CN101992779A - 车辆中的智能音乐选择方法 - Google Patents

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Abstract

提供一种车辆中的智能音乐选择方法。车辆中的智能音乐选择的方法包括：学习和/或取得对于与车辆的多种驾驶情况对应的车辆中的音乐选择的用户喜好。接收指示车辆的当前驾驶情况的输入。基于学习和/或取得的对于与车辆的多种驾驶情况对应的车辆中的音乐选择的喜好来选择和播放音乐。

Description

车辆中的智能音乐选择方法
技术领域
本发明涉及一种基于用户喜好和驾驶情况的车辆中的智能音乐选择方法。
背景技术
在历史上，主流音频技术已经从室内市场转移到汽车市场。示例有AM无线电、FM无线电、立体声、致密盘等。最近的室内音频的趋势是改换广播工业的互联网无线电。
在美国，在驾驶的同时收听无线电的音乐对于驾驶者是司空见惯的；然而，当驾驶者的注意力从路面转移到无线电控制时，这可能会成为安全隐患。由于传统的无线电台为了商业目的而播放音乐，因此听者可能会发现他们频繁地改变电台以搜索符合他们的喜好的音乐。另外，很久以前已经知道节奏会影响听者的动作。结果，由于驾驶者收听的音乐的节奏加快，他们无意识地增加了驾驶速度。将用户的喜好和驾驶情况与正在播放的音乐的参数关联将形成路面上更安全的驾驶。
车载无线电在最近数年已经发展成为复杂的媒体中心。车辆中的每位乘客可能会有单独的控制，媒体资源更多和更多样化。与过去相比，为驾驶者提供了更多选择。利用传统的控制在卫星无线电的400个频道之间进行选择是令人生畏的任务，这增加了驾驶者的感知负担，因而从更重要任务分心。
除了分心，操作无线电需要令人疲倦的感知努力，且削弱了驾驶感受。另一方面，乘客对于他们的驾驶的环境几乎不具有控制，而无线电通常作为他们可以控制的部件。因此，乘客需要一种接口对媒体中心的播放施加控制，而不让选择压垮他们。
现代媒体中心的另一问题是它们是根据家庭娱乐系统的需求规划的，对于车载使用并不方便。它们通常分为多个单元，例如，无线电、DVD/CD播放器、MP3播放器等。因此，它们用正变得同样复杂的其他传统控制来竞争面板上的空间和引起用户的注意。需要一种在保持简单使用的同时合并这些控制并使它们更紧凑的方法。其结果是，需要控制无线电和减少用户的感知负担的新方法。
可在第7,003,515号美国专利和第2006/0107822号、第2007/0169614号和第2008/0269958号美国公开中找到背景信息。可在“2009年1月9日的SFGate，San Francisco Chronicle的CES09：Gracenote gives you a talking celebrity music guide”中找到进一步的背景信息。
发明内容
在一实施例中，本发明包括一种在车辆中的智能音乐选择的方法。所述方法包括学习和/或取得对于与车辆的多种驾驶情况对应的车辆中的音乐选择的用户喜好。接收指示车辆的当前驾驶情况的输入。基于学习和/或取得的对于与当前驾驶情况对应的车辆中的音乐选择的用户喜好来选择音乐。所述方法还包括播放选择的音乐。
更详细地，本发明包括可合并到本发明的实施例的各种附加特征。在一特征中，车辆包括自然语言接口，学习和/或取得用户喜好还包括接收以通过自然语言接口接收的自然语言的形式指示用户喜好的输入。在另一特征中，车辆包括情感识别系统，学习和/或取得用户喜好还包括用情感识别系统处理接收的自然语言以确定用户喜好。在另一特征中，车辆包括情感咨询系统，该情感咨询系统包括自然语言接口，并且通过使用可听的自然语言和可视的显示虚拟形象来与用户互动。通过输出表示用于虚拟形象的可视显示的数据和表示用于虚拟形象的音频播放的讲话的数据来为用户提供可视和可听的输出。
本发明的实施例可引入与选择音乐的方式相关的各种附加特征。例如，选择音乐可包括：基于学习和/或取得的用户喜好选择音乐电台，并利用推荐系统来基于选择的音乐电台选择音乐。在推荐系统中，音乐单元的特定特征被识别和存储在数据库中。用户通过收听音乐并告诉系统是否喜欢来开发他们自己的信息过滤器。系统识别用户喜欢的特征并基于来自用户的响应的历史来提炼自己的选择。对于每个特征的优先级和满意度被存储在用户简档中。每个互联网无线电台具有其自己的用户简档，单个用户可具有若干电台。用户可选择适合他/她的当前喜好的电台。还可基于主动协同过滤系统(active collaborative filtering system)选择音乐，所述主动协同过滤系统基于联系组进一步提炼音乐选择，所述联系组的成员为他们喜欢的音乐投票。向组的成员更频繁地播放收到最多投票的音乐。每个联系组被称为“电台”。还可基于情境认知(context awareness)系统选择音乐，所述情境认知系统基于情境进一步提炼音乐选择。
在另一实施例中，本发明包括一种车辆中的智能音乐选择的方法，包括：接收指示车辆的当前驾驶情况的输入；建立具有状态向量的离散动态系统并接收输入向量。状态向量表示当前音乐选择。输入向量表示车辆的当前驾驶情况。离散动态系统操作用于根据概率状态转换模型预测下一个音乐选择，所述概率状态转换模型表示对应于车辆的多种驾驶情况的车辆中的音乐选择的用户喜好。
所述方法还包括：使用离散动态系统预测下一个音乐选择。基于预测的下一个音乐选择来选择音乐，并播放选择的音乐。
更具体地，所述方法还可包括：学习和/或取得对于与车辆的多种驾驶情况对应的车辆中的音乐选择的用户喜好，并基于学习和/或取得的用户喜好建立概率状态转换模型。
在另一实施例中，本发明包括一种用于车辆中的智能音乐选择的系统，所述系统包括用于选择音乐的音乐人工智能模块和被配置用于播放选择的音乐的情境认知音乐播放器(CAMP)。音乐人工智能模块被配置用于学习和/或取得对于与车辆的多种驾驶情况对应的车辆中的音乐选择的用户喜好，接收指示车辆的当前驾驶情况的输入，并基于学习和/或取得的对于与车辆的多种驾驶情况对应的车辆中的音乐选择的用户喜好来选择音乐。
更具体地，情境认知音乐播放器还可被配置用于根据用户命令播放音乐。另外，音乐人工智能模块可在学习模式下工作，在所述学习模式下，音乐人工智能模块根据响应于用户命令播放的音乐，学习和/或取得的与多种驾驶情况对应的车辆中的音乐选择的用户喜好。此外，音乐人工智能模块还可随后工作在预测模式下，在预测模式下，音乐人工智能模块基于学习和/或取得的用户喜好选择音乐。
附图说明
图1是根据一实施例的用于汽车的情感咨询系统的框图；
图2是根据一实施例的包括情境认知音乐播放器和音乐人工智能(AI)模块的用于汽车的情感咨询系统的框图；
图3示出根据一实施例的音乐人工智能(AI)模块的模型；
图4示出用于音乐AI模块的转换概率矩阵；
图5是示出根据本发明一实施例的智能音乐选择的方法的框图；
图6是示出智能音乐选择的方法的更多详细方面的框图；
图7是示出智能音乐选择的方法的更多详细方面的框图；
图8是示出根据本发明另一实施例的智能音乐选择的方法的框图。
具体实施方式
本发明的实施例包括基于用户喜好和驾驶情况的车辆中的智能音乐选择。在实现智能音乐选择的一种方式中，汽车中的各种媒体接口被合并为情感咨询系统(EAS)中的单个接口。应理解，本发明的实施例不限于汽车或情感咨询系统。
通常，用于汽车的情感咨询系统(EAS)将信息带有感情地传达给乘客。系统接收指示车辆的操作状态的输入，将输入转换为表示模拟情感状态的数据，并产生表示虚拟形象(avatar)的数据，所述虚拟形象表达模拟的情感状态。可显示虚拟形象。系统可从乘客接收关于虚拟形象的情感状态的查询，并响应查询。示例的情感咨询系统和方法在第2008/0269958号美国公开中说明。
如图1所示，情感咨询系统(EAS)10的实施例帮助车辆14的乘客/用户12操作车辆14和经由网络17访问远离车辆14的信息源16a、16b、16c，例如，web服务器等。当然，可以在任意类型的装置和/或机器的情境(context)内实施EAS 10的其他实施例。例如，EAS 10可伴随家用电器、手持计算机装置等。EAS 10的某些实施例可被实施为可与另一装置和/或机器对接的集成模块。用户因而可随身携带他们的EAS 10并使用它与想交互的装置和/或机器接口连接。其他的结构和布置也是可行的。
在图1的实施例中，传感器18检测乘客12产生的输入，并将输入转换为用于计算机20的数字信息。计算机20接收这些输入以及来自信息源16a、16b、16c和车辆系统22的输入。计算机20处理这些输入并产生对于乘客12、信息源16a、16b、16c和车辆系统22中的至少一个的输出。激励器/输出器等24将对于乘客12的输出从数字格式转换为乘客12可以感知的格式，可以是视觉的、听觉的、触觉的、与触觉有关的等。
在某些实施例中，乘客12通过遵循谈话规则的语音对话与EAS 10交流。例如，乘客12可以提问“在附近有没有好的餐馆？”。作为响应，EAS 10可查询合适的信息源16a、16b、16c以及来自车辆系统22的地理位置信息，确定在车辆14的当前位置附近的好评的餐馆的列表。EAS 10可用模拟对话进行回答：“有好几个。想听一下列表么？”。来自乘客的肯定响应可使得EAS10读列表。
乘客12还可命令EAS 10改变与车辆系统22相关联的某些参数。例如，乘客12可提出“今天我想要开快点”。作为响应，EAS 10可提问“想要用于高性能驾驶的动力系统优化？”。乘客12的肯定响应可使得EAS 10改变发动机运转参数以提高性能。
在某些实施例中，可不需要任何按钮或物理地将输入提供到EAS 10来开始与EAS 10的语音对话。这样的开放式麦克风功能允许乘客12以该乘客12与车辆14中的另一乘客开始交谈的方式相同的方式开始与EAS 10的交谈。
乘客12还可在EAS 10正在说话的同时对EAS 10插嘴。例如，在EAS 10正在读上面提到的餐馆的列表的同时，乘客12可插话“更多地说说餐馆X”。作为响应，EAS 10会停止读列表并查询适当的信息源16a、16b、16c以收集关于餐馆X的附加信息。EAS 10可随后向乘客12读附加信息。
在某些实施例中，激励器/输出器24包括选择性显示虚拟形象的屏幕。虚拟形象可以是人、动物、机器、植物、车辆等的图形表示，并且可包括能够可视化传达情感的特征，例如脸等。例如，如果车辆14的速度大于制造商或用户定义的阈值，则可将虚拟形象从视线中隐藏。然而，还可继续听到虚拟形象的声音。当然，可使用任意的合适类型的显示技术，例如，全息或平视显示(head-up display)。
虚拟形象的模拟的人类情感状态可取决于多种不同的标准，所述标准包括乘客12的估计的情感状态、车辆14的情况和/或EAS 10正在执行任务的质量等。例如，传感器18可检测乘客12的头部运动、讲话语调、生物遗传信息等，当计算机20对其进行处理时，指示乘客12生气。作为一示例的响应，当乘客12生气时，EAS 10可限制或不继续进行与乘客12开始的对话。作为另一示例的响应，虚拟形象可被渲染为忧郁的色调和关切的面部表情，并以冷静的声音提问“有什么烦恼么？”。如果乘客12回答说“因为这交通状况，我想我上班快要迟到了”，虚拟形象可提问“需要我为你寻找更快的路线吗？”或“想要我给谁打个电话吗？”。如果乘客12回答说“不，这是唯一的路...”，则虚拟形象可提问“想听点古典音乐吗？”。乘客12可能回答“不，但是你可以告诉我关于即将到来的选举吗？”。作为响应，EAS 10可查询合适的信息源16a、16b、16c以收集与选举相关的最新新闻。在查询期间，如果与信息源16a、16b、16c的通信链接很强，则虚拟形象可表现得高兴。然而，如果与信息源16a、16b、16c的通信链接很弱，则虚拟形象可表现得悲伤，促使乘客提问“得到关于选举的新闻很困难吗？”。虚拟形象可回答“是的，建立远程通信链接遇到麻烦了”。
在上述交流期间，如果例如车辆14经历了频繁的加速和减速或其他粗糙的处理，则虚拟形象可表现为变得沮丧。模拟情感的这种改变可促使乘客12问“怎么了？”。虚拟形象可回答“你的驾驶正在伤害我的燃料效率。你可能要减少频繁的加速和减速”。如果例如虚拟形象没有理解来自乘客12的命令或查询，则虚拟形象还可表现得迷惑。可与虚拟形象继续这种类型的对话，虚拟形象通过其外表、表情、音调、语调等动态地改变其模拟的情感状态以向乘客12传达信息。
EAS 10还可基于乘客12与EAS 10之间的互动历史学习预期的请求、命令和/或喜好。例如，EAS 10可学习到，当周围环境温度超过80°华氏温度时，乘客12喜好72°华氏温度的车厢温度，而当是多云天气，周围环境温度低于40°华氏温度时乘客12喜好78°华氏温度的车厢温度。对于这样的气候控制设置和周围温度的记录可通知EAS 10关于乘客12的这种明显的喜好。相似地，EAS 10可学习到，乘客12在车辆启动时喜好收听当地交通报道。在车辆启动之后对于交通新闻的若干请求的记录可促使EAS 10在车辆12启动时收集这种信息并向乘客12提问是否想收听当地交通。其他的学习行为也是可行的。
可用乘客定义的标准补充和/或初始化这些学习请求、命令和/或喜好。例如，乘客12可通知EAS 10不喜欢讨论体育但是喜欢讨论音乐等。在该示例中，EAS 10可避免与乘客12开始关于体育的对话而周期性地与乘客12谈论音乐。
应理解，情感咨询系统(EAS)可以以多种方式实施，这里的描述是示例性的。在美国第2008/0269958号公开中提供了示例的情感咨询系统的详细说明。通常，通过继续参照图1，计算机20与信息源16a、16b、16c通信，并与各种外围装置(例如，按钮、视频相机、车辆BUS控制器、音响装置和专用车辆网络)通信。计算机20还与渲染虚拟形象的显示器通信。当然，其他配置和布置也是可行的。
基于用户喜好和驾驶情况的车辆中的智能音乐选择的本发明示例性实施例将汽车中的各种媒体接口合并到EAS 10中的单个接口。EAS 10将随后作为数字媒体中心，但是具有适合于车辆使用的自然语言接口和虚拟形象。通过这种方式，仅需要一个装置来选择卫星无线电、互联网无线电、传统无线电、电视、互联网视频、mp3和视频播放器、DVD/CD播放器等上的媒体，而不是具有用于每个装置的单独接口。这节省了面板上的空间，降低了车厢的混乱，意味着仅需一个接口需要车辆乘客被理解为控制全部系统。
更具体地，根据应用，本发明的实施例包括可以单独或组合实施的各种特征。
根据一个计划的特征，作为共用接口的EAS 10还具有被称为推荐系统的信息过滤系统，该系统帮助乘客选择希望播放的媒体。推荐系统目前是值得考虑研究的课题，应理解，这样的推荐系统的实现可以采取各种形式。利用这种系统，乘客可使用“and”和“or”指定他们想要听的一组音乐示例。例如，乘客可能以自然语言说(因为在EAS 10下实施)“我想听一些像BillyJoel(钢琴家)、Janis Joplin或Joe Cocker的东西，但是不想听King Crimson或Henri Mancini”。这将使得系统选择乘客已经指定的组之外、但是仍然与乘客喜欢的歌曲相似并与乘客不喜欢的歌曲不相似的歌曲。
推荐系统的示例在互联网无线电服务中找到，互联网无线电服务正变得越来越流行，这是由于用户能够设置他们的音乐喜好并播放根据他们的说明制作被播放的歌曲。当用户第一次登录互联网无线电站点时，他们被要求选择他们想要收听的艺术家或音乐流派。此时，创建播放列表，随着用户收听，他们可提供某种形式的反馈以指示他们喜欢或不喜欢特定的歌曲。用户喜欢或不喜欢的每首歌曲可被分解为若干参数。具体地，美国第7003515号专利讨论了一种用于识别歌曲的特征并对其分类的算法；然而，存在可用于完成这样的算法的若干软件包。随着用户的历史信息的累积，听者的音乐喜好和不喜欢的特定参数可被编译。互联网无线电台可使用这样的信息以选择播放的歌曲。互联网无线电台实际上是一种自动选择为特定用户定制的音乐的信息过滤器。协同过滤器和推荐系统是两种类型的信息过滤器。这与实体广播站形成对比。利用互联网无线电，利用通过内容的终端用户配置的可配置信息过滤器，而不是无线电台或媒体出口的专家来完成选择。
经常地，当乘客播放媒体选择时，系统询问乘客是否对歌曲满意以及为什么使用或为什么不使用EAS自然语言接口。还使用EAS 10来评估乘客的状态以确定乘客是否顺利地接收到媒体。这帮助推荐系统进一步提炼媒体的选择，从而系统学习和/或取得用户的喜好。关于乘客的选择的历史信息用于训练推荐系统，从而使其逐渐学习和/或取得每个乘客的喜好。
系统还能够使用与统计处理控制相关的实时聚类(clustering)方法检测用户的喜好随时间的改变。EAS 10可使用这些改变以估计驾驶者的情感(快速改变)、心情(较慢的改变)、脾性(典型驾驶者状态)、个性(长期状态)、性别(音乐可具有性别差异)、种族(种族音乐选择)等。EAS 10使用该信息以确定EAS 10与乘客之间的交互模式。在另一示例中，EAS 10可估计驾驶者的年龄(音乐的时期)。更具体地，这不仅仅是年龄。这是人们在大约14到22岁之间的成长期间学习的音乐。音乐还可取决于人居住的地方和受到的影响。
推荐系统还可允许乘客定义他们可能在不同时间取决于各种因素(例如，心情、驾驶情况、旅程的目的、车辆中的其他乘客等)而喜欢的媒体的分组。EAS 10也可使用这些选择以确定乘客的状态。
根据另一设想的特征，主动协同过滤系统也可被添加到EAS 10，该EAS10允许用户通过联系组(例如，政治学习、种族身份、地缘关系、顾客选择、年龄、宗教、工作分类、公司联系等)进一步提炼媒体。协同过滤可与推荐系统以and(和)、or(或)、nor(也不是)、not(不是)的方式组合，并依靠万维网上自组织的组的喜好来选择歌曲。协同过滤器通常不使用音乐的特征。它们排他地依靠成员的投票。例如，某人可能预订Harvard Drinking歌曲联系组。该组的成员将向该组推荐他们认为与该组的主题一致的媒体。当多个组成员推荐相同的歌曲时可得到增强，或者如果许多成员不支持在组中包括该媒体则可以取消。
媒体可用于当乘客由于与车辆的交互而从驾驶分心时主动地为车辆设置适当的心情。父母可使用该系统限制十几岁的驾驶者在驾驶时访问某些音乐。如果驾驶者被强烈的情感分心，则可选择媒体以设置更适合和更安全的周围环境。
主动协同过滤系统也已经成为值得考虑研究的课题，应理解这样的主动协同过滤系统的实施可能采取多种形式。
根据另一设想特征，可采用的第三类型的过滤/搜索方法是情境认知。情境认知计算也已经成为值得考虑研究的课题，应理解情境认知的实施可采取多种形式。
在设想的特征中，关于车辆位置、由EAS 10确定的乘客状态、附近感兴趣的地点、旅程长度、旅程剩余时间、股市的状态、天气、地形等的信息还用于提炼选择的媒体的列表。例如，EAS 10将通过导航系统知道驾驶者在特定旅途中打算采用的路线、车辆的速度、旅程的大概时间长度、驾驶者可能需要停下加油的地方等。该信息可用于设计整个旅途的动态播放列表，该列表将对乘客的媒体需求做出预期并在需要时提供给媒体。
将各种媒体接口合并到EAS 10中的单个接口的本发明的实施例通过为乘客提供使用口头语言接口的便利，解决了在车辆中不能找到想要的媒体的沮丧的驾驶者的问题。用户将能够进行关于音乐选择的语音操作，以通过说像“下一首歌曲”、“我不喜欢这个艺术家”或“我喜欢这首歌曲”的短句来建立他们的简档。除了如果用户不喜欢正在播放的歌曲而采取行动改变正在播放的歌曲之外，这些口头命令将随后被发送回到服务器，在该服务器用户的喜好可被更新。语言识别软件可与情感识别软件挂钩，这将允许分析听者正在说的话以提取他们的情感连接。例如，他们可以中立地说“下一个”，这表示他们可能喜欢这首歌曲但只是现在不想听这首歌曲，或者他们可生气地说“下一个”，这表示他们不喜欢这首歌曲并且不想再听这首歌曲。这可有助于迅速地建立用户的喜好。
研究已经发现在驾驶速度和音乐节奏之间存在确实的相关性。除了将用户的喜好引入下一首歌曲的选择之外，该系统还可引入当前驾驶情况。可从车辆CAN总线获得驾驶者的当前速度的确定。另外，可从导航装置或网站获得道路上张贴的限速。如果确定了驾驶者超速，则选择的下一首歌曲可以是具有较舒缓节奏的歌曲以促使驾驶者降速。另外，车辆外部的传感器或者关于当前交通情况的信息可用于确定用户是否处于交通堵塞中，如果是，则选择的音乐将具有较舒缓的节奏。如果确定道路不堵塞并且驾驶者低于限速，则选择的下一首歌曲可具有稍微较快的节奏。每天的时间也可用于确定接下来应该播放什么音乐，可能在上午较早的时候可播放愉快的音乐以帮助听者提神并开始他们的每一天。在深夜，也可选择愉快的音乐以帮助防止驾驶者在开车的时候睡着。
这些是本发明的实施例的若干优点，实施例基于用户的喜好和当前驾驶情况智能选择将要播放的下一首歌曲。通过播放听者喜欢的歌曲并且包括与无线电的口头交互，用于无线电控制所花费的时间被最小化，从而驾驶者的注意力从路面转移的时间也被最小化。将当前驾驶情况引入将要播放的下一首歌曲的选择可有助于安全驾驶实践。另一优点在于个性化每个驾驶者的无线电的能力。
图2示出用于汽车的情感咨询系统(EAS)30的框图。更具体地示出了EAS 30，其包括用于实施若干设想特征的情境认知音乐播放器(CAMP)32和音乐人工智能(AI)模块34。图2的EAS 30通常可以以与上述的图1的EAS 10相同的方式操作。此外，应理解CAMP 32和音乐AI模块34是用于实施设想特征的一种可能方式。其他实施方式也是可行的。
情境认知音乐播放器(CAMP)32是控制从互联网源进入车辆扬声器的声音流的信息过滤器。CAMP 32从音乐AI模块34接受频道选择和主动命令，并从口头对话系统/分配器36接受指令。主动命令被发送到口头对话系统36并作为由通过口头对话系统36驾驶者交互修改的命令返回。
CAMP 32从分配器36和音乐AI 34接受命令，并从互联网无线电系统38(例如，加利福利亚洲奥克兰市Pandora媒体公司的PANDORA互联网无线电、华盛顿州西雅图市RealNetworks公司的Rhapsody)接收数据。音乐AI 34将状态消息输出到数据管理器40，CAMP 32通过蓝牙连接在车辆音响系统上播放音乐。
本发明的实施例可提供个性化的情境认知音乐播放器(CAMP)，CAMP实现外在的乘客喜好以及在音乐选择处理中发现的乘客喜好。有利地，这可克服驾驶者被音乐选择的数量压垮的选择矛盾，并可免费地或不需要预订地提供媒体内容。音乐选择处理可以是不可知源，不取决于任何特定互联网无线电系统。有利地，可通过在正确的场合自动选择正确的歌曲来提高驾驶经验。
继续参照图2，在该实施例中，在移动装置50上实施情境认知音乐播放器(CAMP)32和音乐AI 34。移动装置50可采用本领域的技术人员可以理解的任意合适的装置的形式，并且移动装置50与口头对话系统/分配器36通过链路70进行通信。例如，移动装置50可采用移动电话或PDA的形式。在一种实施方式中，使用了ARM硬件(UK英格兰剑桥的ARM Holdings)和Windows移动操作系统(华盛顿州Redmond的微软公司)。互联网无线电38被显示为位于互联网52。EAS 30的其他部件在处理器54中实施。处理器54可采用本领域的技术人员可理解的任意合适的装置。例如，处理器54可被实施为车辆中的控制模块。如所示，口头对话系统/分配器36与语音识别部件60和虚拟形象部件62通信，语音识别部件60和虚拟形象部件62与驾驶者64交互。另外，口头对话系统/分配器36还与情感对话部件66通信。最后，动力系AI 68与口头对话系统/分配器36通信，并与包括数据管理器40和CAN管理器82的CAN接口80通信。EAS 30的这些不同部件可如上所述进行操作。
在图2示出的实施例中，系统将具有两种操作的模式：学习模式和DJ模式。学习模式是默认模式。在学习模式中，由用户改变电台而音乐AI 34对用户的选择进行观察和学习。
更具体地，互联网无线电38使得多个电台可用于收听。CAMP 32作为EAS 30到互联网无线电38的接口。也就是说，互联网无线电38负责提供各种电台，CAMP 32提供到互联网无线电38的接口，从而可选择电台。例如，互联网无线电38可提供定制古典音乐电台、定制硬摇滚电台等。CAMP 32将随后从这些定制电台中选择电台。在学习模式中，CAMP 32在用户的引导下进行这些选择。
在学习模式中，由用户改变电台而音乐AI 34对用户的选择进行观察和学习，唯一例外的是用户不指定精确的电台名字而要求另一电台。在这种情况下，音乐AI 34将选择适当的电台。
除了提供用于选择的多个电台之外，互联网无线电38还允许这些电台自己被用户定制。也就是说，对于从互联网无线电38正在播放的特定电台，互联网无线电38从用户接受反馈，从而可定制该特定的电台。对于以上提到的示例，互联网无线电38可提供定制的古典音乐电台。该电台仅播放古典音乐。最好，当用户调台到古典音乐电台时，来自用户的反馈为，例如，“我喜欢这首歌曲”(竖起拇指)，我不喜欢这首歌曲(“拇指向下”)，允许互联网无线电38进一步定制该电台。另一方面，基于用户反馈由用户定制的所有的或者部分的这些电台，互联网无线电38提供多个音乐或信息电台。依次地，CAMP32在给定的时间选择用于用户/驾驶者期望的电台。在学习模式中，CAMP 32基于驾驶者的特定请求做出选择。
在DJ模式中，系统基于音乐AI 34自动改变音乐电台。CAMP 32选择从互联网无线电38接收的电台，音乐AI 34引导电台选择。这创建了一种智能随机播放或DJ功能。当然用户可仍然明确地选择他们想要收听的电台。音乐AI 34将基于以下的三条规则改变电台：(i)用户请求改变电台；(ii)用户跳过连续三首歌曲并且连续三次投票“拇指朝下”；(iii)音乐AI 34基于用户过去的喜好改变电台。
如以上解释的，CAMP 32提供到互联网无线电38的接口。互联网无线电38提供多个电台，并接收反馈以允许每个电台的定制。此外，在操作中，由CAMP 32在用户或音乐AI 34的引导下进行电台选择。用户、音乐AI 34、CAMP 32和互联网无线电38之间的通信允许互联网无线电38继续提炼电台，并允许音乐AI 34继续提炼用于基于用户喜好和/或驾驶情况选择合适的电台的逻辑和规则。
在示出的实施例中，音乐AI 34将针对以下参数基于学习和/或取得的用户的喜好选择电台：当前位置、当前电台用去的时间(或歌曲的数量)、感知负担、竞争力、车辆速度、每天的时间。当然，其他变化也是可行的。
音乐AI 34和CAMP 32之间的交互将包括：用户投票支持歌曲/喜欢这首歌曲，用户改变包括新旧电台的电台。当然，其他变化也是可行的。
用户可通过选择收听选择的电台，改变电台和用拇指朝上或拇指朝下为每首歌曲投票来给出关于电台的反馈。如果用户收听到歌曲的结尾(没有改变电台)和/或用“拇指朝上”为该首歌曲投票，则将向音乐AI 34发送关于电台选择的“肯定的”反馈。将通过缺乏肯定反馈和电台被改变的事件来指示否定的反馈。关于歌曲选择的否定反馈将被发送到互联网无线电服务器38以提炼选择的电台。再一次地，其他变化也是可行的。
在示出的实施例中，来自用户的命令(和对话)的命令序列通常包括从用户发送到口头对话系统(SDS)36、从SDS 36到CAMP 32以及如果合适的话到互联网无线电38的命令。通常，命令可由驾驶者说出并由语音识别转换为计算机协议。在示出的实施例中，以下命令(和对话)对于用户是可用的：
●打开/关闭系统——发送到互联网无线电38和CAMP 32两者的命令。
●改变到DJ模式(打开/关闭DJ模式)——发送到CAMP 32以使用音乐AI开始自动电台推荐的命令。该命令不出现表示系统应处于学习模式。
●选择/改变电台X——经由CAMP 32发送到互联网无线电38的命令。
●切换/改变(另一)电台——经由CAMP 32发送到互联网无线电38的命令。
●进入下一首歌曲/跳过歌曲——经由CAMP 32发送到互联网无线电38的命令。
●投票“拇指朝上”/我喜欢这首歌——经由CAMP 32发送到互联网无线电38的命令。
●投票“拇指朝下”/我不喜欢这首歌——经由CAMP 32发送到互联网无线电38的命令。
●让音乐AI 34选择另一电台——发送到CAMP 32的命令。
●歌曲完毕——该命令对于用户不可用，而将被发送到CAMP 32。
●艺术家是谁？——发送到互联网无线电38的命令。
●歌曲的名字是什么？——发送到互联网无线电38的命令。
●打开/关闭通知——发送到CAMP 32。
●为歌曲加标签——发送到互联网无线电38的命令。
此外，在示出的实施例中，智能音乐选择系统将通过EAS 30中可用的虚拟形象62与用户交互。虚拟形象的面部表情应被映射为上述的命令如下：
●高兴——我喜欢这首歌曲/“拇指朝上”。
●悲伤——我不喜欢这首歌曲/“拇指朝下”，进入下一首歌曲/跳过歌曲。
●失望——如果没有理解命令/请求，如果播放歌曲遇到问题或延迟。
●满意——当执行了命令(和理解了请求)时-打开/关闭系统，改变DJ模式，选择/改变电台X，切换/改变(另一)电台。
●中立——其他。
在示出的实施例中，如果当前状态是低感知负担，则将做出播放音乐没有任何问题或延迟或理解命令/请求的通知。
继续参照图2，除了以上描述的基本功能之外，EAS 30还通过链路70提供命令以用于控制CAMP 32。更具体地，用于控制CAMP 32的EAS链路命令包括：运行、挂起、暂停、继续和发信号(hup)。
口头对话系统/分配器36和音乐AI 34还提供与控制媒体播放器、音轨控制、通知、电台选择和打开/关闭DJ模式相关的用于CAMP 32的命令。用于控制媒体播放器的命令包括：停止媒体播放器、启动媒体播放器、暂停媒体播放器、继续媒体播放器。音轨控制命令包括：告诉CAMP 32驾驶者喜欢正在播放的音轨、告诉CAMP 32驾驶者不喜欢正在播放的音轨、告诉CAMP32跳过当前音轨、告诉CAMP 32为当前音轨加标签。与通知相关的命令包括：告诉CAMP 32关闭通知和告诉CAMP 32打开通知。电台选择命令包括用于选择电台的命令。另外，与DJ模式相关的命令包括：DJ模式关闭和DJ模式打开。
继续参照图2，每当状态改变发生时，CAMP 32还提供在数据管理器40中公布的CAMP状态全局信息消息。该消息是全局可用的，但首先是口头对话系统/分配器36和音乐AI模块34需要该消息。
以下是状态消息的示例：
<？xml version＝″1.0″encoding＝″UTF-8″？>
   <campStatus
   playerStatus＝″stopped″
   station＝″stationXYZ″
   status＝″normal″
   DJstatus＝″true″
   executionStatus＝″stopped″
   stationList＝″String″
   xmlns＝″camp″>
   <tractInformation
       album＝″String″
       artist＝″String″
       title＝″String″
       label＝″String″
       genre＝″String″
       graphic＝″http://www.ford.com″
       publicationDate＝″String″
  />
</campStatus>
状态属性的可能值列举如下：
●playerStatus(播放器状态)：停止、播放、暂停、继续。
●station(电台)：驾驶者定义的字符串名字。
●status(状态)：正常、警告、严重、致命。
●DJstatus(DJ状态)：真、假。
●executionStatus(执行状态)：停止、运行。
●stationList(电台列表)：可选择的所有电台名字的分页列表。
●tractInformation(音轨信息)(音轨信息属性是可选的)：
●album(专辑)：字符串的专辑名字。
●artist(艺术家)：字符串的艺术家名字。
●title(标题)：字符串的音轨的标题。
●label(标签)：记录专辑/音轨的标签。
●genre(流派)：CDDB数据库定义的歌曲的流派。
●graphic(图形)：图形图像的URL。
●publicationDate(发布日期)：发布音轨的日期。
应理解，包括CAMP 32和音乐AI 34，并且包括所有描述的功能属性的EAS 30仅仅是示例性的。这样，本发明的实施例可采用多种形式，也可采用其他方式来实施包括的特征和用于智能音乐选择的功能属性中的一个或多个。
另外，已经将音乐AI 34描述为引导CAMP 32进行电台选择，并继续提炼用于基于用户喜好和/或驾驶情况选择合适的电台的逻辑和规则。应理解，存在多种可能的方式来实施音乐AI 34，或根据本发明包括的一个或多个特征实施其他形式的智能音乐选择。
以下描述的是用于EAS 30的音乐AI 34的示例实施例。
音乐AI 34在不同情况下保持驾驶者的音乐选择的音轨，并使用该信息来提供与总结的驾驶者的喜好和当前情况对应的自动音乐选择。在这里描述的实施例中的音乐AI 34基于使用马尔科夫链(MC)概率模型的学习和推理算法。如图2所示，音乐AI 34(经由CAMP 32)与互联网无线电38和数据管理器40通信。
音乐AI 34驻留在移动装置50中，并且需要用于驾驶者的音乐选择的闪存。需要的存储器取决于输入选择和电台的数量。默认配置要求少于1kB的存储器。
本发明的实施例可具有若干优点。某些实施例可自动总结、学习和存储被定义为电台(电台通常与不同的音乐风格相关联)的驾驶者的音乐喜好。某些实施例可识别将电台与某些预定义的驾驶情况(例如，每天的时间、驾驶风格、工作负担指标和平均车辆速度)链接的映射(假设这样的相关性存在)。某些实施例能够进行基于识别的关系的电台之间的自动切换(DJ模式)。
此外，某些实施例可自动保持和更新电台与驾驶情况之间的关系。某些实施例可将信息转发到其他音乐应用，所述其他音乐应用可以以与电台的概念相似的组来构建音乐选择。
通常，音乐AI 34不负责学习歌曲的音乐特征、各个歌曲与驾驶情况之间的映射或不能以组构建的其他音乐装置的应用，所述组重组了互联网无线电38所使用的电台的概念。
更具体地，在示出的实施例中，音乐AI 34以离散动态系统工作，所述离散动态系统具有由电台形成的状态向量X和与驾驶情况对应的输入向量U。在学习模式中，音乐AI 34持续学习和/或取得电台选择和驾驶情况之间的关系，并创建模型——表示这些关系的总结的转换概率矩阵。在DJ模式中，音乐AI 34识别情况以及在这些情况下的当前选择的电台和新选择的电台之间的现有转换模式，并提供用于电台选择的推荐。在图3中示出了一实施例中的音乐AI 34的模型。
如图3所示，音乐AI 34包括表示离散动态系统的块90。状态向量X是所有电台的向量(标签(‘1’，‘2’，...)的离散集合)。从多种情况(连续的、以2为间隔的离散的(TOD)、2个间隔(驾驶风格))的向量构造输入向量U。情况的数量可以改变。
继续参照图3，离散动态系统(块90)从数据管理器40(图2)接收输入，输入表示每天的时间92、驾驶风格94、感知负担指标96和车辆速度98。如进一步显示的，块90接收当前电台100和当前分数102(将在以下描述)。块90输出下一个电台104和下一个分数106，通过延迟块108反馈回到输入端。
音乐AI 34算法覆盖三种主要情景：初始化、学习和DJ(预测)。
初始化在下面的时候被执行：
●在移动装置上第一次设置系统。
●改变了电台的最大数量。
●改变了确定驾驶情况的参数的类型和/或数量。
●当定义马尔科夫状态的间隔改变时。
此阶段的结果是设置AI模型的结构——转换概率马尔科夫链矩阵。
初始化设置参数有：
●max_states-电台的最大数量(默认max_states＝5)。
●nr_inputs-驾驶情况的数量(默认nr_inputs＝2，TOD and DrivingStyle(驾驶风格))。
●min_inputs-低输入边界的向量(默认[00])。
●max_inputs-高输入边界的向量(默认[241])。
●discr_inputs-分割输入的等距间隔的长度(默认[12.5]用于分割TOD并以每两个间隔分割DrivingStyle)。
初始化创建(默认)F＝5X(5*2*2)大小的空白马尔科夫链转换概率矩阵，该矩阵存储用于不同驾驶情况的电台之间的转换概率，如图4所示。在图4中，在110指示了转换概率矩阵。每列表示当前状态和输入情况的集合，如112所指示。每行表示下一状态，如114所示。
在每首歌曲结束时执行学习阶段。其目的在于将当前驾驶情况与电台和歌曲的排名相关联。其结果用于更新转换概率矩阵，该转换概率矩阵用于在DJ模式中估计驾驶者的选择。
在每首歌曲之后，音乐AI 34从CAMP 32接收以下数据：电台、分数、重置、驾驶情况的向量(默认[TOD DrivingStyle])：
●电台是播放过的电台的数量。
●分数＝1表示驾驶者喜欢这首歌曲(语音识别)，也就是说，确认了电台选择。
●分数＝0.8表示播放了歌曲但是没有确认(软性接受)。
●分数＝0表示选择被拒绝(驾驶者不喜欢对于当前情况的电台选择)。在模型中该选择被分配零概率。
●重置＝1表示新电台。与被新电台替换的电台相关联的概率被重置为零。音乐AI 34创建以下用于学习算法的输入向量：
xk＝[PrevStation(先前电台)电台分数重置]
uk-驾驶情况的向量(默认uk＝[TOD DrivingStyle])
学习算法的输出是更新的转换概率矩阵F。
在学习模式之后立即执行DJ模式(预测模式)。预测模式的输出是预测的新电台。如果最后的预测成功，分数＞0.7，则音乐AI算法将先前的电台替换为当前的电台：
PrevStation＝Station
并使用其预测新电台。否则，先前电台保持不变并使用另一尝试以进行正确的预测。在两种情况中，用于预测算法的输入向量在形式上相同：
xpk＝[PrevStation uk]
其中，uk是驾驶条件的向量。
预测算法的输出是预测的电台。预测的电台标签被发送到CAMP 32。
音乐AI 34被设计用于当CAMP 32处于DJ模式时与CAMP 32一起工作，利用音乐AI特征驱动电台选择，来自驾驶者的输入仅用于加强/拒绝推荐的电台选择。音乐AI 34还可以在CAMP 32由驾驶者控制时与CAMP 32一起工作。在这种情况下，学习算法使用驾驶者的选择以更新转换概率模型。
应理解，上述说明是示例实施例。音乐选择智能可采用其他形式。示例方式利用转换概率矩阵。其他方式也是可行的。此外，在上面已经描述了一种学习方式的某些一般细节的情况下，可以以任意适合的方式实施学习。马尔科夫链(MC)概率模型技术领域的技术人员理解的多种学习算法都是可行的。
图5-8是示出本发明的示例方法的框图。在图5中，框图示出了根据本发明一实施例的一种智能音乐选择的方法。在方框130，学习和/或取得与车辆的多种驾驶情况对应的车辆中的音乐选择的用户喜好。在方框132，接收指示车辆的当前驾驶情况的输入。在方框134，基于学习和/或取得的与车辆的当前驾驶情况对应的对于车辆中的音乐选择的用户喜好来选择音乐。在方框136，播放选择的音乐。
图6示出该方法的进一步的细节。当车辆包括自然语言接口时，学习和/或取得用户喜好可包括接收通过自然语言接口以自然语言的形式接收的指示用户喜好的输入，如方框140所示。此外，当车辆包括情感识别系统时，学习和/或取得用户喜好可包括利用情感识别系统处理接收的自然语言以确定用户喜好，如方框142所示。此外，当车辆包括情感咨询系统时，通过输出表示用于虚拟形象的视觉显示的数据和表示用于虚拟形象的音频播放的讲话的数据来给用户提供视觉和听觉输出，如方框144所示。
图7示出该方法的进一步细节，具体地，示出了与本发明的某些实施例中的音乐选择相关的进一步细节。在方框150，基于学习和/或取得的与车辆的当前驾驶情况对应的对于车辆中的音乐选择的用户喜好来选择音乐电台。方框152示出利用推荐系统基于选择的音乐电台选择音乐。方框154示出基于主动协同过滤系统提炼音乐选择，所述主动协同过滤系统基于联系组提炼音乐选择。方框156示出基于情境认知系统提炼音乐选择，所述情境认知系统基于情境进一步提炼音乐选择。
在图8中，框图示出了根据本发明另一实施例的智能音乐选择的方法。在方框160，建立离散动态系统。在方框162，接收指示车辆的当前驾驶情况的输入。方框164示出利用离散动态系统预测下一音乐选择，方框166示出基于预测的下一音乐选择来选择音乐。在方框168，播放选择的音乐。
虽然已经示出和描述了本发明的实施例，但是这些实施例不是意图示出和描述本发明的所有可能形式。而是，在说明书中使用的词语是描述性而非限制性的词语，应理解，在不脱离本发明的精神和范围的情况下可进行各种改变。

Claims (7)

1.一种车辆中的智能音乐选择的方法，所述方法包括：
取得对于与车辆的多种驾驶情况对应的车辆中的音乐选择的用户喜好；
接收指示车辆的当前驾驶情况的输入；
基于取得的对于与当前驾驶情况对应的车辆中的音乐选择的用户喜好来选择音乐；
播放选择的音乐。
2.如权利要求1所述的方法，其中，车辆包括自然语言接口，其中，取得用户喜好的步骤还包括：
接收以自然语言的形式指示用户喜好的输入，所述自然语言通过自然语言接口被接收。
3.如权利要求2所述的方法，其中，车辆包括情感识别系统，其中，取得用户喜好的步骤还包括：
利用情感识别系统处理接收的自然语言以确定用户喜好。
4.如权利要求2所述的方法，其中，车辆包括情感咨询系统，所述情感咨询系统包括自然语言接口，并通过使用可听到的自然语言和可视化显示的虚拟形象与用户交互，其中，取得用户喜好的步骤还包括：
通过输出表示虚拟形象的视觉显示的数据和表示虚拟形象的音频播放的讲话的数据来向用户提供可视和可听的输出。
5.如权利要求1所述的方法，其中，选择音乐的步骤还包括：
基于取得的对于与当前驾驶情况对应的车辆中的音乐选择的用户喜好来选择音乐电台；
利用推荐系统基于选择的音乐电台选择音乐。
6.如权利要求1所述的方法，其中，选择音乐的步骤还包括：
基于取得的对于与当前驾驶情况对应的车辆中的音乐选择的用户喜好，以及进一步基于主动协同过滤系统来选择音乐，所述主动协同过滤系统基于联系组来提炼音乐选择。
7.如权利要求1所述的方法，其中，选择音乐的步骤还包括：
基于取得的对于与当前驾驶情况对应的车辆中的音乐选择的用户喜好，以及进一步基于情境认知系统来选择音乐，所述情境认知系统基于情境来提炼音乐选择。
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