Способ и система классификации пользователя электронного устройства

1. Реализуемый компьютером способ обучения алгоритма машинного обучения (MLA) определению класса пользователя для пользователя, производящего пользовательское высказывание, причем способ выполняется на сервере, включающем в себя процессор, причем способ содержит этапы, на которых
принимают посредством процессора обучающий аудиосигнал, представляющий обучающее пользовательское высказывание,
причем обучающее пользовательское высказывание произведено обучающим пользователем;
запрашивают посредством процессора множества меток, формируемых оценщиком, для обучающего аудиосигнала,
причем определенная метка из множества меток, формируемых оценщиком, сформирована соответствующим человеком из множества оценщиков-людей;
причем упомянутая определенная метка из множества меток, формируемых оценщиком, указывает, воспринимается ли обучающий пользователь соответствующим оценщиком-человеком как пользователь одного из первого класса пользователей и второго класса пользователей;
формируют посредством процессора объединенную метку, формируемую оценщиком, для обучающего аудиосигнала,
причем объединенная метка, формируемая оценщиком, указывает на распределение меток для множества меток, формируемых оценщиком, между первым классом пользователей и вторым классом пользователей;
формируют посредством процессора обучающий набор данных, включающий в себя обучающий аудиосигнал и объединенную метку, формируемую оценщиком;
обучают MLA посредством процессора на основании обучающего набора данных определению класса пользователя для пользователя, производящего пользовательское высказывание при использовании.
2. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этапы, на которых
сегментируют посредством процессора обучающий аудиосигнал на множество частей обучающего сигнала;
присваивают посредством процессора объединенную метку, формируемую оценщиком, каждой из множества частей обучающего сигнала; и при этом формирование посредством процессора обучающего набора данных содержит этап, на котором формируют обучающий набор данных на основании множества частей обучающего сигнала.
3. Способ по п. 2, дополнительно содержащий этап, на котором преобразуют каждую из множества частей обучающего сигнала в ее соответствующее частотно-временное представление.
4. Способ по п. 3, в котором преобразование содержит этап, на котором применяют к каждой из множества частей обучающего сигнала преобразование Фурье.
5. Способ по п. 4, в котором преобразование дополнительно содержит этап, на котором формируют на основании соответствующего частотно-временного представления соответствующее мел-частотное представление.
6. Способ по п. 5, в котором соответствующее мел-частотное представление включает в себя заданное количество равномерно распределенных мел-полос.
7. Способ по п. 1, в котором объединение множества меток, формируемых оценщиком, содержит этап, на котором определяют их среднее значение.
8. Способ по п. 1, дополнительно содержащий перед запросом множества меток, формируемых оценщиком, для обучающего аудиосигнала этап, на котором вводят шум в обучающий аудиосигнал.
9. Способ по п. 8, в котором введение шума включает в себя этап, на котором подавляют по меньшей мере один заданный уровень частоты обучающего аудиосигнала.
10. Способ по п. 8, в котором введение шума включает в себя этап, на котором модулируют по меньшей мере один заданный уровень частоты обучающего аудиосигнала.
11. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этап, на котором используют MLA для определения класса пользователя для пользователя, производящего пользовательское высказывание при использовании, при этом пользовательское высказывание при использовании захватывается устройством громкоговорителя, соединенным с возможностью осуществления связи с сервером, при этом использование MLA содержит этапы, на которых:
формируют посредством процессора на основании пользовательского высказывания при использовании аудиосигнала;
формируют посредством процессора для аудиосигнала при использовании его частотно-временное представление при использовании;
применяют посредством процессора MLA к частотно-временному представлению при использовании для формирования параметра распределения между значениями вероятности, соответственно указывающими на то, что пользователь, производящий пользовательское высказывание при использовании, является пользователем одного из первого класса пользователей и второго класса пользователей, таким образом, что:
в ответ на то, что параметр распределения равен или больше заданного порогового значения распределения, определяют пользователя как относящегося к первому классу пользователей; и
в ответ на то, что параметр распределения меньше заданного порогового значения распределения, определяют пользователя как относящегося ко второму классу пользователей.
12. Способ по п. 11, в котором устройство громкоговорителя выполнено с возможностью работы в первом режиме работы и втором режиме работы, и способ дополнительно содержит этап, на котором в ответ на определение пользователя как относящегося к первому классу пользователей, вызывают переключение устройства громкоговорителя, находящегося во втором режиме работы, в первый режим работы.
13. Способ по п. 12, в котором
первый режим работы связан с извлечением посредством устройства громкоговорителя содержимого, заранее выбранного для пользователей первого класса пользователей; и
второй режим работы связан с извлечением посредством устройства громкоговорителя содержимого, заранее выбранного для пользователей второго класса пользователей.
14. Способ по п. 1, в котором первый класс пользователей включает в себя ребенка, а второй класс пользователей включает в себя взрослого.
15. Способ по п. 1, в котором MLA содержит сверхточную  нейронную сеть.
16. Сервер для обучения алгоритма машинного обучения (MLA) определению класса пользователя для пользователя, производящего пользовательское высказывание, причем сервер включает в себя
процессор;
постоянный машиночитаемый носитель, содержащий команды;
причем процессор при выполнении упомянутых команд выполнен с возможностью
приема обучающего аудиосигнала, представляющего обучающее пользовательское высказывание,
причем обучающее пользовательское высказывание произведено обучающим пользователем;
запроса множества меток, формируемых оценщиком, для обучающего аудиосигнала,
причем определенная метка из множества формируемых оценщиком меток сформирована соответствующим человеком из множества оценщиков-людей;
причем определенная метка из множества меток, формируемых оценщиком, указывает, воспринимается ли обучающий пользователь соответствующим оценщиком как пользователь одного из первого класса пользователей и второго класса пользователей;
формирования объединенной метки, формируемой оценщиком, для обучающего аудиосигнала,
причем объединенная метка, формируемая оценщиком, указывает на распределение меток для множества меток, формируемых оценщиком, между первым классом пользователей и вторым классом пользователей;
формирования обучающего набора данных, включающего в себя обучающий аудиосигнал и объединенную метку, формируемую оценщиком;
обучения MLA на основании обучающего набора данных определению класса пользователя, производящего пользовательское высказывание при использовании.
17. Сервер по п. 16, в котором процессор дополнительно выполнен с возможностью
сегментирования обучающего аудиосигнала на множество частей обучающего сигнала;
присваивания объединенной метки, формируемой оценщиком, каждой из множества частей обучающего сигнала; и
формирования обучающего набора данных на основании множества частей обучающего сигнала.
18. Сервер по п. 17, в котором процессор дополнительно выполнен с возможностью преобразования каждой из множества частей обучающего сигнала в ее соответствующее частотно-временное представление.
19. Сервер по п. 18, в котором для преобразования каждой из множества частей обучающего сигнала в ее соответствующее частотно-временное представление процессор выполнен с возможностью применения к каждой из множества частей обучающего сигнала преобразования Фурье.
20. Сервер по п. 16, в котором сервер соединен с возможностью осуществления связи через сеть связи с устройством громкоговорителя, и процессор дополнительно выполнен с возможностью использования MLA для определения класса пользователя для пользователя, производящего пользовательское высказывание при использовании, захваченное устройством громкоговорителя, путем выполнения
формирования на основании пользовательского высказывания при использовании аудиосигнала при использовании;
формирования для аудиосигнала при использовании его частотно-временного представления при использовании;
применения MLA к частотно-временному представлению при использовании для формирования параметра распределения между значениями вероятности, соответственно указывающими, что пользователь, производящий пользовательское высказывание при использовании, является пользователем одного из первого класса пользователей и второго класса пользователей, таким образом, что
в ответ на то, что параметр распределения равен или больше заданного порогового значения распределения его, пользователь определяется как относящийся к первому классу пользователей; и
в ответ на то, что параметр распределения меньше заданного порогового значения распределения, пользователь определяется как относящийся ко второму классу пользователей.