"ノイズリダクションした信号中の歪みを測定する方法であって、ノイズ成分とスピーチ成分と前記ノイズリダクションした信号から、理想的ノイズリダクションをした推定基準を構成するステップと、前記ノイズリダクションをした信号と前記理想的ノイズリダクションをした推定基準とを比較して、前記ノイズリダクションした信号中の、増加したボイスエネルギー、減少したノイズエネルギー、増加したノイズエネルギー、及び減少したノイズエネルギーのうちのすくなくとも一つを計算するステップと、を有する方法。前記理想的ノイズリダクションをした推定基準は、時間変化するスピーチゲイン推定とノイズリダクションゲイン推定から構成される、請求項1に記載の方法。理想的ノイズリダクションをした推定基準を構成する前に、前記スピーチ信号とノイズ信号に帯域幅限定ゲインを適用するステップをさらに有する、請求項1に記載の方法。前記増加したボイスエネルギー、減少したボイスエネルギー、増加したノイズエネルギー、及び減少したノイズエネルギーのうちのすくなくとも一つに、周波数重み付けをしたゲインを適用するステップをさらに有する、請求項1に記載の方法。構成するステップは、推定したスピーチゲインを前記スピーチ成分に適用するステップを含む、請求項1に記載の方法。構成するステップは、推定したノイズリダクションゲインを前記ノイズ成分に適用するステップを含む、請求項1に記載の方法。計算するステップは、前記増加したボイスエネルギー、減少したボイスエネルギー、増加したノイズエネルギー、及び減少したノイズエネルギーのうちのすくなくとも一つのマスクを生成するステップと、前記マスクと、前記理想的ノイズリダクションをした推定基準との差を合成するステップと、を含む、請求項1に記載の方法。前記ノイズリダクションした信号中における前記増加したボイスエネルギー、減少したボイスエネルギー、増加したノイズエネルギー、及び減少したノイズエネルギーのうちのすくなくとも一つを、予測されたスピーチ品質平均オピニオンスコアにマッピングするステップをさらに有する、請求項1に記載の方法。本技術はノイズ抑制システムにより生じる歪みを測定する。歪みは、ノイズリダクションしたスピーチ信号と、理想的なノイズリダクションをした推定基準との間の差として測定できる。理想的なノイズリダクションをした推定基準以下、EINRRの計算は、時間的に変化し得る。この技術は、ノイズ抑制アルゴリズムの一連の入出力を記録し、EINRRを生成し、周波数領域例えば、短期フーリエ変換、高速フーリエ変換、蝸牛モデル、ガンマトーンフィルタバンク、サブバンドフィルタ、ウェーブレットフィルタバンク、変調複素重複変換、その他の任意の周波数領域における方法で記録とEINRRとを分析して比較する。このプロセスは、時間周波数セルのエネルギーを4つの成分、すなわちボイス歪み減少エネルギー、ボイス歪み増加エネルギー、ノイズ歪み減少エネルギー、及びノイズ歪み増加エネルギーに割り当てる。これらの成分を集計すると、ボイス歪み総エネルギーとノイズ歪み総エネルギーとが得られる。信号中の歪みを測定する一実施形態は、ノイズ成分とスピーチ成分から理想的なノイズリダクションをした推定基準を構成することにより、行われる。ノイズ抑制オーディオ信号におけるボイスエネルギー増加、ボイスエネルギー減少、ノイズエネルギー増加、及びノイズエネルギー減少の少なくとも1つが計算できる。オーディオ信号はノイズ成分とスピーチ成分とから生成される。計算は理想的なノイズリダクションをした推定基準に基づき得る。理想的なノイズリダクションをした推定基準は、スピーチゲイン推定とノイズリダクションゲイン推定から構成される。スピーチゲイン推定とノイズリダクションゲイン推定は時間及び周波数に依存し得る。本技術はノイズ抑制システムにより生じる歪みを測定する。歪みは、ノイズリダクションした音声信号と、理想的なノイズリダクションをした推定基準との間の差として測定できる。理想的なノイズリダクションをした推定基準以下、EINRRの計算は、時間的に変化し得る。本技術は、EINRRを生成し、周波数領域例えば、短期フーリエ変換、高速フーリエ変換、蝸牛モデル、ガンマトーンフィルタバンク、サブバンドフィルタ、ウェーブレットフィルタバンク、変調複素重複変換、その他の任意の周波数領域における方法で記録とEINRRとを分析して比較する。このプロセスは、時間周波数セルのエネルギーを4つの成分、すなわちボイス歪み減少エネルギー、ボイス歪み増加エネルギー、ノイズ歪み減少エネルギー、及びノイズ歪み増加エネルギーに割り当て得る。これらの成分を集計すると、ボイス歪み総エネルギーとノイズ歪み総エネルギーとが得られる。本技術を用いて、ノイズ抑制システム、例えばモバイルデバイス内のノイズ抑制システムにより生じた歪みを測定できる。図1Aは、スピーチとノイズがモバイルデバイスによりキャプチャされる環境の一例を示すブロック図である。スピーチソース102は、例えばセルラー電話のユーザは、モバイルデバイス104に対して言葉を発する。ユーザは、通信デバイス104にオーディオスピーチソース102を提供する。通信デバイス104は、オーディオソース102に対して、マイクロホンを、例えば主マイクロホンMI106を含む。主マイクロホンは主オーディオ信号を提供する。もしあれば、別のマイクロホンが副オーディオ信号を提供してもよい。ある実施形態では、マイクロホンは無指向性マイクロホンである。別の実施形態では、他の形式のマイクロホンや音響センサを利用することもできる。各マイクロホンは、スピーチソース102とノイズ112からサウンド情報を受け取る。ノイズ112は、あるところから来るように示したが、スピーチ以外のところから来るどんなサウンドを含んでいてもよく、反射音やエコーを含んでいてもよい。マイクロホン106で受け取ったオーディオ信号及び、別のマイクロホンで受け取った別のオーディオ信号にノイズリダクション方法を適用して、スピーチ成分とノイズ成分とを決定し、信号中のノイズ成分を低減することができる。一般的に、主オーディオ信号にノイズリダクションを行うことにより、その主オーディオ信号の例えば、スピーチソース102からのスピーチ成分に歪みが生じる。ノイズ成分とスピーチ成分とを特定し、オーディオ信号にノイズリダクションを行うことは、2008年6月30日出願の米国特許出願第12/215,980号発明の名称SystemandMethodforProvidingNoiseSuppressionUtilizingNullProcessingNoiseSubtractionに記載されている。その開示をここに参照援用する。本技術を用いて、ノイズリダクション方法により主オーディオ信号に生じた歪みのレベルを測定できる。図1Bないし図1Dは、ある時点における、例えばマイクロホン106で受け取った主オーディオ信号の一フレームの間におけるノイズ信号とスピーチ信号の一部を示す。図1Bは、スピーチ信号120とノイズ信号122の、エネルギー対周波数のグラフを示す。スピーチ信号とノイズ信号は、図1のマイクロホン106で受け取られたオーディオ信号を含む。スピーチ信号120のある部分は、ノイズ信号122のエネルギーより大きいエネルギーのピークを有する。スピーチ信号120の他の部分は、ノイズ信号122のエネルギーレベルより低いエネルギーレベルを有する。そのため、リスナに聞こえる信号は、スピーチプラスノイズ信号124で示したように、エネルギーがノイズより大きい時点ではスピーチ信号とノイズ信号の組み合わせである。スピーチを低減するため、ノイズリダクションシステムは、オーディオ信号のスピーチとノイズの成分を処理して、ノイズのエネルギーをノイズリダクション信号126まで低減する。理想的には、ノイズ信号122は、ノイズ信号122のエネルギーレベルより大きくても小さくてもスピーチのエネルギーレベルには影響せずに、ノイズリダクションレベル126まで低減される。しかし、通常はそうならず、スピーチの信号エネルギーはノイズリダクション処理の結果として減少するlost。図1Cは、ノイズリダクションしたスピーチノイズ信号130を示す。図示したように、ノイズレベルが、前のノイズレベル122から低減ノイズレベル126に、低減されている。しかし、エネルギーレベルがノイズレベル122より小さいピークでは、スピーチ信号120のピークのエネルギーが、ノイズリダクション処理により無くなっている。特に、ノイズリダクションスピーチ信号130には、元のノイズ信号122よりエネルギーが大きいピークのみがある。ノイズレベル122のエネルギーより小さいスピーチ信号のピークのエネルギーは、スピーチとノイズが合成された信号のノイズリダクション処理により、減少lostしている。図1Dは、理想的なノイズリダクションをした基準信号140を示す。図示したように、ノイズレベルが第1のノイズエネルギー122から第2のレベルのノイズエネルギー126に低減されたとき、ノイズレベル126より大きいが、ノイズレベル122より小さいスピーチ信号に含まれるエネルギーを維持することが望ましい。理想的なノイズリダクションをした基準信号140は、これらのピークエネルギーをキャプチャする、理想的なノイズリダクションをした基準を示す。実際のシステムでは、ノイズ信号エネルギー122より小さいスピーチ信号エネルギーは、ノイズリダクション処理中に減少するlostため、ノイズリダクションにより生じる歪みの原因となる。図1Dの黒塗り部分は、スピーチノイズ信号124のノイズリダクション処理により生じるスピーチエネルギー減少142を示す。図2は、ノイズ抑制システムにおける歪みを測定するシステムの一例を示すブロック図である。図2のシステムは、前処理ブロック230、ノイズリダクションモジュール220、理想的なノイズリダクションをした理想基準EINRRモジュール240、ボイス/ノイズエネルギー変更モジュール250、後処理モジュール260、及びパーセプチュアルマッピングモジュール270を含む。図2のシステムは、ノイズリダクションモジュール220により主マイクロホンスピーチ信号に生じた歪みを測定する。ノイズリダクションモジュール220は、スピーチ成分とノイズ成分を含みミクスト信号を受け取り、クリーンなミクスト信号を提供する。実際には、ノイズリダクションモジュール220は、セルラー電話などのモバイルデバイスに実装され得る。ブロック230-270を用いてノイズリダクションモジュール220により生じる歪みを測定する。前処理ブロック230は、スピーチ成分、ノイズ成分、及びクリーンミクスト信号cleanmixedsignalを受け取る。前処理ブロック230は、ノイズリダクション固有フレームワークにマッチするように、受け取った信号を処理する。例えば、前処理ブロック230は、受け取った信号をフィルタして、200Hz乃至3600Hzの限定帯域幅信号ナローバンドテレフォニーバンドにする。前処理ブロック230は、最小信号経路MSPスピーチ信号、最小信号経路ノイズ信号、及び最小信号経路ミクスト信号を出力する。理想的ノイズリダクション推定基準EINRRモジュール240は、最小信号経路信号とクリーンミクスト信号を受け取り、EINRR信号を出力する。EINRRモジュール240の動作は、図3乃至図4に示した方法を参照して、後でより詳細に説明する。ボイス/ノイズエネルギー変更モジュール250は、EINRR信号とクリーンミクスト信号を受け取り、ボイス成分とノイズ成分の両方の減少したlost及び増加したaddedエネルギーの尺度を出力する。減少したlost及び増加したaddedエネルギーの値は、サブバンドのスピーチ優勢性speechdominanceを調べ、そのサブバンドから減少した又はそのサブバンドに増加したエネルギーを決定することにより、計算する。減少したlostボイスエネルギー、増加したaddedボイスエネルギー、減少したlostノイズエネルギー、及び増加したaddedノイズエネルギーに対して1つずつ、4つのマスクを生成する。そのマスクをEINRR信号に適用して、その結果を後処理モジュール260に出力する。ボイス/ノイズエネルギー変更モジュール250の動作は、図3乃至図5に示した方法を参照して、後でより詳細に説明する。後処理モジュール260は、減少した、及び増加したボイスとノイズのエネルギーを表す、マスクしたEINRR信号を受け取る。この信号を処理して、例えば、周波数重み付けを行う。周波数重み付けの例としては、スピーチにとってより重要とされる周波数、例えば1kHz近辺の周波数、定数に関連する周波数、その他の周波数への重み付けがある。パーセプチュアルマッピングモジュール270は、後処理信号を受け取り、歪みの測定値の出力を所望のスケールに、例えば感覚的に意味のあるスケールに、マッピングする。このマッピングには、パーセプチュアルスペースのより一様なスケールへのマッピングと、平均オピニオンスコアMOSへの、例えば、P.835MOSスケールへの、信号MOS又はノイズMOSとしてのマッピングが含まれる。マッピングは、P.835MOSの結果との相関を取ることにより、オーバーオールMOSにより行ってもよい。出力信号は、ノイズリダクションシステムにより生じる歪みの特定値を提供する。図3は、ノイズ抑制システムにおける歪みを測定する方法の一例を示すフローチャートである。図3の方法は、図2のシステムにより実行され得る。最初に、ステップ310において、スピーチ成分とノイズ成分を受け取る。スピーチ成分とノイズ成分は、オーディオ信号処理システムにより、例えば、2006年1月30日に出願された米国特許出願第11/343,524発明の名称SystemandMethodforUtilizingInterLevelDifferencesforSpeechEnhancementにより決定される。この特許文献の開示はここに参照援用する。ステップ320において、ミキサ210は、スピーチ成分とノイズ成分を受け取り、合成して、ミクスト信号を生成する。ミクスト信号はノイズリダクションモジュール220と前処理ブロック230とに送られる。ノイズリダクションモジュール220は、ミクスト信号のノイズ成分を抑制するが、ミクスト信号中のノイズを抑制する時に、スピーチ成分を歪めることがある。ノイズリダクションモジュール220は、ノイズリダクションしたが一般的には歪んでいるクリーンミクスト信号を出力する。ステップ330において、前処理を行う。前処理ブロック230は、ノイズリダクションモジュール220で行われる固有フレームワーク処理にマッチするよう、スピーチ成分とノイズ成分を前処理する。例えば、前処理ブロックは、スピーチ成分とノイズ成分を、及び加算器210から供給されたミクスト信号を、フィルタして、帯域幅を限定する。例えば、限定帯域は200ヘルツ乃至3,600ヘルツのナローテレフォニーバンドである。前処理では、ノイズ成分とスピーチ成分内の高い周波数にゲインを適用することにより、受け取ったスピーチ及びノイズ成分に前歪み処理を行う。前処理ブロックは、スピーチ成分、ノイズ成分、及びミクスト信号成分の各々の最小信号経路MSPを出力する。ステップ340において、理想的なノイズリダクションをした推定基準信号を発生する。EINRRモジュール240は、前処理ブロック230から、スピーチMSP、ノイズMSP、及びミクストMSPを受け取る。EINRRMモジュール240もノイズリダクションモジュール220により供給されるクリーンミクスト信号を受け取る。受け取った信号を処理して、理想的なノイズリダクションをした推定基準信号を供給する。EINRRは、スピーチのゲインと、ノイズリダクションモジュール220によりミクスト信号に行われたノイズリダクションとを推定することにより決定する。ゲインは対応する元の信号に適用され、ゲインを適用した信号を合成してEINRR信号を決定する。ゲインは時間変化に応じて、例えば、EINRRモジュールにより処理された各フレームにおいて、決定される。EINRR信号の生成は、図3乃至図4に示した方法を参照して、後でより詳細に説明する。ステップ350において、スピーチ成分とノイズ成分から減少したlost、及び増加したaddedエネルギーを決定する。ボイス/ノイズエネルギー変更モジュール250は、モジュール240からのEINRR信号と、ノイズリダクションモジュール220からのクリーンミクスト信号と、スピーチ成分と、ノイズ成分とを受け取る。ボイス/ノイズエネルギー変更モジュール250は、ボイス成分とノイズ成分の両方から減少した、及び増加したエネルギーの尺度を出力する。ボイス/ノイズエネルギー変更モジュール280の動作は、図3乃至図5に示した方法を参照して、後でより詳細に説明する。ステップ360において後処理を行う。後処理モジュール260は、エネルギー増加ボイス信号と、エネルギー減少ボイス信号と、エネルギー増加ノイズ信号と、エネルギー減少ノイズ信号とをモジュール250から受け取り、これらの信号に後処理を行う。後処理は、各信号の周波数へのパーセプチュアル周波数重み付けを含み得る。例えば、ある周波数部分は他の周波数部分とは異なる重み付けをされる。周波数の重み付けには、1kHz近辺の周波数、スピーチ定数に関連する周波数、その他の周波数の重み付けが含まれる。歪み値は後処理モジュール260からパーセプチュアルマッピングブロック270に供給される。ステップ370において、パーセプチュアルマッピングブロック270は、歪み尺度の出力を、パーセプチュアルに意味のあるスケールにマッピングする。このマッピングには、パーセプチュアルスペースのより一様なスケールへのマッピングと、平均オピニオンスコアMOSへの、例えば、P.835MOSスケールの1つ又は全部への、信号MOS又はノイズMOS又はMOS全体としてのマッピングが含まれる。MOS全体は、P835MOSの結果と相関させることにより、行える。図4は、理想的ノイズリダクションをした推定基準を生成する方法の一例を示すフローチャートである。図4の方法は、図3の方法のステップ340の詳細であり、EINRRモジュール240により行える。ステップ410においてスピーチゲインを推定する。スピーチゲインは、ノイズリダクションモジュール220によりスピーチに適用されるゲインであり、複数の方法で推定又は決定できる。例えば、スピーチゲインは、スピーチエネルギーがノイズエネルギーより優勢なカレントフレームの一部分を最初に識別することにより、推定できる。フレームのその部分は、スピーチエネルギーがノイズエネルギーより大きい周波数又は周波数帯である。例えば、図1Bでは、2つの周波数において、スピーチエネルギーがノイズエネルギーより大きい。スピーチが優勢な帯域又は周波数は、スピーチ優勢性検知により判断できる。例えば、スピーチがノイズより優勢なフレームの周波数は、そのフレームのスピーチ成分とノイズ成分とを比較することにより、判断できる。他の方法も用いて、ノイズリダクションモジュール220により適用されるスピーチゲインを決定する。スピーチが優勢な周波数を特定すると、ノイズリダクションをする前のその周波数のスピーチエネルギーを、クリーンミクスト信号のスピーチエネルギーと比較する。元のスピーチエネルギーのクリーンスピーチエネルギーに対する比は、推定スピーチゲインとして用いられる。ステップ420において、フレームのノイズリダクションレベルを推定する。ノイズリダクションは、ノイズリダクションモジュール220により適用された、ノイズにおける低減のレベル例えば、ゲインである。ノイズリダクションは、ノイズが優勢な、フレームの一部を、例えば、周波数や周波数帯域を、特定することにより推定できる。よって、ユーザが話していないフレームを特定できる。これは、例えば、受け取ったスピーチ信号のエネルギーレベル中のポーズ又は低減を検出することにより判断できる。信号中のかかる部分を特定すると、ノイズリダクション処理前のノイズ成分のエネルギー比を、ノイズリダクションモジュール220により供給されるクリーンミクスト信号エネルギーと比較する。ステップ420において、ノイズエネルギーの比は、ノイズリダクションとして用いられる。ステップ430において、スピーチゲインをスピーチ成分に適用し、ノイズリダクションをノイズ成分に適用する。例えば、ステップ410で決定したスピーチゲインを、ステップ310で受け取ったスピーチ成分に適用する。同様に、ステップ420で決定したノイズリダクションを、ステップ310で受け取ったノイズ成分に適用する。ステップ440において、ステップ430で生成されたスピーチ信号とノイズ信号をミックスして、理想的ノイズリダクションをした推定基準を生成する。したがって、ステップ430で生成された2つの信号を結合combineして、理想的ノイズリダクションをした基準信号を推定する。ある実施形態では、図4の方法の実行は時間的に変化する。したがって、ステップ410のスピーチゲインと、ステップ420のノイズリダクション計算は、分析全体を通して1回だけでなく、継続的に、例えばフレームごとに行われる。図5は、ボイス成分とノイズ成分から減少した、又は増加したエネルギーを決定する方法の一例を示すフローチャートである。ある実施形態では、図5の方法は、図3に示した方法のステップ350に対し、より詳細を提供し、ボイス/ノイズエネルギー変更モジュール250により行われる。最初に、ステップ510において、理想的ノイズリダクションをした推定基準信号を、クリーンミクスト信号と比較する。これらの信号を比較して、図2の方法において、ノイズリダクションモジュール220により増加した、又は減少したエネルギーを決定する。この増加又は減少したエネルギーは、ノイズリダクションモジュール220により生じた歪みであり、その歪みを決定するために用いられる。ステップ520においてスピーチ優勢マスクを決定する。スピーチ優勢マスクは、スピーチ信号がEINRRの残差ノイズより大きい時間周波数セルを特定することにより計算できる。ステップ530において、減少lost及び増加addedしたボイスエネルギーとノイズエネルギーを決定する。ステップ520において決定したスピーチ優勢マスクと、理想的ノイズリダクションをした推定基準信号と、ノイズリダクションモジュール220により供給されたクリーン信号とを用いて、減少及び増加したボイスエネルギーと、減少及び増加したノイズエネルギーとを決定する。ステップ540において、4つのマスクのそれぞれを、理想的ノイズリダクションをした推定基準信号に適用する。各マスクを適用して、対応する各部分のエネルギー減少したノイズエネルギー、増加したノイズエネルギー、減少したスピーチエネルギー、及び増加したスピーチエネルギーを求める。マスクを適用した結果を足し合わせて、ノイズリダクションモジュール220により生じた歪みを決定する。上記のモジュールは、記憶媒体に、例えば、機械読み取り可能媒体例えば、コンピュータ読み取り可能媒体に記憶された命令よりなるものであってもよい。これらの命令をプロセッサ302で読み出し、実行できる。命令の例としては、ソフトウェア、プログラムコード、ファームウェアがある。記憶媒体の例としては、メモリデバイスや集積回路がある。命令は、プロセッサ302で実行されると、プロセッサ302を、本技術の実施形態に応じて動作させる。当業者は、命令、プロセッサ、及び記憶媒体についてよく知っている。図6は、本技術の一実施形態を実施するのに用いられるコンピューティングシステム600の一例を示す図である。図6のシステム600を実施して、図2に示したモジュールを実施するソフトウェアプログラムを実行できる。図6のコンピューティングシステム600は、プロセッサ610とメモリ610を含む。メインメモリ610は、一部分において、プロセッサ610が実行する命令とデータを格納する。メインメモリ610は、運用時、実行可能コードを記憶できる。図6のシステム600は、さらに、大容量記憶デバイス630、ポータブル記憶媒体ドライブ640、出力デバイス650、ユーザ入力デバイス660、グラフィックスディスプレイ670、及び周辺デバイス680を含む。図6に示したコンポーネントは、単一のバス690を介して接続されるように示した。コンポーネントは、1つ以上のデータ輸送手段により接続されてもよい。プロセッサユニット610とメインメモリ610はローカルマイクロプロセッサバスを介して接続されてもよい。また、大容量記憶デバイス630、周辺デバイス680、ポータブル記憶デバイス640、及びディスプレイシステム670は、1つ以上の入出力I/Oバスを介して接続されていてもよい。大容量記憶デバイス630は、磁気ディスクドライブや光ディスクドライブで実施してもよく、プロセッサユニット610が使用するデータと命令を記憶する不揮発性記憶デバイスである。大容量記憶デバイス630は、本技術の実施形態を実施するシステムソフトウェアをメインメモリ610にロードする目的で、そのシステムソフトウェアを記憶できる。ポータブル記憶デバイス640は、フロッピィディスク登録商標、コンパクトディスク、デジタルビデオディスクなどのポータブル不揮発記憶媒体と共に動作して、図6のコンピュータシステム600との間でデータとコードを入出力する。本技術の実施形態を実施するシステムソフトウェアは、かかるポータブルメディア上に記憶され、ポータブル記憶デバイス640を介してコンピュータシステム600に入力される。入力デバイス660はユーザインタフェースの一部を提供する。入力デバイス660は、英数字その他の情報を入力する、キーボードなどの英数字キーパッドと、マウス、トラックボール、スタイラス、カーソル方向キーなどのポインティングデバイスとを含む。また、図6に示したシステム600は出力デバイス650を含む。好適な出力デバイスには、スピーカ、プリンタ、ネットワーク、ネットワークインタフェース、モニタが含まれる。ディスプレイシステム670は、液晶ディスプレイLCDやその他の好適なディスプレイデバイスを含む。ディスプレイシステム670は、テキスト情報やグラフィックス情報を受信し、ディスプレイデバイスに出力するように、その情報を処理する。周辺デバイス680には、コンピュータシステムに付加機能を追加する任意タイプのコンピュータサポートデバイスを含む。周辺デバイス680はモデムやルータを含んでいてもよい。図6のコンピュータシステム600に含まれるコンポーネントは、本技術の実施形態で用いるのに好適な、コンピュータシステムに一般的に含まれるものであり、本技術分野で周知の広い範囲のコンピュータコンポーネントを表すものである。このように、図6のコンピュータシステム600は、パーソナルコンピュータ、ハンドヘルドコンピューティングデバイス、電話、モバイルコンピューティングデバイス、ワークステーション、サーバ、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、その他の任意のコンピューティングデバイスであり得る。コンピュータは、異なるバス構成、ネットワークされたプラットフォーム、マルチプロセッサプラットフォームなどを含んでいてもよい。Unix、Linux、Windows、MachintoshOS、PalmOS、その他の好適な様々なオペレーティングシステムを利用できる。以上、実施形態を参照して本技術を説明した。当業者には言うまでもなく、本技術の広い範囲から逸脱することなく、様々な修正をし、または別の実施形態を用いることができる。例えば、説明したモジュールの機能を分離した複数のモジュールで実行でき、別々に説明したモジュールを1つのモジュールに結合できる。本技術に別のモジュールを組み込んで、説明した特徴、及び本技術の精神と範囲内にある特徴と機能のバリエーションを実施してもよい。そのため、実施形態に対する上記その他の変形は本技術によりカバーされるものである。"