CN102314913A - 媒体内容重放 - Google Patents

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CN102314913A CN2011101852787A CN201110185278A CN102314913A CN 102314913 A CN102314913 A CN 102314913A CN 2011101852787 A CN2011101852787 A CN 2011101852787A CN 201110185278 A CN201110185278 A CN 201110185278A CN 102314913 A CN102314913 A CN 102314913A
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T.明奇
C.本兹
A.柯纳
P.施莫德尔
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Abstract

揭示了媒体内容重放的方法和系统,包括提供多种媒体内容;将标识各个媒体内容的内容信息提供给每一个媒体内容;接收影响对特定媒体内容的选择或取消选择的用户选择指令;基于对绝对时间、绝对位置中的至少一个的测量,和对处于或在所选择出的媒体内容将被重现的位置附近的至少一个物理量的测量,提供背景数据;针对在接收到相应指令时提供的背景数据,提供或者改写将用户指令分配给每个特定媒体内容的用户配置文件;在选择的时候,依据该用户配置文件选择取决于背景数据的媒体内容中的一个媒体内容;以及重现所选择出的媒体内容。

Description

媒体内容重放
技术领域
本发明涉及媒体内容重放的方法和系统。
背景技术
技术的进步带来了例如以文本、音频、视频、图片和其它信息的许多不同格式的大量媒体内容的可用性,并且这是通过例如计算机网络、无线电网络、电视网络和各种本地存储器(包括光盘(CD)、数字多用途光盘(DVD)、易失和非易失性半导体存储器、硬盘和其它存储器)的许多不同的源提供的。各种各样的网络允许毫不费力地访问遍及世界的信息,并且便于在世界范围内以文本文件、数据、电影、视频剪辑、图片文件、音乐文件、网页、flash演示、共享软件、计算机程序、命令文件、广播和电视节目的形式传递信息。本地媒体源(例如定向的存储器)能在任意时间和任意地点向用户提供他喜爱的内容。对媒体内容进行访问和传送的一个障碍是对设备和内容格式之间缺乏互操作性和资源管理。另一个问题是没有能力对频繁地改变和更新的源、媒体内容和格式的无穷组合进行导航。
发明内容
在本发明的第一方面中,揭示了媒体内容重放的方法,其包括提供多种媒体内容;将标识各个媒体内容的内容信息提供给每一个媒体内容;接收影响对特定媒体内容的选择或取消选择的用户选择指令;基于对绝对时间、绝对位置中的至少一个的测量,和对处于或在所选择出的媒体内容将被重现的位置附近的至少一个物理量的测量,提供背景数据;针对在接收到相应指令时提供的背景数据,提供或者改写将用户指令分配给每个特定媒体内容的用户配置文件;在选择的时候,依据该用户配置文件选择取决于背景数据的媒体内容中的一个媒体内容;以及重现所选择出的媒体内容。
在本发明的第二方面中,媒体内容重放系统包括一个媒体源或多个媒体源、重放单元、控制单元、用户接口、以及时间基础单元和/或至少一个传感器。一个媒体源提供了多个媒体内容而多个媒体源各自提供至少一个媒体内容并将标识相应的媒体内容的内容信息提供给每一个媒体内容;重放单元被连接到媒体源,并适用于使由一个或多个媒体源提供的媒体内容重现;控制单元被连接到重放单元并控制重放单元,并且选择出将要由重放单元重现的媒体内容中的一个;用户接口被链接到控制单元并适用于接收用户指令,并且将其表现提供给控制单元;时间基础单元和/或至少一个传感器被链接到控制单元,并提供了绝对时间的的表现和/或处于或在所选择出的媒体内容被重现的位置附近的至少一个物理量的表现;其中控制单元进一步被配置成,针对在接收到相应的指令时提供的背景数据,提供或改写将用户指令分配给每个特定媒体内容的用户配置文件,并在选择所述媒体内容时依据所述用户配置文件选择取决于所述背景数据的所述媒体内容中的一个媒体内容。
这些以及本发明的其它目的、特征和优点将依据对正如在附图中说明的其最佳模式下实施例的详细说明而变得显著。在附图中,相同的参考数字指示相应的部分。
附图说明
图1是示范性自学媒体播放器的示意图;
图2是示范性的特殊流派回归树(regression tree)的示意图;
图3是示范性学习过程图,其中在整个驾驶背景中出现不同流派的频率被链接到驾驶背景;
图4是说明基于在图3中说明的学习过程,对驾驶速度背景中的回归树进行计算的示意图;以及
图5是另一个示范性自学习媒体播放器的示意图。
具体实施方式
为了便于消费者购买,向消费者提供了例如以MP3格式的在线音乐曲目的非常广泛的选择。消费者能够有选择性地选出符合他/她自己的品位的单首曲目,而不用被迫通过购买整个数据介质而一起获得所选中的那些曲目和不想要的曲目。易于访问尤其是以MP3格式的单首音乐曲目已经使得生成昂贵的私人音乐收藏成为可能,这些音乐收藏可被下载到例如被安装在机动车辆上的适宜的媒体或音乐播放器上。此外,现代机动车辆的媒体播放器提供了从例如:模拟和数字广播(AM/FM、DAB)、互联网广播、或CD/DVD等其它的各种源之中选择出音乐曲目的可能性。
由于所录制音乐曲目的数量增加,特定曲目被重现(即被播放)的频率随之减少,尤其是当采用了所谓的随机无序重放(random shuffle playback)的时候。随机无序重放的模式不能选择出特定曲目,例如具有一定的音乐风格的曲目。随机无序重放模式同样不能顾及对例如具体驾驶状况的收听状况的考虑。特别是,在选择音乐曲目时,乘客的个人喜好或当前的驾驶速度不能被计入考虑中。为了选择音乐曲目,驾驶员必须借助于对某首音乐曲目进行手动选择,这使得他的注意力从行驶状况上被分散。
媒体或音乐的播放器配置也被熟知为信息娱乐系统,其特点在于,它们向用户提供他/她所偏爱的音乐源的可能性。但是,为了选择音乐源,驾驶员必须主动地介入,尤其是在用户不断地访问包含符合他/她个人品位或直觉喜好的节目的数据库存的时候,以及在没有指定的源提供可期望的节目的状况下。
为了确保所播放的节目分别适合于用户的品位和喜好,本方法和系统使用了例如通过广播站点发送的,在音乐文件中包括的或通过其他方法提供的附加信息,以标识要播放的媒体内容的流派和特征信息。一种分析用户个人喜好,并参考例如驾驶背景的收听情况来对它们进行评定的学习算法(learning algorithm)被实行。最初,这可能以随机无序的播放模式来执行,在此期间对用户的跳过举动(skip-behaviour),也就是他所跃过的曲目,进行分析。备选地或附加地,可能对用户的重复举动(repeat-beahviour)或任意其他的适宜的行为进行分析。学习算法将用户的每一次这样的行为作为发现记录下来,并且尤其地与驾驶状况关联起来。
(已经)被定位在整个机动车辆上的传感器可被用于测量例如绝对时间、内部和/或外部温度、大气湿度(例如使用雨水传感器)、光线强度、驾驶速度、引擎速度、乘客数量、(全球)定位和其他相关值的数值,所有这些可被学习算法计入考虑中。此外,在车辆未配备相应的传感器的情况下,可向例如驾驶员的使用者提供将车辆中现有的乘客数输入适当的接口的可能性。其他可考虑使用的特性可能有,将例如工作日对于周末和/或相应的季节、以及全球定位系统(GPS)数据、日历日期、月和/或一天中的时间的值计入考虑中。
当基本功能“学习”工作时,底层算法能够例如评定在整个驾驶背景中用户的跳过举动。该算法记录下由驾驶员对当前播放的曲目缺乏兴趣促使的对曲目的简单跳过。相比之下,部分用户的无反应、“跳过但是通常喜爱”指令、或者“重复歌曲”指令,指示了用户一定的喜好。选择性地,驾驶员对于音乐曲目的反应取决于驾驶背景的方式也可以被评估。
当其另一个基本功能“重放”工作时,在已经收集了充足的学习经验后,该算法能够随后选择性地选择出适当地适用于该驾驶状况的音乐曲目。可通过包括例如流派、每分钟节拍(BPM)、曲目标题、表演者、出版年限等的一定信息的所谓元数据(meta data)对媒体内容进行标识。如果当前算法是无标签(lacking tag)的,所谓的自动标签(auto-tag)可以例如选择性地分析每分钟节拍(BPM)、音调(tonality),乐器质地(instrumental texture)等,并且/或者将这些曲目发送给互联网类别服务,以便自动地获得所需要的标签。
此外,在此描述的系统和方法能够产生惊喜元素(element of surprise),当产生惊喜元素时,该算法随机地推荐不符合在各种驾驶背景中记录的条件的音乐曲目。通过这样做,加入了随机性质,保持了该系统和方法的自适应性,使得它们并不止步于固定的假设模式。可采用但不是必须的,也可以调整惊喜元素出现的概率。
可以从一个或更多的源获得内容,包括能够网络连接的源和/或能够本地存储的源。这些内容和源能够动态改变。在此描述的方法进一步包括动态地配置能够自动选择并对内容进行访问的用户接口,该动态配置可以是对用户透明的。
图1说明了具有多个媒体源2、3的媒体内容重放系统1,每个媒体源提供至少一个媒体内容,或选择性地,具有一个提供多个媒体内容的媒体源。媒体源可以是诸如计算机网络、广播网络、电视网络等的网络源2、或者诸如光盘(CD)、数字多用途光盘(DVD)、易失和非易失性半导体存储器、硬盘和其它本地存储器的本地源3。媒体源2、3采用的媒体格式可以是任意一种适宜用于要被重现的特定媒体内容的格式。
重放单元4例如经过媒体数据库15被例如无线或有线地链接到媒体源2、3,并且适用于重现由媒体源2、3提供的媒体内容,媒体源2、3采用了它们各自媒体格式。重放单元4可包括软件部件(具有适宜的解码器的软件播放器),并可包括、访问或控制诸如CD和DVD驱动、硬驱动、闪存、调谐器、接收机、接口、信号处理器、放大器、显示器、扬声器和类似设备的硬件部件。
控制单元5被链接到重放单元4,并对重放单元4进行控制。为控制重放单元4,其还被配置成选择要由重放单元4重现的媒体内容中的一个。媒体数据库15可虚拟地包括,即将各种源(2、3)的内容与内部内容和/或标识符(例如标签)合并。备选地,在重放单元4中提供有复用器单元(选择性地在控制单元5中或作为独立单元)(未示出)以连接媒体源2、3中的一个用于重放。起到选择器作用的这种复用器可以是硬件转换器或者正如在本示例中的,作为在重放单元4内的软件复用器实现,并可以在与例如MOST-Bus(MOST=媒体导向系统传输)的总线系统的连接下操作。复用器可在控制单元5和/或用户的控制下被操作,以选择要被重放的媒体内容。用户接口6被链接到控制单元5,并被配置成接收用户指令,并将其第一表现(first representation)直接地和/或经由重放单元4提供给控制单元5。
时间基础单元9(例如时钟发生器或时钟恢复电路)、(例如导航系统的)全球定位系统(GPS)传感器8、以及(其他的)传感器7,被链接到控制单元5,并提供绝对时间和/或处于或在所选择出的媒体内容将被重现的位置(例如车辆内)附近的至少一个物理量的第二表现。绝对时间可包括一天的时间,或者一周、一个月、一年的某天等。物理量为描述任意物理系统状态的可测量属性的数值。在这样的系统的物理量中的改变描述了该系统在其瞬时状态之间的变换或进展。例如,‘温度(车辆内部和/或外部)’的值、‘车辆和/或其部分的位置’、‘车辆电机每分钟的转速(RPM)’、‘车辆速度’、‘两个电极之间的导电性’和‘车辆附近或车辆内部的光线亮度’是描述特定车辆状态的物理量。为测量或检测这样的量,不仅可使用适当的传感器测量或检测这些基础物理量,而且还可采用对传感器信号或对不同物理量的组合进行复杂的处理,以形成诸如‘座位占用传感器’、‘雨水传感器’、‘档位位置传感器’等专用处理器。
控制单元5采用至少一个用户配置文件(user profile),该用户配置文件针对每个用户(例如单个收听者或收看者、一组收听者或收看者)将作为通过特定准则(例如流派、每分钟节拍、长度等)被识别的媒体内容分配给第一和第二输入数据,并在该用户配置文件的基础上选择要由重放单元4重现的媒体内容。第一输入数据包括第一表现,而第二输入数据包括第二表现。用户配置文件可包括将每个特定用户一个或多个的媒体内容分配给第一和第二输入数据。该分配可通过使用存储在存储器中的表格执行,并可使得例如特定的媒体内容被链接到第一和第二输入数据的特定的群集(constellation),以便体现出特定的用户(收听者或一组收听者)的喜好,在以一定的第一和第二输入数据为特征的一种确定的状况下,播放一种确定的媒体内容,例如,一首确定的歌曲或一组确定的歌曲或者流派。
据此,在通过以上描述的系统执行的媒体内容重放的方法中,通过源2、3提供多个媒体内容。所提供的用户配置文件(例如对于每个用户)包括将媒体内容分配给第一和第二输入数据。通过从用户接收到的指令的第一表现提供第一输入数据。通过第二表现提供第二输入数据,该第二表现是从对绝对时间、绝对位置和处于或在所选择的媒体内容被重现的位置附近的一个或多个物理量中的至少一个进行的测量中推导出的。使用用户配置文件将媒体内容的一个或更多个片段选出,从而以例如最终的排序的播放列表的形式重生(播放)媒体内容的一个或更多个片段。
在图1的可被布置在诸如汽车的车辆上的系统中,对物理量的测量可通过在该车辆上已经可用的传感器7执行。传感器7可经由例如CAN-Bus13(CAN=控制器局域网)的总线系统被连接到CAN读取器10上,CAN读取器10被配置成读取由特定传感器7提供的测量数据,并且将这些数据传递给传感翻译器11。时间基础单元9和位置传感器(即GPS传感器8)也被连接到传感翻译器11,以便提供绝对时间和位置数据。传感翻译器11连续地或以一定的时间间隔,向重放参数估计器14提供从当前时间和传感器数据的群集推导出的背景数据13。这样的群集可包括当前的绝对时间(例如年、月、日、时、分、秒、星期几)、绝对位置(例如经度和纬度)、内部(车厢)温度、外部(环境)温度、车辆速度、座位占用数据、天气数据(例如雨水、气压)、外部(环境)光亮度和在车辆处及车辆中的其他可用数据。传感翻译器11依据不同的背景准则评估当前数据的群集,并分析当前群集。这样的准则可以是例如:
季节(夏/秋/冬/春)
时间(夜间/早晨/白天/晚上)
天气(晴天/雨天/阴天;高/低温度)
驾驶(快速/慢速;高/低转速;高/低档位)
依据图1,自学习自适应媒体内容播放器1包括,作为用户和算法之间的接口的反馈评估器12,用于记录例如用户的跳过举动,即他/她倾向于跃过的所播放曲目(例如在随即无序重放的模式下)。此外,媒体播放器1包括重放参数估计器14,其包括在对曲目进行选择中应用的算法。重放参数估计器14从反馈评估器12和(已同步的)传感翻译器11接收输入数据,传感翻译器11使用传感器7对驾驶背景进行登记,驾驶背景包括一个或更多个测量值,例如一天中的时刻、内部和/或外部温度、大气湿度(雨水传感器)、光线强度、驾驶速度、引擎速度、乘客数、位置/定位(GPS)和其它相关的车辆参数,并且将该数据传送给参数估计器14。参数估计器14接收传感器(背景)以及用户反馈(参数调整)信息,并且,如果需要,改写被提供给媒体播放器4的当前(参数)估计,媒体播放器4据此选择特定的媒体内容。正如所期望的,可添加诸如各种数据库的许多个附加媒体或信息源,例如可包括并提供诸如曲目、表演者专辑、音轨数等(例如ID3标签)元数据的全局统计数据库16,或者可包括全局统计(即不取决于特定背景的一般用户喜好)的媒体内容数据库。
学习和/或选择算法可采用回归树(regression tree),或者备选地采用,数据最小化回归树、人工的神经网络、贝叶斯(Bayesian)网络、自编制地图、自适应共振理论网络、集群分析、一般性编程、关联法则学习或支持矢量机或类似方法。由于学习是基于经验数据发生的,不需要进行预先假设,消除了对参数化(parameterisation)的需求。参考图2,通过回归树20表达了每一个以例如音乐流派的特定媒体内容标识符为特征的准则,其中采用回归树20的内节点22来对比驾驶背景参数,并且叶瓣(leaf)23指出在一定时间窗口内播放的内容的份额(特定音乐流派、曲目或流派频率等的百分比),从而体现出学习过程的路径。在每一个学习过程的进程中,整个回归树重新遍历各驾驶背景。
图3展示了依据随机选出的音乐流派进行学习的示例性数据集合。关于传感器和用户反馈信息的每个事件被记录以形成如在图3中说明的数据集合的基础。这样的数据可体现出针对例如流派、表演者、每分钟的节拍等特定的内容类别,相对于例如速度、一天中的时间等的特定传感器数据的出现频率。在这些数据集合中,同族的类别组被识别出来,从这些同族的类别组推导出回归树法则,正如以下参考图4所阐述的。
图4作为示例说明了如何在很多学习过程的基础上生成和/或改写回归树20:
a)从如图3示出的所记录(学习)的数据集合,并利用驾驶速度v<64km/h,在节点30推导出针对特定流派对应流派概率77%的平均恒定流派频率为77%。据此,具有流派概率77%的叶瓣33被添加到回归树中。
b)在驾驶速度v≥64km/h时,记录到播放给定流派的流派频率降低。在驾驶速度v>90km/h处,恒定的平均流派频率是25%。则添加具有流派概率25%的附加叶瓣34。
c)剩余驾驶速度范围64km/h≤v≤90km/h需要节点35。针对该范围的音乐流派频率由两个预先建立的恒定的流派频率的均值确定,并因此,被简化成针对64km/h≤v≤90km/h之间的驾驶速度的不变的集合值。在本示例中为50%。相应的叶瓣36被加入。
以这种方式,所计算的回归树提供了离散的输出函数,该输出函数代表在关于驾驶速度的背景建立后所播放的音乐流派的频率。一个函数可将学习数据集合的回归分区归诸于同族的子集中。这产生了小的、易于操纵的回归树。
用户配置文件和相应的输入数据可被存储在内部存储器中,即在媒体重放系统1中包括的存储器中,诸如在图1示出的系统中被布置在反馈评估器12中(或在媒体数据库15中)的内部存储器37。由本系统使用的用户配置文件(或者该用户配置文件所基于的单个数据)可从该内部存储器37中取出,并且,附加地或备选地,可从也采用用户配置文件的诸如外部(移动)装置39的存储器的外部存储器38中取出,外部装置39例如蜂窝电话、MP3播放器、笔记本电脑、个人电脑或类似设备的。据此,本系统生成的用户配置文件不仅可被存储在内部存储器37中,而且可全部或部分地被输出到可对其进行处理(例如变更、改写或增强)的外部存储器38,反之亦然。
在本媒体重放系统和相同用户的其它媒体播放器之间交换用户配置文件(或用户配置文件的一部分,例如纯粹统计背景数据),并补充/更新本媒体播放器和其它媒体播放器上的用户配置文件,使得对于用户喜好的学习能够更快并且更精确。
由于用户配置文件是深入地个人化的数据集合,用户在同一时刻不同装置上变更他/她的特性几乎是不可能的。因此,简单地可使用时间戳来识别意图更新配置文件的最新数据。例如,用户在他/她回家的路上开车,并收听他/她已经选择出的音乐,下午5点他/她到家,则最新的数据集合或经更新的配置文件被自动且无线地传输到他的智能手机(smartphone)上。智能手机上的最近配置文件展示出时间戳为在同一天的早上8点,据此,智能手机按照具有时间戳为下午5点的数据或配置文件被更新。
当在装置之间的数据传输遭遇出错或干扰时可能出现问题。例如,在以上所概括的状况下,在汽车音频系统和智能手机之间的数据传输受到干扰,或者在一个或两个方向上都断开了连接,则那两个装置中的至少一个没有通过相应的另一个装置被更新。假设在两个方向上都发生了连接断开,则智能手机按照在下午5点后收集的数据/配置文件更新,而不是按照在早上8点到下午5点之间收集的那些数据/配置文件更新。在下一天,用户在他/她的车上再次收听音乐时,他/她对不包括智能手机数据的“车辆配置文件”进行了更新。但是因为第一天在车上收集的数据尚未被传送到智能手机上,所以智能手机的配置文件不完整。因此,两个分开的配置文件被分别更新,使得它们当中没有包括所有的可用数据。
为克服这个缺陷,形成配置文件的基础的这些数据(例如,内容数据、用户指示统计、全局统计、一般用户喜好等)可在各装置中被收集并被更新其本身,并且可以被单独分配时间戳。于是基于最新时间戳,从在该特定装置中收集的数据以及从其它装置中接收的数据可推导出该装置的配置文件。备选地,完整的配置文件可在不同装置之间被交换,这些配置文件被分配有版本号和标识对该配置文件执行最新更新的装置的装置识别号。传输出错或连接断开(都称为同步故障)可通过评估不同配置文件的版本号和装置识别号被检测出。如果同步故障被检测出来,将通过例如平均数据,尤其是统计数据使有分歧的配置文件保持一致。
由在单个的装置的媒体数据库中的诸如媒体内容和元数据的不同内容可能引起进一步的问题。这可通过对比内容,并且通过重写或维持相同的内容以及添加新的内容使一个装置的内容调整为相应的另一个装置的内容来克服。
对配置文件本身或配置文件的单个数据的更新可通过参考图1说明的系统中的控制单元5执行。基于媒体数据的更新可通过数据库本身或者控制单元5执行。
而且,用于形成配置文件的数据可以被“时间戳加权”,即,较早数据比较新的数据与当前的配置文件关联性更小。这是为考虑到用户的喜好随着时间的改变。
图5说明了另一个示范性媒体内容重放系统41,其具有多个媒体源42、43,每个媒体源提供至少一个媒体内容,或者选择性地,其具有一个提供多个媒体内容的媒体源。这些媒体源可以是网络源42或本地源43。媒体源42、43采用的媒体格式可以是任意一种适宜用于要被重现的特定媒体内容的格式。
媒体播放器44经过媒体数据库55被无线地或通过导线链接到媒体源42、43,并且适用于重放由媒体源42、43提供的媒体内容,媒体源42、43采用了它们各自的媒体格式。媒体播放器44可包括软件部件(具有适当的解码器的软件播放器)并可包括、访问或控制诸如CD和DVD驱动、硬驱动、闪存、调谐器、接收机、接口、信号处理器、放大器、显示器、扬声器和类似的硬件部件。
控制单元55被链接到重放单元44,并控制重放单元44。为了控制媒体播放器44,其还被配置成选择要通过媒体播放器44重放的媒体内容中的一个。媒体数据库55可虚拟地包括,即,将不同的源(42、43)的内容与内部内容和或例如标签的标识符结合。用户接口46被链接到控制单元45,并被配置成接收用户指令并且将其中的第一表现直接地和/或经由媒体播放器44提供给控制单元45。
时间基础单元49(例如时钟发生器或时钟恢复电路)、(例如导航系统的)全球定位系统(GPS)传感器48、和(其它的)传感器47经过传感翻译器单元51被链接到控制单元45,并提供了绝对时间的、和/或处于或在所选择的媒体内容被重现的位置(例如在车上)附近的至少一个物理量的第二表现。
图5的系统额外地包括时线观测(time line observer)与估计器单元57、情绪单元(mood unit)58、以及自动DJ(Disc Jockey)与随机发生器单元59,它们与参数估计器单元54、全局统计单元56、和反馈评估器单元52一起形成了控制单元45。在控制单元45中,从反馈评估器单元52向时线观测与估计器单元57、情绪单元58、自动DJ与随机发生器单元59、参数估计器单元54、以及全局统计单元56供给参数调整信号。而且,中心算法与估计合并器单元60将控制单元45、时线观测与估计器单元57、情绪单元58、自动DJ与随机发生器单元59、参数估计器单元54、以及全局统计单元56链接到媒体播放器44上。从而,参数概率信号从参数估计器单元被发送到中心算法与估计合并器单元60,并且情绪类别信号从情绪单元58被发送到中心算法与估计合并器单元60。此外,在时线观测与估计器单元57、全局统计单元56、和自动DJ与随机发生器单元59与中心算法与估计合并器单元60之间分别地相互交换时间记录和估计信号、统计数据和更新信号、以及播放目录和相似度信号。
时线观测与估计单元57对用户的喜好如何随时间变化进行观测,并尝试提取出一定的模式(例如通过模式识别的方法),这形成了用户行为预测的基础。全局统计单元评估用户的跳过行为,例如像特定歌曲的播放时间的百分比。由这样的数据可产生前十名的列表,该列表将经加权数据提供给中心算法与估计合并器单元60的中心内容选择算法,这些经加权的数据此外还将用户喜好特性化。情绪单元58通过调查研究例如用户的驾驶行为、用户的面部表情(使用照相机)、和/或用户产生的噪音级别等,来评估用户的情绪。备选地,情绪的级别可由用户他/她自己输入。为实现这些目的,情绪单元可从传感翻译器单元51(附图中未示出)中接收数据,或者可包括其本身的传感器。
据此,控制单元45采用至少一个用户配置文件,该用户配置文件针对每个用户(例如单个收听者或收看者、收听者或收看者的组)将作为通过特定准则(例如流派、每分钟节拍、长度等)被识别的媒体内容分配给第一和第二输入数据,并且以该用户配置文件为基础选择要由媒体播放器44重现的媒体内容。
自动DJ与随机发生器单元59评估一定的媒体内容的相似度,以确保所播放的媒体内容不会差别太大(例如硬朗的摇滚音乐不会跟随在古典音乐之后)。随机发生器加入了惊喜元素(在一定的媒体内容相似度之内随机的选择),惊喜元素保持系统和方法的自适应性,使得它们不止步于固定的假设模式。中心算法与估计合并器单元60采用将媒体内容进行分类的算法,以形成加权列表,尤其是播放列表,从这些列表中,通过例如回归树依据背景(时间、状况、环境条件等)选择出歌曲,在其中重生该内容。
据此,在通过以上描述的系统执行的媒体内容重放方法中,多个媒体内容由源42、43提供。用户配置文件(例如针对每个用户)被提供,其包括将媒体内容分配给专用的输入数据。传感器47可经由诸如CAN-Bus53(CAN=控制器局域网)的总线系统被连接到CAN读取器50,CAN读取器50被配置成读取由特定的传感器57提供的测量数据,并将这些数据传递给传感翻译器51。时间基础单元49和位置传感器48也被连接到传感翻译器51,以便提供绝对时间和定位数据。传感翻译器51将从当前的时间和/或传感器数据的群集推导出的背景数据53连续地或以一定的时间间隔地提供给重放参数估计器54。
媒体内容可包括(有时)从至少一个广播站点接收的交通消息。这些交通消息依据用户配置文件并取决于相应的背景数据被同样地选择出来用于重现。而且,所接收的交通消息中的至少一个可被存储在例如内部存储器的存储器中,并且在选择用于重现的交通消息而在该时刻从任何广播站点都没有接收到交通消息时被重现。用于对交通消息进行选择的背景数据可包括例如车辆位置,以便选择出最接近该车辆位置的广播站点,由于其接近,可具有对于车辆位置最为相关的交通消息。
虽然本发明已经关于其若干优选的实施例被说明并描述,但是在其中可能造成其形式和细节的各种变化、省略和添加,而不背离本发明的精神和范围。

Claims (17)

1.一种媒体内容重放方法,包括
提供多种媒体内容;
将标识各个媒体内容的内容信息提供给每一个媒体内容;
接收影响对特定媒体内容的选择或取消选择的用户选择指令;
基于对绝对时间、绝对位置中的至少一个的测量,和对处于或在所选择出的媒体内容将被重现的位置附近的至少一个物理量的测量,提供背景数据;
针对在接收到相应指令时提供的背景数据,提供或者改写将用户指令分配给每个特定媒体内容的用户配置文件;
在选择的时候,依据该用户配置文件选择取决于背景数据的媒体内容中的一个媒体内容;以及
重现所选择出的媒体内容。
2.如权利要求1所述的方法,其中所述绝对时间包括一天中的实际时刻、一周中的一天、具有至少月和日的日历日期中的至少一个。
3.如前述权利要求中的任一项所述的方法,进一步包括被分配给另一个用户或一组用户的至少一个附加用户配置文件。
4.如前述权利要求中的任一项所述的方法,其中将媒体内容给背景数据的分配包括选择指令的相应出现频率,其中对媒体内容的选择取决于特定的出现频率。
5.如权利要求4所述的方法,其中使用回归树、人工神经网络、贝叶斯网络、自编制地图、自适应共振理论网络、集群分析、一般性编程、关联法则学习或支持矢量机进行所述分配。
6.如前述权利要求中的任一项所述的方法,其中所选择出的媒体内容将被重现的所述位置是指车辆,并且其中所述背景数据包括对涉及所述车辆的至少一个物理量的测量。
7.如权利要求6所述的方法,其中涉及所述车辆的所述至少一个物理量是车辆速度、车辆位置、引擎速度中的一个。
8.如权利要求6或7所述的方法,其中对涉及所述车辆的所述至少一个物理量的所述测量由该车辆提供。
9.如权利要求6至8中的一项所述的方法,其中所述媒体内容包括从至少一个广播站点接收的交通消息,并且其中所述交通消息依据所述用户配置文件并取决于相应的背景数据被选择出来用于重现。
10.如权利要求9所述的方法,其中至少一个交通消息被存储在存储器中,并且其中当选择交通消息用于重现但是从所述至少一个广播站点没有接收到交通消息时,所存储的交通消息被重现。
11.如权利要求9或10所述的方法,其中被用于选择所述交通消息的所述背景数据包括车辆位置。
12.如前述权利要求中的任一项所述的方法,其中对所述媒体内容的所述选择以无序模式进行,并且其中影响对特定媒体内容的选择或取消选择的用户指令包括作为取消选择指令的跳过指令和/或作为选择指令的重复指令。
13.如前述权利要求中的任一项所述的方法,其中所述用户配置文件被存储在内部存储器中,并且其中在该内部存储器中的所述用户配置文件是至少部分地从外部存储器输入的。
14.如前述权利要求中的任一项所述的方法,其中所述用户配置文件被存储在所述内部存储器中,并且其中所述用户配置文件被至少部分地从所述内部存储器输出到所述外部存储器。
15.如权利要求13或14所述的方法,其中在用户可控的外部媒体内容重放装置中包括所述外部存储器,该外部媒体内容重放装置将媒体内容提供给所述用户,并针对在所述外部媒体内容重放装置中接收到相应指令时提供的背景数据来提供或改写将用户指令分配给每个特定媒体内容的用户配置文件。
16.如权利要求15所述的方法,其中在所述内部存储器和所述外部存储器中或在所述内部存储器和所述外部存储器的一部分中的所述配置文件包括时间戳,并且使用所述时间戳控制在所述内部存储器和所述外部存储器之间的所述配置文件的传送。
17.一种媒体内容重放系统,包括:
提供多个媒体内容的一个媒体源,或者多个媒体源,所述多个媒体源各自提供至少一个媒体内容并将标识相应的媒体内容的内容信息提供给每一个媒体内容;
重放单元,其被链接到所述媒体源并用于重现由一个或多个媒体源提供的所述媒体内容;
控制单元,其被链接到所述重放单元并控制该重放单元,并选择出要由该重放单元重现的所述媒体内容中的一个;
用户接口,其被链接到所述控制单元,并用于接收用户指令并将所述用户指令的表现提供给所述控制单元;以及
时间基础单元和/或至少一个传感器,所述时间基础单元和/或至少一个传感器被链接到所述控制单元,并且提供所述绝对时间的表现和/或处于或在所选择出的媒体内容被重现的位置附近的至少一个物理量的表现;其中
所述控制单元进一步被配置成,针对在接收到相应的指令时提供的背景数据,提供或改写将用户指令分配给每个特定媒体内容的用户配置文件,并在选择所述媒体内容时依据所述用户配置文件选择取决于所述背景数据的所述媒体内容中的一个媒体内容。
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