CN108293162B - 信息处理设备、信息处理方法和程序 - Google Patents

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Abstract

为了提供一种使得用户能够更适当地收听声音信号的信息处理设备、信息处理方法和程序。[解决方案]该信息处理设备设置有：行为识别单元，其基于关于用户或环境中的至少任一个的感测信息识别用户的行为；处理控制单元，其基于所识别的用户的行为来控制对于由用户收听的收听信号、降噪信号或外部声音监测信号中的至少任一个的信号处理；以及信号处理单元，其执行信号处理。

Description

信息处理设备、信息处理方法和程序
技术领域
本公开涉及一种信息处理设备、信息处理方法和程序。
背景技术
随着便携式音频播放器的普及，为了在户外获得令人满意的播放声场空间，最近已经普及了可以减少外部环境的噪音的降噪系统。
作为这样的降噪系统，例如提出了下面的专利文献1至3中所公开的系统。
具体而言，下面的专利文献1公开了一种降噪系统，其降低具有低于或等于特定值的频率的频带中包括的噪音分量。此外，下面的专利文献2公开了一种降噪系统，其使用由设置在用户佩戴在他/她的耳朵上的外壳的内部中的麦克风收集的噪音以及由设置在外壳的外部中的麦克风收集的噪音来生成降噪信号。
此外，已经进行了关于响应于外部环境的噪音生成更合适的降噪信号的研究。例如，下面的专利文献3公开了通过分析收集的噪音的特性并使用基于所分析的噪音特性选择的滤波器系数来生成降噪信号。
引用列表
专利文献
专利文献1：JP 5034730B
专利文献2：JP 5194434B
专利文献3：JP 2008-122729A
发明内容
技术问题
然而，上述专利文献1至3中公开的技术并不是响应于用户在收听声音时的用户行为和情况对于音频信号、降噪信号和外部声音监测信号中的至少一个执行适当的信号处理的技术。
因此，本公开提出了一种新颖且改进的，并且使得用户能够更适当地收听音频信号的信息处理设备、信息处理方法和程序。
问题的解决方案
根据本公开，提供了一种信息处理设备，包括：行为识别单元，被配置为基于用户和环境中的至少一个的感测信息识别用户的行为；处理控制器，被配置为基于所识别的用户的行为来控制对于由用户收听的音频信号、降噪信号和外部声音监测信号中的至少一个的信号处理；以及信号处理单元，被配置为执行信号处理。
此外，根据本公开，提供了一种信息处理方法，包括：基于用户和环境中的至少一个的感测信息来识别用户的行为；通过运算处理单元基于所识别的用户的行为来控制对于由用户收听的音频信号、降噪信号和外部声音监测信号中的至少一个的信号处理；并执行信号处理。
另外，根据本公开，提供了一种用于使得计算机充当如下装置的程序：行为识别单元，被配置为基于用户和环境中的至少一个的感测信息来识别用户的行为；处理控制器，被配置为基于所识别的用户的行为来控制对于由用户收听的音频信号、降噪信号和外部声音监测信号中的至少一个的信号处理；以及信号处理单元，被配置为执行信号处理。
根据本公开，能够通过识别用户的行为并使用所识别的行为作为基础来控制对于音频信号、降噪信号和外部声音监测信号中的至少一个的信号处理。
发明的有益效果
如上所述，根据本公开，用户能够更适当地收听音频信号。
注意，上述效果不一定是限制性的。利用或代替上述效果，可以实现本说明书中描述的效果中的任何一种效果或者可以从本说明书中理解的其他效果。
附图说明
[图1]图1是示出根据本公开的第一实施例的信息处理设备的使用示例的说明图。
[图2]图2是示出根据实施例的信息处理设备的功能配置的框图。
[图3]图3是示出外部声音监测功能的示例的说明图。
[图4]图4是示出根据实施例的信息处理设备的电路配置等的框图。
[图5]图5是示出根据实施例的信息处理设备的操作示例的流程图。
[图6]图6是示出根据实施例的信息处理设备的操作的实际示例的流程图。
[图7]图7是示出根据实施例的信息处理设备的操作的另一实际示例的流程图。
[图8]图8是示出根据实施例的修改示例的信息处理设备的概况的示意图。
[图9]图9是示出根据本公开的第二实施例的信息处理设备的内部配置的框图。
[图10]图10是示出根据实施例的信息处理设备的操作的实际示例的流程图。
[图11]图11是示出根据本公开的第三实施例的信息处理设备的内部配置的框图。
[图12]图12是示出绘制了用户的位置信息的地图的示意图。
具体实施方式
在下文中，将参照附图详细描述本公开的优选实施例(一个或多个)。注意，在本说明书和附图中，具有基本相同的功能和结构的结构元件用相同的附图标记表示，并且省略对这些结构元件的重复说明。
注意，描述将按以下顺序给出。
1.第一实施例
1.1.信息处理设备的概况
1.2.信息处理设备的配置
1.3.信息处理设备的操作
1.4.信息处理设备的修改示例
2.第二实施例
2.1.信息处理设备的配置
2.2.信息处理设备的操作
3.第三实施例
3.1.信息处理设备的配置
4.结论
<1.第一实施例>
[1.1.信息处理设备的概况]
首先，参考图1，将描述根据本公开的第一实施例的信息处理设备。图1是示出根据本实施例的信息处理设备1的使用示例的说明图。
如图1所示，根据本实施例的信息处理设备1例如是生成音频信号的音频播放器。信息处理设备1基于由各种传感器测量的环境和用户3中的至少一个的感测信息来识别用户的行为，并且基于所识别的用户3的行为来控制由用户3收听的音频信号、降噪信号和外部声音监测信号中的至少一个的生成。注意，如图1所示，例如，由信息处理设备1生成的音频信号可以由用户3通过诸如连接的头戴式耳机的声学装置2等收听。
具体而言，信息处理设备1可以基于所识别的用户3的行为并且基于在外部环境中收集的声音来生成减少由用户3收听的外部环境的声音的降噪信号或针对用户3的用以确认外部环境的声音的外部监测信号。外部监测信号可以单独由用户3收听，或者可以通过叠加在音频内容上由用户3收听。
此外，信息处理设备1可以基于所识别的用户3的行为来控制要对音频内容的音频信号(以下可以简称为内容信号)执行的声学处理。此外，信息处理设备1可以基于所识别的用户的行为来控制要对内容信号执行的放大处理。因此，信息处理设备1可以使得用户收听已经对其执行了与用户的行为相对应的信号处理的声音。
如图1所示，信息处理设备1可以是设置有能够测量用户3和环境中的至少一个的感测信息的各种传感器的音频播放器，并且还可以是智能手机、可穿戴终端等。此外，信息处理设备1还可以例如是诸如设置有发声体(诸如扬声器)的一对耳机或头戴式耳机的声学装置。此外，信息处理设备1也可以是信息处理服务器，其通过通信网络接收用户3和环境中的至少一个的感测信息，并通过网络将已经对其执行信号处理的音频信号发送到声学装置2。
注意，各种传感器包括例如加速度传感器、陀螺仪传感器、地磁传感器、气压传感器、温度传感器、光强度传感器、脉搏波传感器、全球导航卫星系统(GNSS)传感器、麦克风等。这些各种传感器可以被提供给信息处理设备1，或者可以被提供给信息处理设备1外的装置。在各种传感器被提供给信息处理设备1外的装置的情况下，信息处理设备1通过通信接口或外部输入接口获取感测信息。
信息处理设备1可以使用由这些各种传感器测量的环境和用户3中的至少一个的感测信息来识别用户3的各种活动。注意，优选的是将使用机器学习的行为识别算法用于由信息处理设备1执行的用户3的行为识别。由信息处理设备1识别的用户3的活动的示例包括下面的表1所示的活动。此外，除了用户3的这种活动之外，信息处理设备1还可以识别用户3是否将信息处理设备1握持在他/她的手中以及用户3是否正在通过他/她的手操作信息处理设备1。
[表格1]
停止 骑自行车
步行 骑摩托车
跑步 乘坐汽车
滑雪 乘坐公共汽车
滑板滑雪 乘坐列车
向上爬楼梯 乘坐自动扶梯
向下爬楼梯 乘坐升降梯
利用这种信息处理设备1，可以依据用户3的行为、情况、使用情况等对于音频信号、降噪信号和外部声音监测信号中的至少一个执行适当的信号处理。
[1.2.信息处理设备的配置]
随后，参照图2和图3，将描述根据本实施例的信息处理设备1的配置。图2是示出根据本实施例的信息处理设备1的功能配置的框图，并且图3是示出外部声音监测功能的示例的说明图。
如图2所示，信息处理设备1包括传感器单元100、行为识别单元110、处理控制器120、内容储存器130、麦克风单元140、信号处理单元150和输出单元160。
传感器单元100包括各种传感器，并且测量在行为识别单元110中使用的用户3和环境中的至少一个的感测信息。包括在传感器单元100中的各种传感器例如是加速度传感器、陀螺仪传感器、地磁传感器、气压传感器、温度传感器、光强度传感器、脉搏波传感器、GNSS传感器、麦克风等。这些各种传感器可以测量以下信息作为感测信息，例如：信息处理设备1(即，握持信息处理设备1的用户3)的移动信息(诸如移动速度、倾斜度、方向、振动和位置)；围绕信息处理设备1的环境信息，诸如大气压力、温度、照度、声压和声音；以及握持信息处理设备1的用户3的身体信息，诸如体温、血压和脉搏。注意，为了使行为识别单元110以更详细的分类更精确地识别用户3的活动，优选的是传感器单元100中包括的各种传感器的种类数量较大。此外，只要传感器单元100可以测量用户3和环境中的至少一个的感测信息，传感器单元100就可以被设置在信息处理设备1的外部。
行为识别单元110基于由传感器单元100测量的环境和用户3中的至少一个的感测信息来识别用户3的行为。
针对由行为识别单元110执行的对用户3的行为的识别，例如可以使用JP2006-340903A、JP2011-81431A和JP2012-107992A中公开的算法。
具体而言，行为识别单元110可以通过计算从检测彼此正交的线性运动的多个加速度计以及检测旋转轴彼此正交的旋转运动的多个陀螺仪传感器获得的信号的自相关来计算用户3的行走频率。因此，行为识别单元110可以基于用户3的行走频率识别用户3是在步行、跑步还是停止等。此外，行为识别单元110可以基于垂直方向上的加速度的波形的形状确定波形的半周期是对应于一步还是两步，并且可以基于确定结果来检测用户3的行走情况。因此，行为识别单元110可以基于用户3的行走情况来识别用户3是在步行、跑步还是停止等。此外，行为识别单元110可以预先为用户3的行为和感测信息的每个组合分配得分，并且可以计算与所测量的感测信息相对应的用户3的行为的得分，从而识别用户3的行为。例如，行为识别单元110可以累积与所测量的感测信息相对应的活动的得分，并且可以将具有最高得分的行为识别为用户3的行为。
此外，行为识别单元110可以优选根据使用机器学习算法的行为识别来基于用户3和环境中的至少一个的感测信息来识别用户3的行为。具体而言，行为识别单元110可以生成用于使用机器学习算法来识别用户3的行为的行为识别引擎，并且可以使用所生成的行为识别引擎来基于感测信息识别用户3的行为。
各种已知的算法可以用于使用机器学习的行为识别算法，并且例如可以使用支持向量机、神经网络、隐马尔可夫模型、k均值、k邻域、简单贝叶斯分类器等的算法。
注意，由行为识别单元110识别的用户3的行为的分类的粒度和数量可以是任意的，只要它们是能够以合适的确定性识别用户3的每个行为的数量和粒度，并且例如可以根据用于识别的感测信息的种类适当地设置数量和粒度。此外，由行为识别单元110执行的对用户3的行为的识别可以连续执行，或者可以仅在用户3输入执行指令的情况下执行。
处理控制器120基于用户3的行为来控制由信号处理单元150执行的信号处理。具体而言，处理控制器120可以控制消除由麦克风单元140收集的外部声音的降噪信号的生成。此外，处理控制器120可以控制用于使由麦克风单元140收集的外部声音被用户3收听到的外部监测信号的生成。另外，处理控制器120可以控制均衡器等的声学处理和用于调节音量的放大处理，所述声学处理和所述放大处理将要被对存储在内容储存器130中的音频内容的内容信号执行。处理控制器120基于用户3的行为来控制对于音频信号、降噪信号和外部声音监测信号中的至少一个的信号处理。
注意，除了或者代替上述信号处理的控制，处理控制器120还可以基于所识别的用户3的行为来控制对要播放的音频内容的选择。
在下文中，将分别详细描述由处理控制器120控制的信号处理。
处理控制器120可以基于用户3的行为来控制消除外部声音的降噪信号和用于使外部声音被用户3收听到的外部监测信号中的至少一个的生成。
例如，在用户3正在进行诸如跑步和滑雪的锻炼的情况下，处理控制器120可以控制包括外部声音的外部监测信号的生成，以便用户3能够收听到外部环境的声音。此外，在用户3正在驾驶自行车、汽车等的情况下，处理控制器120也可以类似地控制包括外部声音的外部监测信号的生成。因此，在用户3正在进行需要关注外部环境的活动(诸如锻炼和驾驶)的情况下，处理控制器120可以使用户3收听外部环境。
例如，在用户3在公共汽车、列车、飞机等上的情况下，处理控制器120可以控制消除外部声音的降噪信号的生成，以便减少外部环境的声音。因此，在用户3正在执行关注外部环境的必要性低的行为的情况下，处理控制器120可以通过消除外部环境的声音给用户3提供适合于用户3收听音频内容的声场环境。注意，可以通过反转收集的外部声音的信号的相位来生成消除外部声音的降噪信号。
例如，在用户3正在步行等的情况下，处理控制器120可以控制减小外部声音的预定频带(例如，低频带)的音频信号的强度的外部监测信号的生成，以便用户只听到外部声音中用户3需要的声音。因此，在用户3正在进行容易产生特定频带的噪音(诸如风噪音)的行为的情况下，处理控制器120可以通过选择性地消除噪声来提供适合于收听外部声音和音频内容的声场环境。此外，在用户3正在步行的情况下，处理控制器120还可以控制使用户3选择性地收听汽车的行驶声音的频带的外部监测信号的生成。
这种特定频带被选择性地消除的外部监测信号可以通过如图3所示的那样生成，例如，通过在外部声音的信号上叠加具有在低于人声的频带的频带(例如，等于或低于300Hz)中的降噪特性的降噪信号来生成。此外，可以通过使用减少特定频带的信号的带阻滤波器对外部声音进行信号处理，来生成这种外部监测信号。
注意，在用户3正在移动的情况下，处理控制器120可以控制选择性地消除外部声音中与用户3的移动速度相对应的频带的音频信号的强度的外部监测信号的生成。具体而言，处理控制器120可以准备具有不同的可缩减频带的多个带阻滤波器，并且可以依据用户3的移动速度使用不同的带阻滤波器对外部声音执行信号处理。认为随着用户3的移动而产生的风噪音的频率和强度根据用户3的移动速度而改变。因此，处理控制器120可以通过改变依据用户3的移动速度减小信号强度的频带来有效地消除噪声(诸如风噪音)，从而可以给用户3提供适合于收听外部声音和音频内容的声场环境。
此外，处理控制器120可以基于用户3的行为来控制对诸如音频内容的内容信号执行的声学处理。声学处理的示例包括用于改变内容信号的频率分量的分布的均衡器处理、用于使用人类听觉的特性向内容信号分配气氛的虚拟(或伪)环绕处理等。注意，除了对内容信号执行的用于改变音频内容的声音的质量的均衡器处理之外，均衡器处理还包括对内容信号执行以便将音频内容的内容信号叠加在降噪信号或外部监测信号上的均衡器处理。
例如，在用户3在公共汽车、列车、飞机等上的情况下，处理控制器120可以控制均衡器处理，使得增加内容信号的低频带的信号强度。因此，在用户3正在进行外部声音的低频带中的噪声较大的行为的情况下，处理控制器120可以通过增加音频内容的低频带的信号强度来使用户3容易收听音频内容。
例如，在用户3正在进行诸如跑步和滑雪的锻炼的情况下，处理控制器120可以控制虚拟(或伪)环绕处理，使得为内容信号分配更高的气氛。因此，处理控制器120可以通过增加由用户3收听的音频内容的气氛来控制内容信号的信号处理，使得用户3进行锻炼的感觉升高。
此外，在根据用户3的行为来控制要对内容信号执行的放大处理的情况下，处理控制器120基于用户3的行为来控制要对诸如音频内容的内容信号执行的放大处理。放大处理例如是用于控制音频内容的音量的信号处理。
例如，在用户3正在驾驶自行车、汽车等的情况下，处理控制器120可以减小要对内容信号执行的放大处理的放大量。因此，处理控制器120可以通过减小由用户3所收听的音频内容的音量，使用户3更多地将他/她的注意力集中在驾驶上。
例如，在用户3在公共汽车、列车、飞机等上的情况下，处理控制器120可以增加要对内容信号执行的放大处理的放大量。因此，在用户3正在执行产生大的外部声音的行为的情况下，处理控制器120可以通过增加由用户3所收听的音频内容的音量来使用户3更容易地收听音频内容。
注意，由处理控制器120对所识别的用户3的行为分配什么样的信号处理不限于上述示例，并且可以自由设置。处理控制器120的控制可以预先设置，或者可以通过软件等由用户3适当地可设置。
内容储存器130是包括在信息处理设备1中的存储装置，并且存储由用户3所收听的音频内容。内容储存器130可以是已知的存储装置，并且可以例如是闪存、固态驱动器(SSD)装置或硬盘驱动器(HDD)装置。
注意，由用户3所收听的音频内容可以如图2所示存储在信息处理设备1内的存储装置中，但是根据本公开的技术不限于这样的示例。例如，音频内容可以被存储在外部存储装置中，并且可以通过外部输入接口输入到信息处理设备1，或者可以通过网络等被流发送到信息处理设备1。
麦克风单元140包括诸如麦克风的声学装置，并且收集在信号处理单元150中使用以生成降噪信号和外部声音监测信号中的至少一个的外部声音。麦克风单元140可以被包括在信息处理设备1中，并且也可以被包括在用于收听音频内容的声学装置2中。在麦克风单元140被包括在声学装置2中的情况下，麦克风单元140可以被设置在由声学装置2的用户3佩戴在他/她的耳朵上的外壳的外部中，可以被设置在外壳的内部中，或者可以被设置在外壳的外部和内部两者中。
信号处理单元150对由麦克风单元140收集的外部声音执行信号处理，从而生成降噪信号和外部声音监测信号中的至少一个。此外，信号处理单元150对存储在内容储存器130中的音频内容执行信号处理，从而生成由用户3所收听的音频信号。注意，由信号处理单元150执行的信号处理的细节由处理控制器120基于所识别的用户3的行为来控制。
具体而言，信号处理单元150生成消除由麦克风单元140收集的外部声音的降噪信号和用于使由麦克风单元140收集的外部声音被用户3收听到的外部监测信号中的至少一个。另外，信号处理单元150对存储在内容储存器130中的音频内容的内容信号执行声学处理和放大处理。此外，信号处理单元150将降噪信号或外部监测信号叠加到对其执行各种信号处理的内容信号上，从而生成由用户3所收听的音频信号。因此，信号处理单元150可以依据用户3的行为或情况执行最佳的信号处理。
注意，由信号处理单元150执行的信号处理可以连续执行，或者可以仅在用户3输入执行指令的情况下执行。
输出单元160输出由信号处理单元150生成的外部声音监测信号、降噪信号和音频信号中的至少一个。例如，输出单元160可以是诸如扬声器的声学装置，其向用户3输出由处理单元150生成的外部声音监测信号、降噪信号和音频信号中的至少一个。此外，输出单元160还可以是包括通用串行总线USB)终端、光学音频终端等的外部输出接口，其向外部声学装置2输出由处理单元150生成的外部声音监测信号、降噪信号和音频信号中的至少一个。
接下来，参照图4，将更具体地描述根据本实施例的信息处理设备1。图4是示出根据本实施例的信息处理设备1的电路配置等的框图。
如图4所示，通过与传感器单元100相对应的各种传感器101测量用户3和环境中的至少一个的感测信息。此外，与行为识别单元110相对应的行为识别引擎(ARE)111基于所测量的用户3和环境中的至少一个的感测信息识别用户3的行为。与处理控制器120相对应的处理器121基于所识别的用户3的行为来控制由数字信号处理器(DSP)153、均衡器(EQ)155和功率放大器157执行的信号处理。
此外，与麦克风单元140相对应的麦克风141收集外部声音。所收集的外部声音由麦克风放大器151放大，然后由模数转换器(ADC)152转换成数字信号。数字信号处理器153基于由处理器121执行的控制对数字转换后的外部声音的音频信号执行信号处理，并生成降噪信号和外部声音监测信号中的至少一个。已经生成的降噪信号和外部声音监测信号中的至少一个由数模转换器(DAC)154转换为模拟信号。
另一方面，与内容储存器130相对应的存储装置131存储音频内容，并且均衡器155基于由处理器121执行的控制对音频内容执行声学处理。
加法电路156将已经由数模转换器154转换的降噪信号和外部声音监测信号中的至少一个加到由均衡器155对其执行声学处理的音频内容的内容信号。此外，对于相加后的信号，由功率放大器157基于由处理器121执行的控制来执行放大处理。已经对其执行了放大处理的信号以用户3能够收听的方式通过与输出单元160相对应的扬声器161被输出。也就是说，麦克风放大器151、模数转换器152、数字信号处理器153、数模转换器154、均衡器155、加法电路156和功率放大器157对应于信号处理单元150。
利用这样的配置，根据本实施例的信息处理设备1可以依据通过用户3和环境中的至少一个的感测信息所识别的用户3的行为对音频信号、降噪信号和外部声音监测信号中的至少一个执行适当的信号处理。
注意，由根据本实施例的信息处理设备1执行的信息处理是通过软件和硬件的协作来实现的。包括在信息处理设备1中的硬件的示例包括通过桥接、内部总线等彼此连接的中央处理单元(CPU)、只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)等。
具体而言，CPU充当运算处理单元或控制单元，并且根据存储在ROM等中的各种程序来控制信息处理设备1的整个操作。ROM存储由CPU使用的程序、计算参数等，并且RAM暂时存储在CPU的执行中使用的程序、在执行期间适当地改变的参数等。
另外，也能够创建用于使诸如CPU、ROM和RAM的硬件呈现与根据本实施例的信息处理设备1的各功能大致相同的功能的计算机程序。此外，还提供了其中存储有计算机程序的存储介质。
[1.3.信息处理设备的操作]
接下来，参照图5至图7，将描述根据本实施例的信息处理设备1的操作。
图5是示出根据实施例的信息处理设备1的操作示例的流程图。注意，以下所示的操作示例仅仅是示例，并且根据本实施例的信息处理设备1的操作不限于以下示出的示例。
如图5所示，首先，传感器单元100测量用户3和环境中的至少一个的感测信息(S101)。随后，行为识别单元110基于所测量的用户3和环境中的至少一个的感测信息来识别用户3的行为(S103)。接下来，处理控制器120基于用户3的行为来控制信号处理的处理模式(S105)。
这里，信号处理单元150根据由处理控制器120控制的处理模式，对由麦克风单元140收集的外部声音执行信号处理，并生成降噪信号和外部声音监测信号中的至少一个(S107)。此外，信号处理单元150通过与由处理控制器120控制的处理模式相对应的均衡器，对存储在内容储存器130中的音频内容的内容信号执行信号处理(S109)。此外，信号处理单元150放大音频内容的内容信号，使得音量被调节以便对应于由处理控制器120控制的处理模式(S111)。随后，信号处理单元150将已经生成的降噪信号和外部声音监测信号中的至少一个叠加在已经对其执行了信号处理的内容信号上(S113)。之后，输出单元160将所生成的信号输出到用户3或声学装置2(S115)。
利用上述操作，信息处理设备1可以依据用户3的行为对音频信号、降噪信号和外部声音监测信号中的至少一个执行适当的信号处理。
随后，参照图6和图7，将描述根据本实施例的信息处理设备1的操作的实际示例。图6和图7各是示出根据本实施例的信息处理设备1的操作的实际示例的流程图。
首先，参照图6，将描述在用户3在开阔道路等处进行各种训练的情况下信息处理设备1的操作的实际示例。
如图6所示，例如，在用户3正在步行的情况下(S210)，信息处理设备1根据使用关于用户3的感测信息的行为识别来识别出用户3正在步行(S211)，并且将待设置的信号处理控制为步行模式(S212)。此外，信息处理设备1以步行模式执行信号处理，并生成要由用户3收听的音频信号(S213)。这里，例如，步行模式中的信号处理可以包括生成外部监测信号，以使得用户3可以收听到外部声音。
接下来，在用户3开始跑步的情况下(S220)，信息处理设备1根据使用关于用户3的感测信息的行为识别来识别出用户3正在跑步(S221)，并且将待设置的信号处理控制为跑步模式(S222)。此外，信息处理设备1以跑步模式执行信号处理，并且生成要由用户3收听的音频信号(S223)。这里，例如，跑步模式中的信号处理可以包括生成减小低频带的声音(诸如风噪音)的外部监测信号。
此外，在用户3已经停止的情况下(S230)，信息处理设备1根据使用关于用户3的感测信息的行为识别来识别出用户3已经停止(S231)，并且将待设置的信号处理控制为停止模式(S232)。此外，信息处理设备1以停止模式执行信号处理，并且生成要由用户3收听的音频信号(S233)。这里，例如，停止模式中的信号处理可以包括生成消除外部声音的降噪信号。
接下来，参照图7，将描述在用户3正在滑雪道等上滑雪或滑板滑雪的情况下，信息处理设备的操作的实际示例。
如图7所示，例如，在用户3在电梯上的情况下(S310)，信息处理设备1根据使用关于用户和环境的感测信息的行为识别来识别出用户3在电梯上(S311)，并且将待设置的信号处理控制为提升模式(S312)。此外，信息处理设备1以提升模式执行信号处理，并生成要由用户3收听的音频信号(S313)。这里，例如，提升模式中的信号处理可以包括生成消除外部声音的降噪信号。
接下来，在用户3开始滑动的情况下(S320)，信息处理设备1根据使用关于用户和环境的感测信息的行为识别来识别出用户3正在滑雪道上滑动(S321)，并将待设置的信号处理控制为滑雪模式(S322)。此外，信息处理设备1以滑雪模式执行信号处理，并且生成要由用户3收听的音频信号(S323)。这里，例如，滑雪模式中的信号处理可以包括生成减小低频带的声音(诸如风噪音)的外部监测信号。
此外，在用户3已经完成滑动并且正在滑雪道上步行的情况下(S330)，信息处理设备1根据使用关于用户和环境的感测信息的行为识别来识别出用户3已经停止滑动并且正在步行(S331)，并且将待设置的信号处理控制为步行模式(S332)。此外，信息处理设备1以步行模式执行信号处理，并生成要由用户3收听的音频信号(S333)。这里，例如，步行模式中的信号处理可以包括生成外部监测信号，以使得用户3可以收听外部声音。
以这种方式，根据本实施例的信息处理设备1可以依据用户3的行为对音频信号、降噪信号和外部声音监测信号中的至少一个执行适当的信号处理。
[1.4.信息处理设备的修改示例]
随后，参照图8，将描述根据第一实施例的修改示例的信息处理设备1。图8是示出根据本修改示例的信息处理设备1的概况的示意图。根据本修改示例的信息处理设备1在用户3佩戴在他/她的耳朵上的外壳的内部和外部两者中均包括收集外部声音的麦克风，并基于由各麦克风收集的外部声音生成降噪信号。
如图8所示，根据本修改示例的信息处理设备1更具体而言是在用户3佩戴在他/她的耳朵上的外壳401中包括发声体431的头戴式耳机。另外，外壳401通过头带402连接到在相反侧覆盖用户3的耳朵的外壳(未图示)。
在根据本修改示例的信息处理设备1中，麦克风411和412分别被设置在外壳401的外部和内部中，并且分别收集外壳401的外部和内部的外部声音。噪音消除电路421分别基于由麦克风411和412收集的外部声音来生成降噪信号，并且通过合成各生成的降噪信号来生成合成降噪信号。
另一方面，音频内容的内容信号S由均衡器422进行信号处理。经过信号处理的内容信号S被加法电路423加到合成的降噪信号中，并且之后，结果由功率放大器424放大，并由发声体431转换成声音。
这里，使用在外壳401外部收集的外部声音执行降噪的类型也称为反馈型。反馈型能够减少噪音的带通常较窄，但是反馈型可以执行大的减少。另一方面，使用在外壳401内部收集的外部声音执行降噪的类型也被称为前馈型。前馈型能够减少噪音的带通常较宽，但是前馈型能够会由于发声体431生成的声音而振荡。
根据本修改示例的信息处理设备1可以通过组合反馈型和前馈型并执行降噪来执行具有反馈型和前馈型的优点的降噪。此外，信息处理设备1基于感测信息识别用户3的行为，并且依据所识别的用户3的行为执行上述降噪等；从而使得用户3能够更适当地收听音频信号。
<2.第二实施例>
接下来，参考图9和图10，将描述根据本公开的第二实施例的信息处理设备1A。根据本实施例的信息处理设备1A通过除了用户3和环境中的至少一个的感测信息之外进一步使用通过分析由麦克风单元140收集的外部声音获得的结果识别用户3的行为来提高识别用户3的行为的精度。
[2.1.信息处理设备的配置]
首先，参照图9，将描述根据本实施例的信息处理设备1A的功能配置。图9是示出根据本实施例的信息处理设备1A的内部配置的框图。
如图9所示，信息处理设备1A包括传感器单元100、行为识别单元110A、处理控制器120、内容储存器130、麦克风单元140、信号处理单元150、输出单元160和分析单元170。
这里，传感器单元100、处理控制器120、内容储存器130、麦克风单元140、信号处理单元150和输出单元160的具体配置与第一实施例中所述的配置基本类似；因此，这里将省略详细描述。
分析单元170分析由麦克风单元140收集的外部声音，从而确定用户3周围的环境。例如，分析单元170可以基于包括在外部声音中的噪声的强度和频带来确定用户3周围的环境。具体而言，分析单元170可以将外部声音中具有低于或等于人声的频带(例如，300Hz)的频率的频带中的声音视为噪声，并且基于噪声的强度和频率的分布可以确定用户3周围的环境。例如，可以由分析单元170确定的用户3周围的环境的示例包括“列车内”、“飞机内”、“不同于列车内或飞机内”等。
行为识别单元110A基于以下内容来识别用户3的行为：由传感器单元100测量的用户3和环境中的至少一个的感测信息；以及由分析单元170分析的用户3周围的环境。这里，在用户3的活动中，存在与用户3周围的环境紧密相关的活动。例如，在用户3在诸如汽车、公共汽车、列车或飞机的交通工具上时，用户3周围的环境被限制为交通工具内部。
因此，在由分析单元170确定的用户3周围的环境是限制用户3的行为的环境的情况下，行为识别单元110A可以基于用户3周围的环境来识别用户3的行为。具体而言，在分析单元170确定用户3周围的环境是在汽车、公共汽车、列车、飞机等内的情况下，行为识别单元110A可以识别出用户3在汽车、公共汽车、列车或飞机上。因此，行为识别单元110A可以以更高的精度识别用户3的行为。
此外，行为识别单元110A可以通过优先使用用户3和环境中的至少一个的感测信息来识别用户3的行为。例如，首先，行为识别单元110A可以通过使用用户3和环境中的至少一个的感测信息来识别用户3的行为，并且然后，仅在不能基于感测信息识别用户3的行为的情况下，可以基于用户3周围的环境来识别用户3的行为。
[2.2.信息处理设备的操作]
接下来，参考图10，将描述根据本实施例的信息处理设备1A的操作的实际示例。图10是示出根据本实施例的信息处理设备1A的操作的实际示例的流程图。图10示出了在用户3从站台上列车的情况下，信息处理设备1A的操作的实际示例。
如图10所示，例如，在用户3正在站台上步行的情况下(S410)，信息处理设备1A根据使用关于用户3的感测信息的行为识别来识别出用户3正在步行(S411)。此外，信息处理设备1A基于外部声音的噪音分量来确定用户3周围的环境不同于列车内或飞机内(S412)。
因此，信息处理设备1A识别出用户3的行为为正在步行，并且将待设置的信号处理控制为步行模式(S413)。此外，信息处理设备1A以步行模式执行信号处理，并生成要由用户3收听的音频信号(S414)。这里，例如，步行模式中的信号处理可以包括生成外部监测信号，以使得用户3可以收听外部声音。
接下来，在用户3在列车上的情况下(S420)，信息处理设备1A根据使用关于用户3的感测信息的行为识别来识别出用户3在列车上(S421)。此外，信息处理设备1A基于外部声音的噪音分量来确定用户3周围的环境是在列车内(S422)。
因此，信息处理设备1A识别出用户3正在列车上，并且将待设置的信号处理控制为列车模式(S433)。此外，信息处理设备1A以列车模式执行信号处理，并生成要由用户3收听的音频信号(S434)。这里，例如，步行模式中的信号处理可以包括生成消除外部声音的降噪信号，使得可以提供适合于收听音频内容的声场环境。
以这种方式，根据本实施例的信息处理设备1A可以通过进一步基于根据所收集的外部声音确定的用户3周围的环境执行识别，来以更高的精度识别用户3的行为。因此，根据本实施例的信息处理设备1A可以对音频信号、降噪信号和外部声音监测信号中的至少一个执行适当的信号处理。
<3.第三实施例>
[3.1.信息处理设备的配置]
接下来，参照图11和图12，将描述根据本公开的第三实施例的信息处理设备1B。根据本实施例的信息处理设备1B通过进一步使用根据由位置信息获取单元180获取的用户3的位置信息的历史识别出的用户3的行为模式，来以更高的精度和粒度识别用户3的行为。
这里，图11是示出根据本实施例的信息处理设备1A的内部配置的框图。此外，图12是示出其上绘制由位置信息获取单元180获取的用户3的位置信息的历史的地图的示意图。
如图11所示，信息处理设备1B包括传感器单元100、行为识别单元110B、处理控制器120、内容储存器130、麦克风单元140、信号处理单元150、输出单元160、位置信息获取单元180和行为模式识别单元190。
这里，传感器单元100、处理控制器120、内容储存器130、麦克风单元140、信号处理单元150和输出单元160的具体配置与第一实施例中所述的配置基本类似；因此，这里将省略详细描述。
位置信息获取单元180获取信息处理设备1B的位置信息(即，用户3的位置信息)。例如，位置信息获取单元180可以是GNSS传感器，其基于各附有从多个卫星发送的时间信息的信号来计算信息处理设备1B的位置。此外，位置信息获取单元180还可以是辅助全球导航卫星系统(A-GNSS)，其通过从网络等接收辅助由GNSS执行的测量的信息来计算信息处理设备1B的位置。此外，位置信息获取单元180还可以使用与移动电信网络中的基站的距离或者与Wi-Fi(注册商标)的接入点的距离来根据三角测量方法计算信息处理设备1B的位置。
行为模式识别单元190基于由位置信息获取单元180获取的用户3的位置信息的历史来识别用户3的行为模式。
例如，如图12所示，行为模式识别单元190可以通过以时间顺序在地图上绘制由位置信息获取单元180获取的用户3的位置信息181来获取用户3的位置信息的转变的历史。例如，在用户3的位置信息基于位置信息的转变的历史在铁路轨道上转变的情况下，行为模式识别单元190可以确定用户3在相关时间期间正在列车上。此外，在用户3从9点到17点停留在预定建筑物的情况下，行为模式识别单元190可以确定用户3正在工作。
此外，行为模式识别单元190累积上述的用户3的位置信息的转变的历史达预定时间段(例如，一个月等)，从而能够基于用户3的位置信息的转换的规律来更精确地识别用户3的行为模式。
例如，在用户3在工作日的白天期间停留在预定建筑物的情况下，行为模式识别单元190可以确定用户3在相关时间期间正在工作。此外，在用户3在许多周末期间停留在预定建筑物的情况下，行为模式识别单元190可以确定用户3在相关时间期间停留在家中。另外，在用户3从周末和工作日的深夜直到清晨停留在预定建筑物的情况下，行为模式识别单元190可以确定用户3在相关时间期间正在睡觉。此外，在用户3在一个周末的白天在诸如百货商店的建筑物内的情况下，行为模式识别单元190可以确定用户3在相关时间期间正在进行购物。
根据以上所述，行为模式识别单元190可以通过将用户3的位置信息的历史积累为生活日志来识别用户3的行为模式。注意，例如，作为识别用户3的行为模式和要识别的行为模式的方法，也可以使用JP 2011-81431A中所公开的技术。
行为识别单元110B基于以下内容来识别用户3的行为：由传感器单元100测量的用户3和环境中的至少一个的感测信息；以及由行为模式识别单元190识别出的用户3的行为模式。
例如，在行为识别单元110B不能基于用户3和环境中的至少一个的感测信息识别用户3的行为的情况下，行为识别单元110B可以将基于用户3的行为模式确定为在当前时间和当前位置最适当的行为行识别为用户3的行为。此外，行为识别单元110B可以预先排除可以基于用户3的行为模式在当前时间和当前位置排除的行为或活动，并且然后可以基于用户3和环境中的至少一个的感测信息识别用户3的行为。
因此，行为识别单元110B可以进一步基于根据用户3的位置信息的历史识别出的用户3的行为模式，以更高的精度和粒度来识别用户3的行为。
以这种方式，根据本实施例的信息处理设备1B可以通过进一步使用根据用户3的位置信息识别出的用户3的行为模式，来以更高的精度和粒度识别用户3的行为。根据本实施例的信息处理设备1B可以对音频信号、降噪信号和外部声音监测信号中的至少一个执行适当的信号处理。
<4.结论>
如上所述，根据本公开的第一实施例的信息处理设备1基于用户3和环境中的至少一个的感测信息识别用户3的行为，并且可以依据所识别的行为对音频信号、降噪信号和外部声音监测信号中的至少一个执行适当的信号处理。
此外，根据本公开的第二实施例的信息处理设备1A可以通过除了用户3和环境中的至少一个的感测信息之外进一步基于通过分析外部声音获得的结果执行识别，来以更高的精度识别用户的行为。因此，信息处理设备1A可以对音频信号、降噪信号和外部声音监测信号中的至少一个执行适当的信号处理。
此外，根据本公开的第三实施例的信息处理设备1B可以通过除了用户3和环境中的至少一个的感测信息之外进一步基于根据位置信息的历史识别出的用户3的行为模式执行识别，来以更高的精度和粒度识别用户的行为。因此，信息处理设备1B可以对音频信号、降噪信号和外部声音监测信号中的至少一个执行适当的信号处理。
以上参照附图描述了本公开的优选实施例(一个或多个)，但本公开不限于上述示例。本领域技术人员可以在随附权利要求的范围内发现各种替代和修改，并且应该理解，它们将自然地落入本公开的技术范围内。
例如，在以上实施例中，已经各使用便携式音频播放器作为示例描述了根据本公开的各个实施例的信息处理设备；然而，本技术不限于这样的示例。例如，根据本公开的各个实施例的信息处理设备可以分别是智能电话、可穿戴终端、诸如头戴式受话器或一对耳机的声学装置、以及网络上的信息处理服务器。
此外，在本说明书中描述的效果仅仅是说明性或示例性的效果，而不是限制性的。也就是说，连同或代替上述效果，根据本公开的技术可以从本说明书的描述中实现本领域技术人员清楚的其他效果。
另外，本技术也可以如下配置。
(1)一种信息处理设备，包括：
行为识别单元，被配置为基于用户和环境中的至少一个的感测信息识别用户的行为；
处理控制器，被配置为基于所识别的用户的行为来控制对于由用户收听的音频信号、降噪信号和外部声音监测信号中的至少一个的信号处理；以及
信号处理单元，被配置为执行信号处理。
(2)根据(1)所述的信息处理设备，其中，
外部声音监测信号是包括收集的外部声音的信号，并且信号处理单元生成外部声音监测信号。
(3)根据(1)或(2)所述的信息处理设备，其中，
降噪信号是降低包括在收集的外部声音中的噪音的信号，并且信号处理单元生成降噪信号。
(4)根据(1)至(3)中任一项所述的信息处理设备，其中，
处理控制器控制待对音频信号执行的声学处理。
(5)根据(1)至(4)中任一项所述的信息处理设备，其中，
处理控制器控制对音频信号的放大处理。
(6)根据(1)至(5)中任一项所述的信息处理设备，其中，
行为识别单元利用使用感测信息的机器学习算法来识别用户的行为。
(7)根据(1)至(6)中任一项所述的信息处理设备，其中，
行为识别单元进一步基于外部声音识别用户的行为。
(8)根据(1)至(7)中任一项所述的信息处理设备，还包括：
行为模式识别单元，被配置为基于用户的位置信息识别所述用户的行为模式，其中
处理控制器进一步基于所识别的用户的行为模式来控制信号处理。
(9)根据(2)所述的信息处理设备，其中，
在行为识别单元识别出用户正在步行的情况下，处理控制器控制减小收集的外部声音的低频带的强度的外部声音监测信号的生成。
(10)根据(1)至(10)中任一项所述的信息处理设备，其中，
在行为识别单元识别出用户正在移动的情况下，处理控制器基于用户的移动速度来控制降噪信号的生成。
(11)根据(10)所述的信息处理设备，其中，
处理控制器基于用户的移动速度来控制使用降噪信号降低的噪音的频带和强度中的至少一个。
(12)根据(1)至(11)中任一项所述的信息处理设备，其中，
由处理控制器执行的控制能够由用户设置。
(13)一种信息处理方法，包括：
基于用户和环境中的至少一个的感测信息来识别用户的行为；
通过运算处理单元来基于所识别的用户的行为来控制对于由用户收听的音频信号、降噪信号和外部声音监测信号中的至少一个的信号处理；以及
执行信号处理。
(14)一种程序，用于使计算机充当
行为识别单元，被配置为基于用户和环境中的至少一个的感测信息识别用户的行为，
处理控制器，被配置为基于所识别的用户的行为来控制对于由用户收听的音频信号、降噪信号和外部声音监测信号中的至少一个的信号处理；以及
信号处理单元，被配置为执行信号处理。
附图标记列表
1 信息处理设备
2 声学装置
3 用户
100 传感器单元
110 行为识别单元
120 处理控制器
130 内容储存器
140 麦克风单元
150 信号处理单元
160 输出单元
170 分析单元
180 位置信息获取单元
190 行为模式识别单元

Claims (13)

1.一种信息处理设备，包括：
行为识别单元，被配置为基于用户和环境中的至少一个的感测信息利用机器学习算法来识别用户的行为，其中用户的行为是停止、步行、跑步和乘坐车辆中的至少一种；
麦克风，被配置为收集外部声音；
处理控制器，被配置为基于所识别的用户的行为来控制信号处理模式；以及
信号处理单元，被配置为根据所述信号处理模式对所述外部声音执行第一信号处理并生成降噪信号和外部声音监测信号中的至少一个，与所述信号处理模式相对应地对由用户收听的音频信号执行第二信号处理，以及将降噪信号和外部声音监测信号中的至少一个叠加在已经被执行第二信号处理的音频信号上。
2.根据权利要求1所述的信息处理设备，其中，
外部声音监测信号是包括收集的外部声音的信号。
3.根据权利要求1所述的信息处理设备，其中，
降噪信号是降低包括在收集的外部声音中的噪音的信号。
4.根据权利要求1所述的信息处理设备，其中，
处理控制器控制待对音频信号执行的声学处理。
5.根据权利要求1所述的信息处理设备，其中，
处理控制器控制对音频信号的放大处理。
6.根据权利要求1所述的信息处理设备，其中，
行为识别单元进一步基于外部声音识别用户的行为。
7.根据权利要求1所述的信息处理设备，还包括：
行为模式识别单元，被配置为基于用户的位置信息识别所述用户的行为模式，其中
处理控制器进一步基于所识别的用户的行为模式来控制所述信号处理模式。
8.根据权利要求2所述的信息处理设备，其中，
在行为识别单元识别出用户正在步行的情况下，处理控制器控制外部声音监测信号的生成，所述外部声音监测信号减小收集的外部声音的低频带的强度。
9.根据权利要求1所述的信息处理设备，其中，
在行为识别单元识别出用户正在移动的情况下，处理控制器基于用户的移动速度来控制降噪信号的生成。
10.根据权利要求9所述的信息处理设备，其中，
处理控制器基于用户的移动速度来控制使用降噪信号降低的噪音的频带和强度中的至少一个。
11.根据权利要求1所述的信息处理设备，其中，
由处理控制器执行的控制能够由用户设置。
12.一种信息处理方法，包括：
基于用户和环境中的至少一个的感测信息利用机器学习算法来识别用户的行为，其中用户的行为是停止、步行、跑步和乘坐车辆中的至少一种；
收集外部声音；
基于所识别的用户的行为来控制信号处理模式；以及
根据所述信号处理模式对所述外部声音执行第一信号处理并生成降噪信号和外部声音监测信号中的至少一个，与所述信号处理模式相对应地对由用户收听的音频信号执行第二信号处理，以及将降噪信号和外部声音监测信号中的至少一个叠加在已经被执行第二信号处理的音频信号上。
13.一种其上存储有程序的计算机可读存储介质，所述程序能够被计算机执行，以使所述计算机执行如下步骤：
基于用户和环境中的至少一个的感测信息利用机器学习算法来识别用户的行为，其中用户的行为是停止、步行、跑步和乘坐车辆中的至少一种；
收集外部声音；
基于所识别的用户的行为来控制信号处理模式；以及
根据所述信号处理模式对所述外部声音执行第一信号处理并生成降噪信号和外部声音监测信号中的至少一个，与所述信号处理模式相对应地对由用户收听的音频信号执行第二信号处理，以及将降噪信号和外部声音监测信号中的至少一个叠加在已经被执行第二信号处理的音频信号上。
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