
図６において、処理はここで初期化され、マイクロホンはデジタル信号をＱbitに動的に送信し（６０５）、Ｑbitはデジタル信号をデータストリーム６０６として処理し、ｘ秒ごとにそれを保存する。ここで、ｘは任意の適切な数であり得るが、好ましくは１乃至１０の範囲の数であり、各スピーカが新たなボリュームで更新される頻度を決めるものである。スピーカをより頻繁に更新する必要があるシステムでは、より低い数が用いられるべきである。６０７では、時間（ｘ）６０８にわたる信号の記録が行われ、次いでＲＭＳ値６０９に変換することができる平均が生成されうる。ＲＭＳ値を用いて、Ｑbitはこれを、スピーカ（スマートスピーカなど）をモニタしている各サブプロセス６０９に送り、次に、ボリューム調整命令をスピーカに送って、そのボリュームを調整する。本明細書で使用されるように、サブプロセスは、より広い範囲内で動作する、コンピュータによって実行されるタスク、ルーチン、または方法をいう。したがって、この例では、それは、スピーカに関連するデータがそれに転送されるのを待機し、それに応じて応答することによって（この例ではスピーカにボリューム調整に関する命令を送信することによって）、事前定義されたスピーカをモニタするコンピュータによって実行される方法をいう。
【００９２】
図７は、システムキャリブレーションのための１つの例示的な方法を説明する概略図である。７００で開始すると、システムは部屋または会場がその最も低い音響周囲環境を有するときにセットアップされ、外部ノイズのレベルに応じて、これは夜中または別の適切な時間内でなければならない場合がある。部屋がほとんど周囲サウンドを有していない場合、入力装置にリンクされているすべてのスピーカはその理想的なボリューム７０１にあるように、入力装置にリンクされているすべてのスピーカは、このボリュームに設定されたそれらの最小動作範囲を有する。この最小動作範囲は図１０の１０１１に見られるように、スピーカがこのボリュームを下回ることができないことを意味する。マイクロホンは、部屋内の周囲サウンドをｘ秒間記録し（７０２）、入力ストリーム７０３は平均化され、次いで、設定された時間枠にわたってＲＭＳを計算する（７０４）。数ｘは任意の適切な値とすることができ、典型的には、１〜１０の範囲である。それは、各スピーカが新たなボリュームで更新される頻度を決定する。スピーカをより頻繁に更新する必要があるシステムでは、より低い数が用いられるべきである。各スピーカについて、Ｑbitは、スピーカのボリュームに対してＲＭＳを保存する。周囲サウンドレベルは例えば、より多くの人々が会場に入るのを待つことによって、または、増加する周囲音をシミュレートすることによって、増加される（７０６）。いくつかの実施形態では周囲サウンドの増加（例えば、一連のステップにおける）は予めプログラムされたキャリブレーションシーケンスの一部として機械生成される。周囲音が増大すると、処理フローは７０１から再び開始することができる。この処理は最大周囲音に達するまで繰り返すことができ、一般に、上述の多項式を使用して予測を行うために、最小４つのデータ点が収集されることが好ましいことが分かっている。より多くのデータ点が記録されるほど、予測はより正確になる。最大周囲音に達すると、入力装置にリンクされたすべてのスピーカは、その最大動作範囲をこのボリュームに設定する。この最大動作範囲は図１０の１０１１に見られるように、スピーカがこのボリュームを超えることができないことを意味する。最小ボリュームと最大ボリュームを設定すると、各スピーカの動作範囲の値が得られる。
【００９３】
図８は、図７に示す処理から得られた多項式の結果を示すグラフである。これは、入力平均出力に対して、新たなボリューム（ｙ軸）８０２が、二乗平均平方根(ＲＭＳ)(ｘ軸）８０１およびボリュームとしてどのように選択されるかを示す。図８では、２つのスピーカＳ１およびＳ２がグラフ上の点８０３によってどのようにキャリブレーションされて、図７で先に説明したキャリブレーション手順からのデータ値に適合する曲線を記述する多項式を構成するかを見ることができる。
【００９４】
Ｑbit上で新たなＲＭＳ値が計算されると、Ｑbitは、その値を使用して、特定のスピーカに対してどのボリュームを得ようと試みるべきかを求める。例えば、図８を参照すると、入力装置のＲＭＳが７５０であった場合、Ｓ２は２６にできるだけ近づこうとする。Ｓ１は４１に達しようとする。
【００９５】
図９は、制御点としての例示的な制御装置（本明細書ではＱbitと呼ぶ）を示す概略図である。この概略図では、９１０がＱbit上の内部動作／アルゴリズムを表し、一方、このボックスの外側は物理的ハードウェアおよびそれとの通信／接続を表す。
【００９６】
図９は、入力装置（マイクロホンまたはデシベルリーダなど）９０３からデジタル信号９０２を受信する制御装置としてのＱbit９０１を示す。信号は、任意選択で、連続的であってもよく、または周期的であってもよく、例えば、特定の周波数に設定されてもよい。Ｑbit９０１は、このデジタル信号をｘ秒後に保存する。（ここで、ｘは任意の適切な数であり、好ましくは１乃至１０の範囲の数であり）、これは各スピーカが新たなボリュームで更新される頻度を決定する。Ｑbit９０１は、デジタル信号９０４を処理して、パワー変数、例えば、ある期間にわたる平均ＲＭＳを生成する。スピーカの現在のボリューム９０９を受信した後、Ｑbit９０１は、パワー変数（ここでは平均ＲＭＳ）を、図７で説明した処理を使用して設定された各スピーカの対応するボリュームと比較する処理９０５を開始する。入力に基づいてスピーカの新しいボリュームが見つかると（９０６）、ボリューム調整値９０７がスピーカ９０８に送られる。
【００９７】
図１０は、最上位レベルからの例示的な処理の概観であり、スピーカに対する調整を行うために使用される決定の流れを含む。図１０において、１００１で開始され、Ｑbitは、周辺機器またはＱbitに組み込み／内蔵されている１つ以上の入力装置（マイクロフォンなど）を検出して登録し（１００１）、接続されている特定のオーディオ装置の設定を取得ためにＱsic ＡＰＩ（アプリケーションプログラミングインタフェース）１００２に要求を送信し、ＡＰＩは、入力装置の設定を返し、その設定がＱbitにロードされる。Ｑbitは、図７で説明したキャリブレーション方法を使用して、過去に設定されたスピーカ（スマートスピーカまたはインテリジェントスピーカなど）をローカルネットワークから検索し（１００３）、さらなる要求をＱsicＡＰＩ１００２に送信して各スピーカのキャリブレーション詳細を取得する。このキャリブレーションは、関連する関係を特定し、図８に示されたグラフまたは方程式を構成するのに十分な情報を含みうる。Ｑbitは設定をロードし、ＡＶＡアルゴリズム１００４を介して、制御されるべき各スピーカをセットアップする。
【００９８】
処理はここで初期化され、Ｑbit上のスピーカを制御するサブプロセスは、ｘ秒毎にマイクロホン入力を制御するサブプロセスからＲＭＳ値１００５を受信する。ここで、ｘは、１乃至１０の範囲内の数であり、これは各スピーカが新たなボリュームで更新される頻度を決定する。スピーカをより頻繁に更新する必要があるシステムでは、より低い数が使用されるべきである。
【００９９】
Ｑbitは、１００４で設定された式を使用してＲＭＳ入力１００５に基づいて各スピーカの理想的なボリュームを調べ、スピーカの現在のボリューム１００７を得る。
【０１００】
ここで、Ｑbitは、各スピーカに対して格納された３つの変数を有する。理想的なボリューム、現在のボリューム、および現在のＲＭＳである。Ｑbitは、スピーカの現在のボリュームおよび理想的なボリュームを処理して、任意の差がプリセットされた最大増分設定１００８より大きいかどうかを特定する。それがより大きい場合、Ｑbitは、現在のボリュームプラスまたはマイナス（新しいボリュームが現在のボリュームより高いか低いかに応じて）として、そのスピーカ１００９の最大許容増分として、新たなボリュームを保存する。変化が最大増分よりも大きくない場合、Ｑbitは、スピーカ１０１０のための新たなボリュームを得るために、（新たなボリュームが現在のボリュームよりも高いか低いかに応じて）現在のボリュームに変化を加算するか、または現在のボリュームから変化を減算する。
【０１０１】
最大増分は、任意の適切な方法で設定することができる。いくつかの実施形態では、それは例えば、会場特性に基づいて、例えば、キャリブレーション処理の後またはその間に、ユーザによって手動で行われる。いくつかの実施形態では、対象の会場／場所で処理されたデータ、例えば、本明細書で説明されるものなどのキャリブレーション処理中に収集されたデータに基づいて、最大増分が計算上得られる。
【０１０２】
各スピーカについて、Ｑbitは、スピーカが動作すべき範囲を保持し、これは図７のような構成の間、各スピーカについての最大および最小ボリュームによって規定される。これはボリュームが大きくなりすぎるか、または小さくなりすぎるのを防止するためである。Ｑbitは、スピーカの新たなボリュームが、設定された最小ボリュームまたは最大ボリュームよりも高いか、または低いかどうかを調べる（１０１１）。新たな理想ボリュームが設定された最大／最小よりも高いかまたは低い場合、Ｑbitは、理想ボリュームを、スピーカの設定された最大／最小に等しくなるように設定する（１０１２）。新たなボリュームがスピーカの最大／最小設定ボリュームより高くないかまたは低くない場合、Ｑbitは、理想ボリュームを、理想値で渡されるように設定する（１０１３）。次に、Ｑbitは、新たな理想ボリュームをスピーカに送り、それ自身のボリュームを設定する（１０１４）。
【０１０３】
例えば、スピーカが３２の最小許容ボリュームと６６の最大許容ボリュームとを有し、その現在のボリュームは５０に設定され、最大増分は３であり、ＲＭＳのルックアップ１００６を実行した後の理想ボリュームは５６であった場合、１００８では、新しいボリュームが最大許容増分よりも大きいので、Ｙｅｓを返す。１００９では、最大増分が３であり、現在のボリュームが５０に設定されているので、５３を返す。１０１１では、５３がスピーカの最大許容ボリューム６６未満であるので、Ｎｏを返し、１０１２は５３を１０１４に渡し、スピーカは、その新しいボリュームを５３に設定する。１０１１では、５３がスピーカの最大許容ボリューム６６未満であるので、Ｎｏを返す。１０１２では、５３を１０１４に渡し、スピーカは、その新たなボリュームを５３に設定する。
【０１０４】
第２の例として、スピーカが２８の最小許容ボリュームおよび４０の最大許容ボリュームを有し、その現在のボリュームは３５に設定され、最大増分は３であり、ＲＭＳルックアップ１００６を実行した後のその理想ボリュームは３７であった場合、１００８では、新たなボリュームが許容最大増分より大きくないので、Ｎｏを返す。ボリュームの変化は２だけであるので、１０１０では、３７を返す。新たなボリューム（３７）は最大許容ボリューム（４０）より低いので、１０１１では、Ｎｏを返す。１０１３では３７を１０１４に渡し、スピーカは、その新しいボリュームを３７に設定する。
【０１０５】
図１１は、マイクロホンが周囲ノイズのトーン／ピッチ変化を検出し、デジタルサービスまたはスクリーン上のコンテンツを変更することを表現したものである。図１１は、マイクロホンＭ１へのトーン／ピッチ／周波数入力を上昇させるノイズの主要な音源となる子供Ａ２のグループを示す。Ｍ１はデジタル信号をＱbit Ｑ１に送り、Ｑbit Ｑ１はＭ１からのデジタル信号の周波数、トーン及びピッチのような属性を分析することにより、より多くの子供が会場に入ったことを判定する。Ｑ１は、この通知をＱsic ＡＰＩ ＱＡ１に送信する。ＱＡ１は、アドバタイジング、デジタルサイネージ等の他のデジタルサービスＤＳ１に通知する。いくつかの実施形態では、コントローラ（Ｑbitなど）が現場にあり、Ｑsic ＡＰＩと通信する必要なく、そのような情報を処理することができる。例えば、Ｑbitは、周波数、トーン、およびピッチなどの属性における特定された変化に基づいて、１つ以上のプリセット出力を識別することができる。そのような出力は例えば、１つ以上のスピーカを介して再生されるか、または変化した視聴者Ａ２の１つ以上の特性に合致するように１つ以上の画面上に表示されるコンテンツを変更するための、コンテンツコントローラへの信号を含むことができる。いくつかの実施形態では、Ｑbitは、そのようなコンテンツを制御するためのコントローラをさらに備えることができる。
【０１０６】
図１２は、ＡＶＡが周囲ノイズからの属性の差を検出し、この検出をＱsic ＡＰＩに渡し、および加入サービスに渡す場合のフロー／フィードバックループを示すフローチャートである。図１２は、ｘ秒間のマイクロホン入力１２０４を記録するＱbit１２０３にデジタル信号１２０２として送信される周囲サウンド１２０１を示す。数「ｘ」は任意の適切な値であり、好ましくは、それは５乃至６０の範囲の数であり、分析されるオーディオのサンプルの長さを決定する。大きな数にすれば変化を検出する可能性が大きくなるが、応答性は低くなり。一方、小さな数にすればあまりに多くの変化をピックアップしてしまう可能性がある。この数は、好ましくは実施される前に会場ごとにテストされる。記録は保存され（１２０５）、トーン／周波数／ピッチ等からオーディオクリップの特徴を求めるために、ｘ秒の記録に対して分析が実行される（１２０６）。これらの特徴／属性は、属性変更において十分に大きな差が見つからない場合、過去の記録属性１２０７と比較され、処理は１２０４から続行する。例えば１２０８のような特徴／属性の十分に大きな変化が生じた場合、平均周波数が上昇し、分析されたサウンドの中でより多くの子供が検出された場合、その変化はＱsic ＡＰＩ １２０９に送られ、これはこの変化の他のデジタルサービスに報知する。これらは、Ｑsic内部サービスとすることができ、１２１０は例えば、新しいコンテンツがキューに入れられ、次いで、保存１２１１で再生するために送信されることを示す。ここで、１２１２は、通知されている外部サービスを示し、次に、記憶装置内のデジタル広告を変更する（１２１３）。この場合も、いくつかの実施形態では、Ｑsic ＡＰＩと通信する必要なしに、Ｑbit自体がこれらのステップを行うことができる。
【０１０７】
図１３は、イベントを予測／認識するための履歴データからのＡＶＡの学習の流れを示す概略図である。図１３は、ｘ秒間のマイクロホン入力１３０４を記録するＱbit１３０３にデジタル信号１３０２として送信される周囲ノイズ１３０１を示す。数「ｘ」は任意の適切な値であり、好ましくは、それは５乃至６０の範囲の数であり、分析されるオーディオのサンプルの長さを決定する。大きな数にすれば変化を検出する可能性が大きくなるが、応答性はより低くなる。一方、小さな数にすればあまりに多くの変化をピックアップしてしまう可能性がある。この数は、好ましくは実施される前に会場ごとにテストされる。録音は保存され（１３０５）、トーン／周波数／ピッチ等からオーディオクリップの特徴を決定するために、ｘ秒の録音上で分析が実行される（１３０６）。類似の属性が見つからない場合、これらの特徴／属性は、過去の記録属性１３０７と比較され、方法は１３０４から続く。例えば、１３０８のような機能／属性のセットが昨日の同じ時刻と同じ機能／属性である場合、この変更は、この変更の他のデジタルサービスに報知するＱsic ＡＰＩ１３０９に送られる。これらはＱsic内部サービスとすることができ、例えば、１３１０は新しいコンテンツがキューに入れられ、次いで、記憶装置で再生するために送信されること（１３１１）を示す。ここで、１３１２は、通知されている外部サービスを示し、次に、記憶装置内のデジタル広告を変更する（１３１３）。
【０１０８】
図１４は、ボリュームを部屋の視聴者に均等に分配するために、複数のスピーカがそれを横切って分割された状態で、複数のノイズ点の方向を検出するマイクロホンＭ１の表現である。Ｍ１は、Ｓ１、Ｓ２、およびＳ３のボリュームを制御する円周Ｒ１によって囲まれた半径によって画定される領域内の関連するノイズおよびノイズの方向を収集する役割を果たす。Ｒ１内から集められたノイズは、方向を有する音として処理される。この例では、Ｍ１がより多くのノイズがＡ３の方向から来ていることを検出する。そして、次に、Ｓ１およびＳ３と比較して、より大きな量のノイズを補償するために、より高い強度値を有するＳ２の値を上昇させる。
【０１０９】
図１５ａおよび図１５ｂは、時間１５０１にわたってそれらのボリューム１５０２を調節する３つのスピーカＳ１、Ｓ２およびＳ３を示す。図１５ｂに見られるように、新しいＲＭＳ値１５０６が記録され、各スピーカＳ１、Ｓ２およびＳ３に送られ、それに応じてそれらのボリュームを調節する。図１５ｂは、時間１５０５にわたって各スピーカに渡されるＲＭＳ値を示す。図１５ｂは、時間１５０７の経過と共に周囲ノイズがより大きくなり、その後、期間１５０８の終わりに向かって水平になることを示している。この図１５ａに応答して、各スピーカが、そのボリューム１５０３を上昇させ、ＲＭＳ値が減少することにつれてボリュームを減少させること（１５０４）によって、周囲音のこの変化に反応する様子が示されている。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５ａ】
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【図５ｂ】
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【図６】
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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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【図１４】
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【図１５ａ】
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【図１５ｂ】
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【国際調査報告】
2020502897.tif 000023
2020502897.tif 000024
2020502897.tif 000025