DE102006000906A1

DE102006000906A1 - Method for classifying a voice mail and data processing device

Info

Publication number: DE102006000906A1
Application number: DE200610000906
Authority: DE
Inventors: Martina Hanck
Original assignee: Siemens AG
Current assignee: Nokia Solutions and Networks GmbH and Co KG
Priority date: 2006-01-05
Filing date: 2006-01-05
Publication date: 2007-07-12
Also published as: WO2007077152A1

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Klassifizieren einer Voice-Mail. Zunächst wird ein einer Voice-Mail zugeordneter erster Sprachdatensatz mit einer Mehrzahl zweiter Sprachdatensätze verglichen. Korreliert der erste Sprachdatensatz mit einem der zweiten Sprachdatensätze, so wird die Voice-Mail als unerwünschte Voice-Mail klassifiziert. Die Erfindung betrifft auch eine Datenverarbeitungsvorrichtung (2), mit der das Verfahren durchgeführt werden kann.The invention relates to a method for classifying a voice mail. First, a first voice data record assigned to a voice mail is compared with a plurality of second voice data records. If the first voice data record correlates with one of the second voice data records, the voice mail is classified as unwanted voice mail. The invention also relates to a data processing device (2) with which the method can be carried out.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Klassifizieren einer Voice-Mail und eine Datenverarbeitungsvorrichtung.The The invention relates to a method for classifying a voice mail and a data processing device.

Spam-Mails sind ein gängiges Problem beim heutigen E-Mail Verkehr. Eine Spam-Mail ist eine unerwünschte E-Mail, die insbesondere zu Werbezwecken in relativ großer Anzahl an beliebige Empfänger verschickt wird. Eine Spam-Mail ist unter anderem vom Empfänger unerwünscht, da sie Aufmerksamkeit bindet bzw. die Sichtbarkeit erwünschter Emails einschränkt und beim Herunterladen unnötige Kosten durch die Datenübertragung verursacht. Zur Abwehr von Spam-Mails gibt es so genannte Spam-Filter, die Spam-Mails anhand verschiedener Merkmale erkennen, aussortieren oder als solche markieren. Ein solches Merkmal ist beispielsweise eine Prüfsumme (Hashwert) der E-Mail. In einer Filterdatenbank können die Merkmale, wie die Prüfsumme, als Kennzeichen der als Spam-Mail klassifizierten E-Mails hinterlegt sein. Somit ist es möglich, eingehende E-Mails vor der Zustellung an den Empfänger zu überprüfen, indem die E-Mail nach charakteristischen Merkmalen untersucht wird und diese Merkmale mit den in der Filterdatenbank abgelegten Merkmalen verglichen werden. Ergibt der Vergleich, dass die E-Mail eine Spam-Mail ist, so unterbleibt z.B. deren Weiterleitung an den Empfänger.Spam are a common one Problem with today's e-mail traffic. A spam email is an unwanted email, which in particular for advertising purposes in relatively large numbers sent to any recipient becomes. Among other things, a spam mail is unwanted by the recipient as it attracts attention binds or the visibility of desired Restrict emails and unnecessary when downloading Costs due to the data transmission caused. To ward off spam emails, there are so-called spam filters, identify and sort out spam emails based on various characteristics or mark as such. Such a feature is for example a checksum (Hash value) of the e-mail. In a filter database, the Characteristics, such as the checksum, stored as the identifier of the e-mails classified as spam mail be. Thus, it is possible to check incoming emails before delivery to the recipient by the email is examined for characteristic features and these features with the features stored in the filter database be compared. If the comparison shows that the email is a spam email is, is omitted, for example their forwarding to the recipient.

Durch die zunehmende Verbreitung der Internet-Telefonie (Voice over IP) ist es zu erwarten, dass es in Zukunft verstärkt unerwünschte Telefonanrufe, wie z.B. Werbe-Anrufe geben wird. Globale Online-Telefonbücher können nämlich systematisch und automatisiert ausgewertet werden und automatisierte Anrufe über das Internet-Protokoll sind ähnlich preisgünstig wie E-Mails. Unerwünschte Telefonanrufe, wie die Werbe-Anrufe werden als SPIT-Anrufe (SPIT = Spam over IP-Telephony) bezeichnet.By the increasing spread of Internet telephony (Voice over IP) it is expected that in the future there will be increased unwanted phone calls, such as Will give advertising calls. Global online directories can be systematic and automated be evaluated and automated calls via the Internet Protocol are similarly priced as E-mails. unwanted Phone calls, such as the promotional calls are called SPIT calls (SPIT = Spam over IP telephony).

Eingehende Telefonanrufe können vor deren Durchschaltung an den Empfänger nicht einfach klassifiziert werden wie E-Mails, da sie in Echtzeit übermittelt werden. Somit ist ein unerwünschter Anruf bereits erfolgt, durchgeschaltet oder angenommen, bevor er überhaupt aufgrund dessen Inhalt klassifiziert werden kann. Wird ein Telefonanruf nicht entgegen genommen, so ist es möglich, diesen in Form einer Voice-Mail auf einer Voice-Mailbox zu speichern, um den Telefonanruf später abzuhören. Eine Voice-Mail ist eine Rechner gestützte Nachrichten-Übermittlung in Form von gespeicherter Sprachinformation, die sich des Prinzips der Mailbox bedient. Ein Anrufer kann seine gesprochene Nachricht als Audio-Datei (Sprachdatensatz) in der Voice-Mailbox hinterlegen, die der Empfänger später aus seinem Fach abrufen kann. Eine Voice-Mailbox ist ein reservierter Speicherbereich in einem Netzwerk, der dem Teilnehmer als elektronischer Briefkasten dient.incoming Phone calls can not simply classified before being switched to the receiver be like emails, as it transmits in real time become. Thus, an undesirable Call already done, switched on or accepted before ever because of its content can be classified. Is a telephone call not accepted, so it is possible this in the form of a Save voice mail on a voice mailbox to the phone call later listen. A Voice Mail is a computer based Message transmission in the form of stored language information, which is the principle operated the mailbox. A caller can use his spoken message as Deposit an audio file (voice data record) in the voice mailbox, the recipient later can retrieve from his subject. A voice mailbox is a reserved storage area in a network, the subscriber as an electronic mailbox serves.

SPIT-Anrufe sind jedoch nicht nur lästig, sondern können auch unnötigerweise eine Voice-Mailbox mit gespeicherten Anrufen belasten. Existierende Filtermechanismen für die Klassifizierung von unerwünschten Werbeanrufen bestehen zum Beispiel aus so genannten weißen oder schwarzen Listen, die erlaubte oder unerwünschte Rufnummern umfassen. Stammt ein Telefonanruf von einer verbotenen Rufnummer, so wird dieser nicht an die Voice-Mailbox weitergeleitet.SPIT calls are not only annoying, but you can also unnecessarily load a voice mailbox with stored calls. existing Filter mechanisms for the classification of undesirable For example, advertising calls consist of something called white or blacklists that include allowed or unwanted numbers. dates a phone call from a forbidden phone number, this will not forwarded to the voice mailbox.

Die Aufgabe der Erfindung ist es daher, ein Verfahren zur flexibleren Klassifizierung einer Voice-Mail anzugeben.The The object of the invention is therefore to provide a method for more flexible To specify the classification of a voice mail.

Eine weitere Aufgabe der Erfindung ist es, eine Datenverarbeitungseinrichtung derart auszuführen, dass mit dieser eine Voice-Mail flexibler klassifiziert werden kann.A Another object of the invention is a data processing device to do so that with this a voice mail can be classified more flexible.

Die Aufgabe der Erfindung wird gelöst durch ein Verfahren zum Klassifizieren einer Voice-Mail, aufweisend folgende Verfahrensschritte: Vergleichen eines einer Voice-Mail zugeordneten ersten Sprachdatensatzes mit einer Mehrzahl zweiter Sprachdatensätze und Klassifizieren der Voice-Mail als unerwünschte Voice-Mail, wenn der erste Sprachdatensatz mit einem der zweiten Sprachdatensätze korreliert.The The object of the invention is achieved by a method for classifying a voice mail comprising following steps: Compare one of a voice mail associated first voice data set having a plurality of second Voice records and classifying the voice mail as unwanted voice mail when the first voice data set correlated with one of the second voice data sets.

Unerwünschte Voice-Mails sind insbesondere die obenstehend beschriebenen SPIT-Anrufe. Mit dem erfindungsgemäßen Verfahren wird also eine Voice-Mail, also ein nicht entgegengenommener Telefonanruf, der z. B. in einer Voice-Mailbox bereits gespeichert ist oder in einer Voice-Mailbox gespeichert werden soll, klassifiziert, indem der der Voice-Mail zugeordnete erste Sprachdatensatz mit den zweiten Sprachdatensätzen verglichen wird. Die zweiten Sprachdatensätze sind Telefonanrufe, die bereits als unerwünscht klassifiziert sind, zugeordnet. Ergibt der Vergleich, dass der erste Sprachdatensatz mit wenigstens einem der zweiten Sprachdatensätze korreliert, so wird die dem ersten Sprachdatensatz zugeordnete Voice-Mail als unerwünschte Voice-Mail klassifiziert. Ist die Voice-Mail in der Voice-Mailbox bereits gespeichert, so kann diese z.B. automatisch gelöscht werden. Es kann aber auch vorgesehen sein, dass die Voice-Mail zunächst zwischengespeichert wird und nur dann an die Voice-Mailbox weiter geleitet wird, wenn die Voice-Mail nicht als eine unerwünschte Voice-Mail klassifiziert wurde.Unwanted voice mails In particular, these are the SPIT calls described above. With the inventive method Thus, a voice mail, that is an unanswered telephone call, the z. B. is already stored in a voice mailbox or in a voice mailbox is to be classified classified by compared the voice mail associated first voice data set with the second voice data records becomes. The second voice data sets are assigned phone calls that are already classified as undesirable. If the comparison shows that the first voice data set with at least one of the second voice data sets correlates, then the voice mail associated with the first voice record as unwanted Voice mail classified. Is the voice mail already in the voice mailbox? stored, this may e.g. be automatically deleted. But it can too be provided that the voice mail is initially cached and only forwarded to the voice mailbox if the Voice mail not as an undesirable Voice mail was classified.

Es ist vorstellbar, dass aufgezeichnete Durchsagen, z.B. SPIT-Voice-Mails, aus der Widergabe von bekannten Spam-Mails hergestellt werden. Gemäß einer Ausführungsform des erfin dungsgemäßen Verfahrens ist es daher vorgesehen, dass die zweiten Sprachdatensätze jeweils einer Spam-Mail einer Mehrzahl von Spam Mails zugeordnet sind. Es gibt bereits Datenbanken, in denen bereits erkannte Spam-Mails gespeichert sind. Somit ist es möglich, die Mehrzahl zweiter Sprachdatensätze, wie es nach einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens vorgesehen ist, aus ihren zugeordneten Spam-Mails zu erzeugen, indem beispielsweise zweite Sprachdatensätze aus Spam-Mails in automatisierter Form mittels einer automatisierten Sprach-Wiedergabe und/oder durch Vorlesen der Spam-Mails und Aufnehmen der vorgelesenen Spam-Mails gewonnen werden.It is conceivable that recorded announcements, eg SPIT voice mails, are produced from the reproduction of known spam mails. According to one embodiment of the inventions to the invention process, it is therefore intended that the second voice data sets are each assigned to a spam mail of a plurality of spam mails. There are already databases in which already detected spam mails are stored. Thus, it is possible to generate the plurality of second voice data sets, as provided by one embodiment of the method according to the invention, from their associated spam mails, for example by second voice data records from spam mails in an automated form by means of an automated voice reproduction and / or by reading the spam mails and recording the read spam mails.

Gemäß einer besonders bevorzugten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens wird der Vergleich des ersten Sprachdatensatzes mit der Mehrzahl zweiter Sprachdatensätze gemäß folgender Verfahrensschritte vollzogen: Ermitteln wenigstens eines ersten Kennwertes durch eine Analyse des ersten Sprachdatensatzes und Vergleichen des ersten Kennwertes mit einer Mehrzahl zweiter Kennwerte, die aufgrund einer Analyse der Mehrzahl zweiter Sprachdatensätze derart erhalten wurden, sodass jeder der zweiten Sprachdatensätze wenigstens einem Kennwert der Mehrzahl zweiter Kennwerte zugeordnet ist. Um den ersten Sprachdatensatz mit den zweiten Sprachdatensätzen zu vergleichen, werden also entsprechende Kennwerte miteinander verglichen. Die einzelnen Kennwerte, also der dem ersten Sprachdatensatz zugeordnete erste Kennwert und die den zweiten Sprachdatensätzen zugeordneten zweiten Kennwerte, erhält man durch eine Analyse der entsprechenden Sprachdatensätze. Für eine automatisierte Analyse sind bekannte Sprachmustererkennungsalgorithmen oder andere Spracherkennungsmethoden geeignet. Die zweiten Kennwerte werden z.B. in einer Datenbank vorgehalten. Somit ist es nicht notwendig, die zweiten Sprachdatensätze, sondern es ist lediglich nötig, deren zugeordnete zweiten Kennwerte zu spei chern. Dies kann zu einem reduzierten Speicherbedarf führen. Aufgrund des Vergleichs des ersten Kennwertes mit den zweiten Kennwerten wird die Voice-Mail klassifiziert. Bei den einzelnen Kennwerten kann es sich jeweils um einen Kennwert oder um mehrere Kennwerte handeln, die z.B. zu Merkmalsvektoren zusammengefasst und gespeichert sind. Das Ergebnis des Vergleichs des ersten Kennwertes mit den zweiten Kennwerten kann auf Basis von Wahrscheinlichkeiten ermittelt werden, sodass eine Voice-Mail als unerwünscht klassifiziert wird, wenn der erste Kennwert mit einer bestimmten Mindestwahrscheinlichkeit wenigstens einem der zweiten Sprachdatensätze entspricht. In bekannten Spracherkennungssystemen werden für einen solchen Vergleich bzw. dessen Auswertung so genannte Hidden-Markov-Modelle verwendet. Die Voice-Mail wird also dann als unerwünschte Voice-Mail klassifiziert, wenn der erste Kennwert mit einem der zweiten Kennwerte korreliert.According to one particularly preferred embodiment the process of the invention is the comparison of the first voice data set with the second plurality Voice records according to the following Completed process steps: determining at least a first Characteristic value by an analysis of the first voice data record and comparing the first characteristic value with a plurality of second characteristic values, due to an analysis of the plurality of second speech data sets were obtained such that each of the second voice data sets associated with at least one characteristic value of the plurality of second characteristic values is. To assign the first voice data set with the second voice data sets compare, so corresponding characteristics are compared. The individual characteristic values, that is, those assigned to the first language data record first characteristic value and the second characteristic values assigned to the second speech data sets, receives by analyzing the corresponding language data sets. For an automated Analysis are known speech pattern recognition algorithms or others Speech recognition methods suitable. The second characteristic values become e.g. kept in a database. Thus, it is not necessary the second voice data sets, but it is only necessary to store their assigned second characteristic values. This can be reduced Lead to memory requirements. Based on the comparison of the first characteristic value with the second characteristic values the voice mail is classified. For the individual characteristic values each can be a characteristic value or several characteristic values act, e.g. summarized and stored to feature vectors are. The result of the comparison of the first characteristic value with the second characteristic values can be determined on the basis of probabilities so that a voice mail is classified as undesirable if the first characteristic value with a certain minimum probability corresponds to at least one of the second voice data sets. In known speech recognition systems be for such a comparison or its evaluation so-called Hidden Markov models used. The voice mail is then as unwanted voice mail classified when the first characteristic value with one of the second characteristic values correlated.

Nach Varianten des erfindungsgemäßen Verfahrens wird die Mehrzahl zweiter Sprachdatensätze gemäß folgender Verfahrensschritte erweitert: Aufzeichnen eines Telefonaufrufs und Hinzufügen eines dem aufgezeichneten Telefonanruf zugeordneten Sprachdatensatz zur Mehrzahl zweiter Sprachdatensätze, wenn diejenige Person, die den Telefonanruf angehört hat, den Telefonanruf als unerwünschten Telefonanruf klassifiziert hat. Alternativ wird ein dem unerwünschten Telefonanruf zugeordneter Kennwert zur Mehrzahl zweiter Kennwerte hinzugefügt. Erhält nun jemand einen Telefonanruf, so wird dieser automatisch aufgezeichnet. Am Ende des Telefonanrufs kann der Angerufene den gehörten Telefonanruf als unerwünschten Telefonanruf klassifizieren. Dies ist beispielsweise durch eine automatisierte Abfrage möglich. Klassifiziert der Angerufene den Telefonanruf als unerwünschten Telefonanruf, so wird der aufgezeichnete Telefonanruf der Mehrzahl zweiter Sprachdatensätze hinzugefügt bzw. wird der aufgezeichnete Telefonanruf analysiert, um einen dem Tele fonanruf zugeordneten Kennwert zu erhalten, der der Mehrzahl zweiter Kennwerte hinzugefügt wird. Somit ist es möglich, die Anzahl bekannter unerwünschter Voice-Mails zu erweitern.To Variants of the method according to the invention becomes the plurality of second voice data sets according to the following method steps extended: record a phone call and add a the voice record assigned to the recorded telephone call Plurality of second voice data sets, if the person who has listened to the telephone call the phone call as unwanted Phone call has classified. Alternatively, an undesirable Phone call associated characteristic value for the plurality of second characteristic values added. receives now someone calls a phone, it will be recorded automatically. At the end of the telephone call, the person called can answer the telephone call as unwanted Classify phone call. This is for example through a automated query possible. Classified calls the phone call as unwanted Telephone call, the recorded telephone call becomes the majority second voice data sets added or the recorded telephone call is analyzed to a the phone call assigned characteristic value, the majority of the second characteristic values will be added. Thus, it is possible the number known unwanted To extend voice mails.

Die Mehrzahl zweiter Sprachdatensätze beziehungsweise die Mehrzahl zweiter Kennwerte können einer Mehrzahl von Spam-Mails zugeordnet sein. Um die Liste der Spam-Mails zu erweitern, können gemäß einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens folgende Verfahrensschritte durchgeführt werden: Erzeugen einer dem unerwünschten Telefonanruf zugeordneten E-Mail und Hinzufügen der dem unerwünschten Telefonanruf zugeordneten E-Mail zur Mehrzahl von Spam-Mails.The Plurality of second voice data sets or the plurality of second characteristic values can be assigned to a plurality of spam mails. In order to expand the list of spam emails, according to one embodiment the method according to the invention the following method steps are carried out: generating a the unwanted Phone call associated e-mail and adding the unwanted Phone call associated with e-mail to the majority of spam.

Der Mehrzahl von Spam-Mails kann wiederum eine Mehrzahl von dritten Kennwerten zugeordnet sein, die die einzelnen Spam-Mails als Spam-Mails klassifizieren. Ein solcher dritter Kennwert ist beispielsweise eine Prüfsumme (Hashwert). Nach einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens ist es vorgesehen, einen Kennwert für die dem unerwünschten Telefonanruf zugeordneten E-Mail zu der Mehrzahl von dritten Kennwerten hinzuzufügen.Of the Multiple spam emails can in turn have a majority of third Attributes are assigned to the individual spam mails as spam mails classify. Such a third parameter is for example a checksum (Hash value). According to one embodiment the method according to the invention It is intended to provide a characteristic value for the unwanted Telephone call associated with e-mail to the plurality of third characteristics.

Ein Vorteil des erfindungsgemäßen Verfahrens liegt in der Reduzierung der unerwünschten Voice-Nachrichten insbesondere auf einer Voice-Mailbox. Dadurch wird einem Überlauf der Voice-Mailbox vorgebeugt. Läuft nämlich die Voice-Mailbox über, so können auch erwünschte Voice-Mails nicht mehr gespeichert werden.One Advantage of the method according to the invention lies in the reduction of unwanted voice messages in particular on a voice mailbox. This prevents an overflow of the voice mailbox. Runs namely the voice mailbox over, so can also desired voice mails no longer be saved.

Die Aufgabe der Erfindung wird auch gelöst durch eine Datenverarbeitungsvorrichtung, aufweisend eine Sprachanalyseeinrichtung, die aufgrund einer zur Sprachanalyse eines einer Voice-Mail zugeordneten ersten Sprachdatensatzes einen ersten Kennwert ermittelt, eine erste Datenbank, in der eine Mehrzahl von zweiten Kennwerten gespeichert ist, eine Ver gleichsvorrichtung zum Vergleichen des ersten Kennwertes mit den zweiten Kennwerten und eine Entscheiderlogik zum Klassifizieren der Voice-Mail als unerwünschte Voice-Mail, wenn der erste Kennwert mit einem der zweiten Kennwerte korreliert. Die erfindungsgemäße Datenverarbeitungsvorrichtung ist demnach derart ausgeführt, dass mit dieser das erfindungsgemäße Verfahren durchgeführt werden kann.The object of the invention is also achieved by a data processing device, comprising a speech analysis device, which is supplied on the basis of a speech analysis of a voice mail a first database, in which a plurality of second characteristic values are stored, a comparison device for comparing the first characteristic value with the second characteristic values, and a decision logic for classifying the voice mail as undesired voice mail, if the first characteristic value correlates with one of the second characteristic values. The data processing device according to the invention is accordingly designed such that the method according to the invention can be carried out with it.

Gemäß einer Ausführungsform der erfindungsgemäßen Datenverarbeitungsvorrichtung weist diese eine Voice-Mailbox auf, in der die Voice-Mail gespeichert ist, und die Datenverarbeitungsvorrichtung automatisch die Voice-Mail löscht, wenn die Entscheiderlogik diese als unerwünschte Voice-Mail klassifiziert. Somit wird einem Überlaufen der Voice-Mailbox aufgrund unerwünschter Voice-Mails vorgebeugt.According to one embodiment the data processing device according to the invention has this one voice mailbox on which the voice mail is stored is, and the data processing device automatically the voice mail clears, if the decision maker logic classifies these as unwanted voice mail. Thus, an overflow of the Voice mailbox due to unwanted voice mails prevented.

Die zweiten Kennwerte sind insbesondere jeweils einer Spam-Mail einer Mehrzahl von Spam-Mails zugeordnet.The second characteristic values are in each case in particular a spam mail of a majority associated with spam emails.

Um die Mehrzahl zweiter Kennwerte zu erweitern, umfasst die erfindungsgemäße Datenverarbeitungsvorrichtung nach einer Variante eine Vorrichtung zum Aufzeichnen eines Telefonanrufs, wobei die Datenverarbeitungsvorrichtung derart ausgeführt ist, dass die Sprachanalyseeinrichtung bei einer Klassifizierung des Telefonanrufs als unerwünschter Telefonanruf den Telefonanruf analysiert, einen dem Telefonanruf zugeordneten Kennwert ermittelt und diesen Kennwert der Mehrzahl zweiter Kennwerte hinzufügt.Around To expand the plurality of second characteristic values comprises the data processing device according to the invention according to a variant, a device for recording a telephone call, wherein the data processing device is designed such that the voice analyzer in classifying the telephone call as unwanted Phone call analyzes the phone call, a phone call assigned characteristic value determined and this characteristic of the majority adds second characteristics.

Der Mehrzahl von Spam-Mails kann wiederum einer Mehrzahl von dritten Kennwerten zugeordnet sein, die die einzelnen Spam-Mails als Spam-Mails klassifizieren. Ein solcher dritter Kennwert ist beispielsweise eine Prüfsumme (Hashwert). Nach einer Ausführungsform der erfindungsgemäßen Datenverarbeitungsvorrichtung umfasst diese eine Vorrichtung zum Herstel len einer E-Mail aus dem aufgezeichneten unerwünschten Telefonanruf, eine Vorrichtung zum Analysieren der E-Mail, die aufgrund der Analyse der E-Mail einen der E-Mail zugeordneten Kennwert herstellt, und eine zweite Datenbank, in der eine den Spam-Mails zugeordnete Mehrzahl dritter Kennwerte gespeichert ist. Die erfindungsgemäße Datenverarbeitungsvorrichtung ist dann derart eingerichtet, dass sie den der E-Mail zugeordneten Kennwert der Mehrzahl dritter Kennwerte hinzufügt.Of the In turn, a majority of spam emails can be a majority of third Attributes are assigned to the individual spam mails as spam mails classify. Such a third parameter is for example a checksum (Hash value). According to one embodiment the data processing device according to the invention this includes a device for producing an e-mail from the recorded unwanted Phone call, a device for analyzing the e-mail due to the analysis of the e-mail establishes a characteristic assigned to the e-mail, and a second database containing one of the spam mails Majority of third characteristics is stored. The data processing device according to the invention is then set up to match the characteristic value of the plurality assigned to the e-mail adds third characteristic values.

Ein Ausführungsbeispiel der Erfindung ist in den beigelegten schematischen Zeichnungen exemplarisch dargestellt. Es zeigen:One embodiment The invention is exemplified in the attached schematic drawings shown. Show it:

1 Ein das erfindungsgemäße Verfahren veranschaulichendes Szenario und 1 A scenario illustrating the method according to the invention and

2 bis 5 jeweils eine Datenbank. 2 to 5 one database each.

Die 1 zeigt einen an ein öffentliches Datennetz 1 angeschlossenen Server 2, einen an das Datennetz 1 angeschlossenen Rechner 3 und ein an das Datennetz 1 angeschlossenes Telefon 4, mit dem eine Person 5 Anrufe tätigen und entgegen nehmen kann. Im Falle des vorliegenden Ausführungsbeispieles handelt es sich bei dem Telefon 4 um ein IP-Telefon, das über ein Voice-over-IP Protokoll mit weiteren, in der 1 nicht gezeigten Telefonen kommunizieren kann. Des Weiteren können auch an das Datennetz 1 angeschlossene Rechner, wie der Rechner 3, Sprachnachrichten an das Telefon 4 übermitteln, die die Person 5 mit dem Telefon 4 anhören kann.The 1 shows one to a public data network 1 connected server 2 , one to the data network 1 connected computer 3 and one to the data network 1 connected phone 4 with which a person 5 Make and receive calls. In the case of the present embodiment, it is the phone 4 to an IP phone that has a voice-over-IP protocol with further, in the 1 not shown phones can communicate. Furthermore, you can also connect to the data network 1 connected computers, like the calculator 3 , Voice messages to the phone 4 convey that person 5 with the phone 4 can listen.

Der Server 2 wird im Falle des vorliegenden Ausführungsbeispiels von einem Dienstleister betrieben, der auch für das Telefon 4 verantwortlich ist. Der Dienstleister bietet den Service einer Voice-Mailbox an, den die Person 5 in Anspruch nimmt. Zu diesem Zweck umfasst der Server 2 eine der Person 5 bzw. dem Telefon 4 zugeordnete Voice-Mailbox 6. Wird ein an das Telefon 4 gerichteter Anruf nicht entgegen genommen, so wird dieser in Form einer Voice-Mail in der Voice-Mailbox 6 gespeichert. Allgemein ist eine Voice-Mail eine Rechner gestützte Nachrichten-Übermittlung in Form von gespeicherter Sprachinformation, die sich des Prinzips der Mailbox bedient. Ein Anrufer kann seine gesprochene Nachricht als Audio-Datei (Sprachdatensatz) in der Voice-Mailbox hinterlegen, die der Empfänger, z.B. die Person 5, später aus seinem Fach abrufen kann. Eine Voice-Mailbox ist ein reservierter Speicherbereich in einem Netzwerk, der dem Teilnehmer als elektronischer Briefkasten dient.The server 2 is operated in the case of the present embodiment of a service provider, who also for the phone 4 responsible for. The service provider offers the service of a voice mailbox that the person 5 takes up. For this purpose, the server includes 2 one of the person 5 or the phone 4 associated voice mailbox 6 , Will one to the phone 4 If a directed call is not answered, it will be in the form of a voice mail in the voice mailbox 6 saved. In general, a voice mail is a computer-aided message transmission in the form of stored voice information, which uses the principle of the mailbox. A caller can deposit his spoken message as an audio file (voice data record) in the voice mailbox, which is the recipient, eg the person 5 , can retrieve later from his subject. A voice mailbox is a reserved storage area in a network that serves the subscriber as an electronic mailbox.

Im Falle des vorliegenden Ausführungsbeispiels ist der Rechner 3 dafür vorgesehen, einen automatisierten Telefonanruf an eine Vielzahl von Telefonen und insbesondere an das Telefon 4 zu verschicken. Die Person 5 nimmt den Telefonanruf nicht entgegen, weshalb dieser in Form einer Voice-Mail in der Voice-Mailbox 6 abgelegt wird. Der automatisierte Telefonanruf ist unerwünscht und verbraucht daher unnütz Speicherplatz der Voice-Mailbox 6.In the case of the present embodiment, the computer 3 provided an automated phone call to a variety of phones and in particular to the phone 4 to send. The person 5 does not accept the telephone call, which is why it takes the form of a voice mail in the voice mailbox 6 is filed. The automated telephone call is undesirable and therefore consumes useless space of the voice mailbox 6 ,

Damit die Voice-Mailbox 6 nicht aufgrund unerwünschter Telefonanrufe, wie z.B. so genannter Spit-Anrufe (Spam over IP-Telefonie) überläuft, läuft auf dem Server 2 ein Rechnerprogramm, das unerwünschte Voice-Mails, also unerwünschte und in der Voice-Mailbox 6 gespeicherte Voice-Mails erkennt und daraufhin automatisch löscht. Zu diesem Zweck ist in dem Server 2 eine in der 2 näher dargestellte erste Datenbank 21 gespeichert. Die erste Datenbank 21 umfasst eine Mehrzahlen von Merkmalsvektoren 1 bis N, die jeweils einem unerwünschten Telefonanruf zugeordnet sind. Jeder der Merkmalsvektoren 1 bis N umfasst wiederum wenigstens einen dem entsprechenden unerwünschten Telefonanruf zugeordneten Kenn wert. Anhand der Kennwerte ist es möglich zu entscheiden, ob eine eingehende Voice-Mail einer der unerwünschten Telefonanrufe zugeordnet werden kann, d.h. ob eine eingehende Voice-Mail ein der unerwünschten Telefonanrufe 1 bis N entspricht. Die Kennwerte der Merkmalsvektoren 1 bis N wurden im Falle des vorliegenden Ausführungsbeispiels dadurch ermittelt, dass der entsprechende unerwünschte Telefonanruf bzw. ein diesem Telefonanruf zugeordneter Sprachdatensatz mittels eines auf dem Server 2 laufenden Spracherkennungsalgorithmus analysiert wurde. Spracherkennungsalgorithmen sind dem Fachmann allgemein bekannt und arbeiten z.B. auf der Basis von Hidden-Markov-Modellen.So the voice mailbox 6 does not overflow because of unwanted telephone calls, such as so-called spit calls (spam over IP telephony), runs on the server 2 a computer program that unwanted voice mails, so unwanted and in the voice mailbox 6 recognizes stored voice mails and then automatically deletes them. For this purpose is in the server 2 one in the 2 detailed first database 21 saved. The first database 21 includes a multiple number of feature vectors 1 to N, each associated with an unwanted telephone call. Each of the feature vectors 1 to N in turn comprises at least one value associated with the corresponding undesired telephone call. On the basis of the characteristic values, it is possible to decide whether an incoming voice mail can be assigned to one of the unwanted telephone calls, ie whether an incoming voice mail corresponds to one of the unwanted telephone calls 1 to N. The characteristic values of the feature vectors 1 to N were determined in the case of the present exemplary embodiment in that the corresponding unwanted telephone call or a voice data record assigned to this telephone call is transmitted by means of one on the server 2 ongoing speech recognition algorithm was analyzed. Speech recognition algorithms are generally known to the person skilled in the art and work, for example, on the basis of hidden Markov models.

Im Falle des vorliegenden Ausführungsbeispiels startet der Server 2 automatisch seinen Spracherkennungsalgorithmus, wenn eine neue Voice-Mail in der Voice-Mailbox 6 eintrifft. Folglich wird auch die Voice-Mail, die dem vom Rechner 3 gesendeten Telefonanruf entspricht, analysiert, indem der Spracherkennungsalgorithmus den dieser Voice-Mail zugeordneten Sprachdatensatz analysiert. Das Ergebnis dieser Analyse ist ein Merkmalsvektor mit wenigstens einem Kennwert. Anschließend startet der Server 2 automatisch ein weiteres Rechnerprogramm, das den bzw. die Kennwerte des Merkmalsvektors dieser Voice-Mail mit den Merkmalsvektoren 1 bis N der Datenbank 21 vergleicht. Aufgrund dieses Vergleichs bestimmt das weitere Rechnerprogramm im Falle des vorliegenden Ausführungsbeispiels Wahrscheinlichkeitswerte, die ein Maß für eine Übereinstimmung der Voice-Mail mit den unerwünschten Telefonanrufen der Datenbank 21 angeben. Übersteigt einer dieser Wahrscheinlichkeiten eine in dem Server 2 hinterlegte vorgegeben Mindestwahrscheinlichkeit, dann wird die analysierte Voice-Mail bzw. dessen Sprachdatensatz automatisch aus der Voice-Mailbox 6 gelöscht.In the case of the present embodiment, the server starts 2 automatically its voice recognition algorithm when a new voice mail in the voice mailbox 6 arrives. Consequently, the voice mail that comes from the computer 3 transmitted by the voice recognition algorithm analyzes the voice data record associated with that voice mail. The result of this analysis is a feature vector with at least one characteristic value. Then the server starts 2 automatically another computer program, the or the characteristics of the feature vector of this voice mail with the feature vectors 1 to N of the database 21 compares. Based on this comparison, in the case of the present embodiment, the further computer program determines probability values which are a measure of the correspondence of the voice mail with the unwanted telephone calls of the database 21 specify. If any of these probabilities exceeds one in the server 2 deposited predetermined minimum probability, then the analyzed voice mail or its voice data record automatically from the voice mailbox 6 deleted.

Im Falle des vorliegenden Ausführungsbeispieles sind die unerwünschten Telefonanrufe, deren Merkmalsvektoren 1 bis N in der Datenbank 21 gespeichert sind, bekannten Spam-Mails zugeordnet. Eine Spam-Mail ist eine unerwünschte E-Mail, die insbesondere zu Werbezwecken in relativ großer Anzahl an beliebige Empfänger verschickt wird. Die Spam-Mails können anhand von ihnen zugeordneten Kennwerten, wie z.B. einer Prüfsumme (Hash-Wert) identifiziert werden. Zu diesem Zweck umfasst der Server 2 im Falle des vorliegenden Ausführungsbeispiels eine in de 3 näher dargestellte Datenbank 31, in der Spam-Mails 1 bis N zugeordnete Merkmalsvektoren 1' bis N' gespeichert sind.In the case of the present embodiment, the unwanted telephone calls whose feature vectors are 1 to N in the database 21 stored are associated with known spam emails. A spam e-mail is an unwanted e-mail that is sent in particular to a relatively large number of advertisers for advertising purposes. The spam mails can be identified on the basis of characteristic values assigned to them, such as a checksum (hash value). For this purpose, the server includes 2 in the case of the present embodiment, an in de 3 detailed database 31 , in which spam mails 1 to N associated feature vectors 1 'to N' are stored.

Im Falle des vorliegenden Ausführungsbeispiels wurden zunächst aus den Spam-Mails 1' bis N' jeweils ein Sprachdatensatz mittels einer automatisierten Sprachwidergabe oder durch Vorlesen und Aufnehmen einer Spam-Mail hergestellt. Somit wurden N Sprachdatensätze generiert, die jeweils einem der N unerwünschten Telefonanrufen der Datenbank 21 entsprechen. Diese N Sprachdatensätze analysierte der Server 2 mit seinem Spracherkennungsalgorithmus, um die Merkmalsvektoren 1 bis N zu erhalten.In the case of the present embodiment, first of all, a voice data record was produced from the spam mails 1 'to N' by means of an automated voice reproduction or by reading aloud and recording a spam mail. Thus, N voice data sets were generated, each one of the N unwanted telephone calls to the database 21 correspond. These N voice records were analyzed by the server 2 with its speech recognition algorithm to obtain the feature vectors 1 to N.

Im Falle des vorliegenden Ausführungsbeispiels ist der Server 2 ferner derart konfiguriert, dass die Person 5 mit ihrem Telefon 4 einen entgegengenommen Telefonanruf als unerwünschten Telefonanruf klassifizieren kann. Dazu umfasst der Server 2 ein Tonaufzeichnungsgerät 7, das einen an das Telefon 4 gerichteten und entgegengenommenen Telefonanruf aufzeichnet. Ferner läuft auf dem Server 2 ein weiteres Rechnerprogramm, das am Ende des für das Telefon 4 bestimmten und auch entgegengenommenen Telefonanrufs automatisiert diejenige Person, die den Telefonanruf entgegennahm, also z.B. die Person 5, fragt, ob der Telefonanruf unerwünscht war. Dazu umfasst der Server 2 eine entsprechende Sprachgenerie rungssoftware. Antwortet die Person 5 auf diese Frage mit "ja", so klassifiziert der Server 2 diesen Telefonanruf als unerwünschten Telefonanruf.In the case of the present embodiment, the server 2 further configured such that the person 5 with her phone 4 can classify an answered telephone call as an unwanted telephone call. This includes the server 2 a sound recorder 7 , the one to the phone 4 directed and received telephone call records. It also runs on the server 2 another computer program at the end of the phone 4 certain and also accepted telephone call automates the person who took the phone call, so for example the person 5 , asks if the phone call was unwanted. This includes the server 2 a corresponding voice generation software. Answer the person 5 to this question with "yes", so classified the server 2 make this phone call as an unwanted phone call.

Wird ein Telefonanruf als unerwünscht klassifizierte, so startet der Server 2 seinen Spracherkennungsalgorithmus und analysiert den dem im Tonaufzeichnungsgerät 7 gespeicherten kürzlich als unerwünscht klassifizierten Telefonanruf zugeordneten Sprachdatensatz. Das Ergebnis dieser Analyse ist ein Merkmalsvektor N + 1, der der Datenbank 21 zugefügt wird. Die um den Merkmalsvektor N + 1 erweiterte Datenbank 21 ist in der 4 gezeigt.If a phone call is classified as unwanted, the server starts 2 its voice recognition algorithm and analyzes that in the sound recorder 7 stored recently as undesirable classified phone call associated voice record. The result of this analysis is a feature vector N + 1, that of the database 21 is added. The database extended by the feature vector N + 1 21 is in the 4 shown.

Des Weiteren ist im Falle des vorliegenden Ausführungsbeispiels der Server 2 derart konfiguriert, dass er aus einem von der Person 5 klassifizierten und im Tonaufzeichnungsgerät 7 gespeicherten unerwünschten Telefonanruf eine Textdatei mit dem Inhalt des unerwünschten Telefonanrufs erstellt. Der Server 2 stellt aus dieser Textdatei eine E-Mail her, die ebenfalls eine Spam-Mail ist. Diese Spam-Mail kann wiederum anhand eines ihr zugeordneten Kennwertes, wie z.B. einer Prüfsumme (Hash-Wert), identifiziert werden. Somit ist es möglich, die Datenbank 31 um eine N + 1-te Spam-Mail zu erweitern, wie dies in der 5 dargestellt ist.Furthermore, in the case of the present embodiment, the server 2 configured to be one of the person 5 classified and in the sound recorder 7 stored unwanted phone call creates a text file with the content of the unwanted phone call. The server 2 converts this text file into an e-mail, which is also a spam e-mail. This spam mail can in turn be identified on the basis of a characteristic value assigned to it, such as a checksum (hash value). Thus, it is possible to use the database 31 to extend an N + 1th spam mail, as in the 5 is shown.

Im Falle des vorliegenden Ausführungsbeispieles wurde das erfindungsgemäße Verfahren anhand des Servers 2 erläutert, der als zentraler Server die Voice-Mailbox 6 umfasst und Telefonanrufe an Endgeräte, wie beispielsweise an das Telefon 4 leitet. Es ist jedoch insbesondere auch möglich, dass die Voice-Mailbox 6 im Telefon 4 integriert ist. Dann könnte beispielsweise der Spracherkennungsalgorithmus auf dem Telefon 4 laufen und die Datenbank 21 auf dem Telefon 4 hinterlegt sein. Des Weiteren ist es auch möglich, eine Voice-Mail zunächst zwischenzuspeichern und nur dann auf die Voice- Mailbox 6 zu leiten, wenn diese nicht als unerwünschter Telefonanruf klassifiziert wurde.In the case of the present embodiment, the inventive method was based on the server 2 explains that as a central server, the voice mailbox 6 includes and phone calls to terminals, such as the phone 4 passes. However, it is also possible that the Voice mailbox 6 in the phone 4 is integrated. Then, for example, the voice recognition algorithm on the phone 4 run and the database 21 on the phone 4 be deposited. Furthermore, it is also possible to temporarily store a voice mail and only then to the voice mailbox 6 if it has not been classified as an Unwanted Telephone Call.

Claims

A method of classifying a voice mail comprising the following process steps: - Compare one of a voice mail associated first voice data set with a plurality of second voice data records and - Classify the voice mail as unwanted voice mail when the first one Voice data set correlated with one of the second voice data sets.

The method of claim 1, wherein the second voice data sets each a spam mail is associated with a plurality of spam mails.

The method of claim 2, wherein the second voice data sets their spam mails are generated.

Method according to Claim 3, in which the second voice data records are transmitted by means of an automated voice reproduction and / or by reading aloud and Recording the corresponding spam mail will be generated.

Method according to one of claims 1 to 4, wherein the comparison the first speech data set with the plurality of second speech data sets following method steps having: - Determine at least a first characteristic value by an analysis of the first Voice data set and - To compare the first characteristic with a plurality of second characteristics, the based on an analysis of the plurality of second voice data sets in such a way was obtained, so that each of the second voice data sets at least a characteristic value of the plurality of second characteristic values is assigned.

The method of claim 5, wherein the voice mail as unwanted Voice mail is classified when comparing the first characteristic value with the majority of second characteristic values results that the first characteristic value correlated with one of the second characteristic values.

The method of claim 5 or 6, wherein the first Characteristic value is obtained by the first voice data record using Speech analysis is automatically analyzed and / or the second characteristics obtained by the second voice data records by means of speech analysis automatically to be analyzed.

Method according to one of Claims 1 to 7, in which the voice mail is stored in a voice mailbox ( 6 ) and is automatically deleted if the voice mail has been classified as unwanted voice mail.

Method according to one of claims 1 to 8, comprising the following method steps: recording a telephone call and adding a voice data record assigned to the recorded telephone call to the plurality of second voice data records, if the person ( 5 ) that has been listening to the telephone call that classified the telephone call as an unwanted telephone call.

Method according to one of Claims 5 to 8, comprising the following method steps: recording a telephone call, determining a characteristic value assigned to the telephone call if the person ( 5 ) that has listened to the telephone call, classified the telephone call as an unwanted telephone call, and - adding the characteristic value associated with the undesired telephone call to the plurality of second characteristics.

The method of claim 9 or 10, comprising the following Process steps: - Produce one the unwanted Phone call associated with e-mail and - Add the unwanted Phone call associated with e-mail to the majority of spam.

The method of claim 10, wherein the plurality of spam mails is assigned a plurality of third characteristics, categorize the individual spam mails as spam mail, and add one Characteristic value for the unwanted Telephone call associated e-mail to the plurality of third characteristics.

A data processing device, comprising: a speech analysis device which determines a first characteristic value on the basis of a first speech data record assigned to the voice analysis of a voice mail assigned to a voice mail, - a first database ( 21 ), in which a plurality of second characteristic values are stored, - a comparison device for comparing the first characteristic value with the second characteristic values, and - a decision logic for classifying the voice mail as undesired voice mail, if the first characteristic value correlates with one of the second characteristic values ,

Data processing device according to An claim 13, comprising a voice mailbox ( 6 ) in which the voice mail is stored, and the data processing device ( 2 ) automatically deletes the voice mail if the decision logic classifies it as unwanted voice mail.

Data processing device according to claim 13 or 14, in which the second characteristic values each one spam mail one Are associated with a plurality of spam mail.

Data processing device according to one of claims 13 to 15, comprising a device for recording ( 7 ) of a telephone call, the data processing device ( 2 ) is carried out such that the voice analysis device analyzes the telephone call as an unwanted telephone call when a telephone call is classified, determines a characteristic value assigned to the telephone call and adds this characteristic value to the plurality of second characteristic values.

A data processing apparatus as claimed in claim 16, comprising means for making an e-mail from the recorded unwanted telephone call, means for analyzing the e-mail that produces a rating associated with the e-mail based on the analysis of the e-mail, and a second database ( 31 ), in which a plurality of third characteristic values assigned to the spam mails are stored, and the data processing device ( 2 ) is arranged to add to the characteristic associated with the e-mail the plurality of third characteristics.