JP7290683B2 - ユーザー気分調整方法、装置、電子デバイス、コンピュータ可読記憶媒体及びコンピュータプログラム - Google Patents

Description

本出願は、コンピュータ技術に係り、特に、自然言語の理解及びインテリジェント運転技術分野に係る。

都市の急速な発展と人間活動エリアの増加に伴い、ますます多くのユーザーが車で出かけるようになった。ユーザーが走行中に交通渋滞や長時間の待ち時間などの状況に遭遇すると、疲れや不安などのマイナスの気持ちが現れて、交通の危険をもたらしやすいおそれがある。

現在、あるスマート車載設備では、音楽再生などの機能を備え、ユーザーの不具合を調整することになる。しかし、各ユーザーの個性的な特性によって、気分の調整方式に対する受け入れ度合いが異なっていることで、既存の気分調整方式は、ユーザーの気分を効果的に調整しにくく、運転リスクを低減しにくい。

本出願の実施形態は、ユーザー気分調整方法、装置、電子デバイス、コンピュータ可読記憶媒体及びコンピュータプログラムを提供する。
第１方面において、本出願の実施形態は、
ユーザーの運転中の調整すべき気分を取得することと、
前記調整すべき気分に応じて、前記調整すべき気分に対する複数の調整方式のそれぞれの被採用データをデータベースから読み出すことと、
前記各調整方式の被採用データに基づいて、前記複数の調整方式から目標調整方式を選択することと、
前記目標調整方式に応じて、前記ユーザーに対して気分調整の動作を行うことと、を含むユーザー気分調整方法を提供する。

第２方面において、本出願の実施形態は、
ユーザーの運転中の調整すべき気分を取得する取得モジュールと、
前記調整すべき気分に応じて、前記調整すべき気分に対する複数の調整方式のそれぞれの被採用データをデータベースから読み出す読取モジュールと、
前記各調整方式の被採用データに基づいて、前記複数の調整方式から目標調整方式を選択する選択モジュールと、
前記目標調整方式に応じて、前記ユーザーに対して気分調整の動作を行う調整モジュールと、を含むユーザー気分調整装置を提供する。

第３方面において、本出願の実施形態は、
少なくとも１つのプロセッサと、
前記少なくとも１つのプロセッサがいずれかの実施形態に提供されるユーザー気分調整方法を実行できるように前記少なくとも１つのプロセッサに実行され、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令を記憶し、前記少なくとも１つのプロセッサに通信可能に接続されているメモリと、を含む電子デバイスを提供する。

第４方面において、本出願の実施形態は、コンピュータに、いずれかの実施形態に提供されるユーザー気分調整方法を実行させるためのコンピュータ命令を記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体、をさらに提供する。

第５方面において、本出願の実施形態は、コンピュータプログラムであって、プロセッサに実行されると、いずれかの実施形態に提供されるユーザー気分調整方法を実行させるコンピュータプログラムをさらに提供する。

本出願の技術によれば、ユーザーの気分を効果的に調整することができる。
本部分に記載された内容は、本開示の実施形態のキーまたは重要な特徴を識別することを意図しているわけではなく、本開示の範囲を制限するためのものではない、ことを理解すべきである。本開示の他の特徴は、以下の説明書によって分かりやすくなる。

図面は、本出願をよりよく理解するためのものであり、本出願に対する限定を構成しない。

図１は本出願の実施形態に係る第１のユーザー気分調整方法のフローチャートである。 図２は本出願の実施形態に係る第２のユーザー気分調整方法のフローチャートである。 図３ａは本出願の実施形態に係る第３のユーザー気分調整方法のフローチャートである。 図３ｂは本出願の実施形態に係る電子地図画面の概略図である。 図４は本出願の実施形態に係るユーザー気分調整装置の構成図である。 図５は本発明の実施形態に係るユーザー気分調整方法を実現するための電子デバイスのブロック図である。

以下、添付図面と合わせて、本出願の例示的な実施形態を説明する。ここでは、理解を助けるために、本出願の実施形態の様々な細部が含まれ、それらが単なる例示的なものであると考えられるべきである。したがって、当業者は、本出願の範囲および思想から逸脱することなく、本明細書に記載された実施形態に対して様々な変形および修正を行うことができる、ことを認識すべきである。同様に、以下の説明では、明確かつ簡明にするために、公知の機能と構造について説明を省略する。

本出願の実施形態によれば、図１は、本出願の実施形態に係る第１のユーザー気分調整方法のフローチャートである。本出願の実施形態は、運転シーンにおいて、ユーザーの気分を自動的に調整する調整方式を選択する場合に適用される。この方法は、ソフトウェアおよび／またはハードウェアを用いて実現され、特定のデータ演算能力を備えた電子デバイスに具体的に配置されたユーザー気分調整装置によって実行される。この電子デバイスは、車載端末又は携帯型スマートデバイスとすることができ、そのうち、スマートフォン、スマートリング、スマートメガネなどが含まれているが、これらに限らない。

図１に示すように、ユーザー気分調整方法は、
Ｓ１１０：ユーザーの運転中の調整すべき気分を取得することを含む。
ユーザーは、車両の運転手であってもよい。ユーザーは運転中に、信号待ちや渋滞などの道路状況、又は個人的な原因で、落胆や悲しみ、怒りなどのマイナスの気持ち、又は、うれしさ、楽しみなどのプラスの気持ちといった各種の気分が現れる可能性がある。本実施形態における調整すべき気分は、主にマイナスの気持ちである。

オプションとして、電子デバイスを通じてユーザーの生理データを収集し、生理データを分析してユーザーの調整待ち気分を得る。生理データには、音声、顔画像、ステアリングへの握力などが含まれているが、これに限らない。

Ｓ１２０：調整すべき気分に応じて、調整すべき気分に対する複数の調整方式のそれぞれの被採用データをデータベースから読み出す。
データベースは、電子デバイス内、または電子デバイスと遠隔接続されたサーバ内に配置することができる。データベースには、各気分に対する複数の調整方式と、各調整方式の被採用データが予め記憶されている。

この中で、調整方式は、電子デバイスが提供できるインテリジェント化の調整方式であり、例えば、音楽の再生、冗談の再生、ビデオの再生、車両の現在位置の近くの娯楽場所やレジャー場所の位置を提供し、さらにその位置まで自動的に誘導するといったものなどである。本実施形態は、調整方式の具体的な形式について限定しない。オプションとして、各気分に対する調整方法は、同じでもよいし、異なってもよい。１つのオプションとする実施形態では、調整方式のすべては、各気分を調整することができる。

各ユーザーの個性的な特性によって、気分の調整方式に対する受け入れ度合いが異なっているので、各気分に対する調整方式の被採用データも異なる。本実施形態における被採用データは、調整方式が現在のユーザーによって採用されたデータであってもよいし、調整方式がユーザーグループによって採用されたデータであってもよい。

オプションとして、被採用データは、被採用回数と、被採用頻度と、被採用率のうちの少なくとも１つを含む。このうち、被採用頻度は、所定の期間内の被採用回数となり、所定の期間は例えば１ヶ月となる。被採用率は、調整方式の被採用回数を、この調整方式を示す回数で割った商である。本実施形態では、被採用回数、被採用頻度、被採用率の３つのダイメンションによって、調整方式の受け入れ度合いが正確に反映される。

調整すべき気分を取得した後に、調整すべき気分をデータベースで比較し、調整すべき気分に対する複数の調整方式のそれぞれの被採用データを読み出す。
Ｓ１３０：各調整方式の被採用データに基づいて、複数の調整方式から目標調整方式を選択する。

被採用データは、調整方式の受け入れ度合いを反映しているので、受け入れ度合いが高い調整方式を目標として選択することができる。目標調節方式の数は少なくとも１つである。

オプションとしての１つの実施形態では、所定の閾値を超えた被採用データが属する調整方式を目標調整方式とする。所定の閾値は、例えば、被採用回数の所定の閾値が１００であるように、自主的に設定されてもよい。

他のオプションとしての１つの実施形態では、被採用データの降順で、採用データの所属する調整方式を並べ替え、プリセット数量の調整方式を目標調整方式として特定する。設定数は、１、２又は３である。

Ｓ１４０：目標調整方式に従って、ユーザーに対して気分調整の動作を行う。
オプションとして、ユーザーに対して気分調整の動作を行うことは、この目標調整方式を直接実行することと、目標調整方式の数が少なくとも２つである場合に、少なくとも２つの目標調整方式を順次実行することとを含む。例示的なものとして、目標調整方式が音楽再生である場合に、電子デバイスは、音楽アプリケーションによって音楽を再生し、目標調節方式が車両の現在位置の近くの娯楽場所やレジャー場所の位置を提供し、さらにこの位置まで自動的に誘導する場合に、電子デバイスは、電子地図によって現在位置の近くの娯楽場所やレジャー場所の位置を検索し、電子地図のナビゲーション機能を自動的に起動し、現在位置を出発地として、娯楽場所やレジャー場所の位置を目的地として、ナビゲーションルートを得る。

本実施形態において、データベースには、予め調整すべき気分に対する各調整方式の被採用データが記憶されている。この被採用データは調整方式の受け入れ度合いを反映しており、さらに各調整方式の被採用データに基づいて目標調整方式を選択し、つまり、ユーザーに受け入れられやすい調整方式を選択し、ユーザーに受け入れられやすい調整方式によって、ユーザーに気分調整の動作を行い、ユーザーの気分を効果的に調整して、運転リスクを低減し、運転中のインテリジェント化を向上することができる。

本出願の実施形態によれば、図２は、本出願の実施形態における第二のユーザー気分調整方法のフローチャートであり、本出願の実施形態は、上記の各実施形態の技術案に基づいて最適化されるものである。

オプションとして、「調整すべき気分に応じて、調整すべき気分に対する複数の調整方法のそれぞれについての被採用データをデータベースから読み出す」という動作を、「調整すべき気分に応じて、ユーザーの属性に対応するユーザーグループによる調整すべき気分での複数の調整方式のそれぞれの採用データをデータベースから読み出し、調整すべき気分に応じて、履歴期間においてユーザーによる調整すべき気分での複数の調整方式のそれぞれの採用データをデータベースから読み出し、調整すべき気分に応じて、現在の時空シーンにおけるユーザーグループによる調整すべき気分での複数の調整方式のそれぞれの採用データをデータベースから読み出し、調整すべき気分に応じて、現在の運転環境下のユーザーグループによる調整すべき気分での複数の調整方式のそれぞれの採用データをデータベースから読み出す」という動作のうちの少なくとも１つに細分化する。

オプションとして、「各調整方式の被採用データに応じて、複数の調整方式から目標調整方式を選択する」という動作を、「各調整方式の被採用データと、ユーザーの属性、現在の時空シーン、現在の運転環境および各調整方式の特徴データのうちの少なくとも１を含む追加データに基づいて、複数の調整方式を並べ替え、プリセット数量の調整方式を目標調整方式として特定する」という動作に細分化する。

図２に示すユーザーの気分調整方法は、
Ｓ２１０：ユーザーの運転中の調整すべき気分を取得することを含む。Ｓ２２０、Ｓ２２１、Ｓ２２２とＳ２２３のうちの少なくとも１つの動作を続いて実行する。

Ｓ２２０：調整すべき気分に応じて、ユーザーの属性に対応するユーザーグループによる調整すべき気分での複数の調整方式のそれぞれの採用データをデータベースから読み出す。Ｓ２３０を続いて実行する。

ユーザーの属性は、ユーザーの年齢、性別、住所を含んでいるが、これらに限らない。相応的に、ユーザーの属性に対応するユーザーグループは、ユーザーの年齢層に合わせたユーザーグループと、ユーザーの性別に一致するユーザーグループと、ユーザーの住所に一致するユーザーグループとを含んでいるが、これらに限らない。

オプションとして、Ｓ２２０の前に、各気分での、少なくとも１つの属性に対応するユーザーグループによる各調整方式の採用データを採集する。そのうち、少なくとも１つの属性は、年齢層、性別、住所のうちの少なくとも１つである。相応的に、ユーザーグループは、単一の属性または様々の組み合わせた属性に対応するグループである。

説明の必要があることは、被採用データと採用データは、ただ表現方法が違っているが、実質的に同じである。被採用データと同様に、採用データも採用回数、採用頻度、採用率のうちの少なくとも１つを含んでいる。採用回数は、被採用回数と同じであり、採用頻度は、被採用頻度と同じであり、採用率は、被採用率と同じである。

属性を年齢層とし、採用データを採用率として例に挙げると、式（１）によって採集された、各気分での各年齢層に対応するユーザーグループによる各調整方式の採用率は、

である。

その中、

は、年齢層

に対応するユーザーグループによる、気分

での調整方式

の採用率を示し、

は、年齢層

に対応するユーザーグループに対して気分

で調整方式

を表す回数を示す。

次に、所定の閾値を超えた採用データをデータベースに格納する。所定の閾値は、例えば、採用率の所定の閾値が８０％であるように、高い採用率の調整方式を保持し、低い採用率の調整方式をフィルタリングすることができる。そのため、データベースから読み出したのは、いずれも高採用率の調整方式及び対応する採用率である。

Ｓ２２１：調整すべき気分に応じて、履歴期間においてユーザーによる調整すべき気分での複数の調整方式のそれぞれの採用データをデータベースから読み出す。Ｓ２３０を続いて実行する。

履歴期間は、現在の時刻までの期間であってもよく、例えば、最近の一ヶ月又は最近の一週間であってもよい。
オプションとして、Ｓ２２１の前に、各気分での、履歴期間においてユーザー毎による各調整方式の採用データを採集し、所定の閾値を超えた採用データをデータベースに格納する。

式（２）によって採集された、各気分での、履歴期間においてユーザー毎による各調整方式の採用率は、

である。

その中、

は、履歴期間において、ユーザー

による気分

での調整方式

の採用回数を示し、

は、ユーザー

に対して、履歴期間において気分

で調整方式

を表す回数を示す。

次に、所定の閾値を超えた採用データをデータベースに格納する。所定の閾値は、自主的に設定することができ、例えば、採用率の所定の閾値が８０％である。

Ｓ２２２：調整すべき気分に応じて、現在の時空シーンにおけるユーザーグループによる調整すべき気分での複数の調整方式のそれぞれの採用データをデータベースから読み出す。Ｓ２３０を続いて実行する。

現在の時空シーンは、現在の月、現在の時点（たとえば、朝、昼、夜）、現在の祝日と現在の運転目的地を含んでいるが、これらに限らない。現在の時空シーンにおけるユーザーグループは、現在の月のユーザーグループ、現在の時点にあるユーザーグループ、現在の祝日にあるユーザーグループ、及び運転目的地が現在の運転目的地であるユーザーグループを含んでいるが、これらに限らない。

オプションとして、Ｓ２２２の前に、各気分での、少なくとも１つの時空シーンにおけるユーザーグループによる各調整方式の採用データを採集し、所定の閾値を超えた採用データをデータベースに格納する。その中、少なくとも１つの時空シーンは、月、時間、祝日、運転目的地のうちの少なくとも１つである。相応的に、ユーザーグループは、単一のシーンまたは様々の組み合わせたシーンでのグループである。

時空シーンを時間点とし、採用データを採用率として例を挙げると、式（３）によって採集された、各気分での各時点にあるユーザーグループによる各調整方式の採用率は、

である。

その中、

は、時点

でユーザーグループによる気分

での調整方式

の採用回数を示し、

は、時点

でユーザーグループによる気分

での調整方式

を表す回数を示す。

次に、所定の閾値を超えた採用データをデータベースに格納する。所定の閾値は、自主的に設定することができ、例えば、採用率の所定の閾値が８０％である。

Ｓ２２３：調整すべき気分に応じて、現在の運転環境下のユーザーグループによる調整すべき気分での複数の調整方式のそれぞれの採用データをデータベースから読み出す。Ｓ２３０を続いて実行する。

現在の運転環境は渋滞環境、信号環境と現在の車種を含んでいるが、これらに限らない。現在の運転環境下のユーザーグループは、渋滞環境にあるユーザーグループ、信号環境にあるユーザーグループ、現在の車を運転するユーザーグループを含んでいるが、これらに限らない。

オプションとして、Ｓ２２３の前に、各気分での、少なくとも１つの運転環境下のユーザーグループによる各調整方式の採用データを採集し、所定の閾値を超えた採用データをデータベースに格納する。その中、少なくとも１つの運転環境は、渋滞環境、信号環境と現在の車種のうちの少なくとも１つである。相応的に、ユーザーグループは、単一の運転環境または様々の組み合わせた運転環境下のグループである。

運転環境を車種とし、採用データを採用率として例を挙げると、式（４）によって採集された、各気分での、各車種を運転するユーザーグループによる各調整方式の採用率は、

である。

その中、

は、車種

を運転するユーザーグループによる気分

での調整方式

の採用回数を示し、

は、車種

を運転するユーザーグループに対して、気分

で調整方式

を表す回数を示す。

次に、所定の閾値を超えた採用データをデータベースに格納する。所定の閾値は、自主的に設定することができ、例えば、採用率の所定の閾値が８０％である。

Ｓ２３０：各調整方式の被採用データと、追加データに基づいて、複数の調整方式を並べ替える。
追加データは、ユーザーの属性、現在の時空シーン、現在の運転環境および各調整方式の特徴データのうちの少なくとも１を含む。各調整方式の特徴データは、音声タイプ又はナビゲーションタイプのような、すべてのユーザーグループによる各調整方式の採用データと各調整方式のタイプを含むが、これらに限定されない。

例示的に、Ｒａｎｋ関数を用いて様々な調整方式を採点し、ｒａｎｋ関数は、教師あり学習（Ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ ｌｅａｒｎｉｎｇ）によって得られたランキングモデルであり、実際の応用ではＧＢＤＴ（Ｇｒａｄｉｅｎｔ Ｂｏｏｓｔｉｎｇ Ｄｅｃｉｓｉｏｎ Ｔｒｅｅ、勾配ブースティング木）を選択することができる。式（５）に示すように、

は、Ｒａｎｋ関数を示し、

は各調整方式の点数である。

その中、Ｃは、データベースから読み出した調整すべき気分に対する複数の調整方式の集合であり、

は、データベースから読み出したユーザーの属性に対応するユーザーグループであって、調整すべき気分での複数の調整方式のそれぞれの採用データであり、

は、データベースから読み出した、履歴期間においてユーザーによる調整すべき気分での複数の調整方式のそれぞれの採用データであり、

は、データベースから読み出した現在の時空シーンにおけるユーザーグループによる調整すべき気分での複数の調整方式のそれぞれの採用データであり、

は当該ユーザーの属性であり、

は、現在の時空シーン及び現在の運転環境であり、

は各調整方式の特徴データである。

そして、点数の降順で、複数の調整方式を並べ替える。
Ｓ２４０：プリセット数量の調整方式を目標調整方式として特定する。
その中、設定数は、１、２又は３である。

Ｓ２５０：目標調整方式に応じて、ユーザーに対して気分調整の動作を行う。
説明の必要があることは、図２のＳ２２０、Ｓ２２１、Ｓ２２２、Ｓ２２３は、並列関係であるが、これに限られない。Ｓ２２０、Ｓ２２１、Ｓ２２２、Ｓ２２３のうちの少なくとも１つの動作は、順次実行されてもよく、例えば、Ｓ２２０、Ｓ２２１、Ｓ２２２、Ｓ２２３を順次実行し、実行が完了した後に、Ｓ２３０を引き続き実行する。

本実施形態において、ユーザーの属性、履歴期間、現在の時空シーンと現在の運転シーンに対応する採用データを読み出すことにより、異なる属性と履歴期間、および異なるシーンにおける各調整方式の受け入れ度合いを得て、ユーザーに受け入れやすい調整方式を選択し、ユーザーに受け入れやすい調整方式に応じて、ユーザーの気分の調整を行い、ユーザーの気分を効果的に調整、運転リスクを低減する。

さらに、各調整方式による被採用データと追加データに基づいて、複数の調整方式を並べ替えることで、順序付けの方法によりユーザーに受け入れられる可能性が最も高い調整方式を得る。

上記の実施形態と下記の実施形態において、「調整すべき気分に応じて、調整すべき気分に対する複数の調整方式の被採用データをデータベースから読み出す」ということの後に、「データベースに調整すべき気分に対するいずれかの調整方式の被採用データが存在しない場合、又はユーザーが新しいユーザーである場合、又は新しい調整方式を追加する場合に、所定のルールに従って目標調整方式を特定する」ことを追加する。

具体的に、データベースに調整すべき気分に対するいずれかの調整方式の被採用データが存在しない場合、又はユーザーが新しいユーザーである場合、又は新しい調整方式を追加する場合に、被採用データが欠落したコールドスタートのような問題がある。この問題を解決するために、所定のルールに従って目標調整方式を特定する。所定のルールは人為的に調整方式を指定してもよく、或いは、ランダムに調整方式を選択してもよい。

本出願の実施形態によれば、図３ａは、本出願の実施形態における第３のユーザー気分調整方法のフローチャートであり、本出願の実施形態は、上記の各実施形態の技術案に基づいて最適化される。

オプションとして、「ユーザーの運転中の調整すべき気分を取得する」という動作を、「ユーザーの運転中のナビゲーションインタラクティブ音声を採集し、ナビゲーションインタラクティブ音声に対して気分の認識を行い、ユーザーの運転中の調整すべき気分を得る」という動作に細分化する。

オプションとして、「目標調整方式に応じて、ユーザーに対して気分調整の動作を行う」という動作を、「目標調整方式の問い合わせの音声をユーザーに送信し、ユーザーから問い合わせの音声に対する応答音声を受信し、応答音声に対して音声の認識を行い、音声の認識の結果に基づいて、ユーザーに対して気分調整の動作を行う」という動作に細分化する。

図３ａに示すユーザー気分調整方法は、
Ｓ３１０：ユーザーの運転中のナビゲーションインタラクティブ音声を採集することを含む。

ナビゲーションインタラクティブ音声は、ユーザーが電子地図を使用してナビゲーションする場合に、電子地図に送信した、例えば「ある住所までナビゲートする」または「現在の区間は渋滞していません」というインタラクティブ音声である。本実施形態は、ナビゲーションインタラクティブ音声に対して気分の認識を行うことにより、ナビゲーションのシーンでユーザーの気分を効果的に調整し、運転リスクを低減する。

Ｓ３２０：ナビゲーションのインタラクティブ音声に対して気分の認識を行い、ユーザーの運転中の調整すべき気分を得ることを含む
オプションとして、１）ＭＦＣＣ（Ｍｅｌ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｃｅｐｓｔｒｕｍ Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ、メル周波数ケプストラム係数）音声特徴に基づくＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ、サポートベクターマシン）識別方法、２）オリジナル音声の特徴に基づく畳み込みニューラルネットワーク及びＢＩＬＳＴＭディープニューラルネットワーク識別方法のような２つの方式を用いてユーザーの気分を識別する。そのうち、ＢＩＬＳＴＭは、前向のＬＳＴＭ（Ｌｏｎｇ Ｓｈｏｒｔ－Ｔｅｒｍ Ｍｅｍｏｒｙ、長短期記憶ネットワーク）と後向のＬＳＴＭが結合して得られる。

Ｓ３３０：調整すべき気分に応じて、調整すべき気分に対する複数の調整方式のそれぞれの被採用データをデータベースから読み出す。
Ｓ３４０：各調整方式の被採用データに基づいて、複数の調整方式から目標調整方式を選択する。

Ｓ３５０：目標調整方式の問い合わせの音声をユーザーに送信する。
目標調整方式を取得した後、どの目標調整方式を実行すべきか、又は目標調整方式を実行する必要があるかをユーザーに問い合わせることができます。例えば、「歌を再生しますか？或いは物語を話しますか？」、「歌を再生してもいいですか？」ように問い合わせる。図３ｂは、本出願の実施形態における電子地図画面の概略図であり、電子地図画面には、「歌を再生してもいいですか？」という問い合わせの音声に関するテキスト情報及び歌の再生画面が表示されて、可視化の形でユーザーの気分を調整する。

Ｓ３６０：ユーザーから問い合わせの音声に対する応答音声を受信し、応答音声に対して音声の認識を行う。
ユーザーは問い合わせの音声を聞いた後、例えば、「いいです」または「いけません」のような問い合わせの音声に対する応答音声を電子デバイスに送信する。

電子デバイスは、応答音声に対して音声の認識を行って、音声の識別結果が得られる。この音声の識別結果は、同意又は拒否を含んでもよく、さらに、例えば調整時間や調整場所を含む調整条件も含んでもよい。

Ｓ３７０：音声の認識結果に基づいて、ユーザーに対して気分調整の動作を行う。
音声の認識結果が同意であれば、目標調整方式を実行し、音声の認識結果が不同意であれば、今回の操作を終了する。音声の認識結果が調整条件であれば、調整条件に従って目標調整方式を実行し、例えば、調整時間に目標調整方式を実行し、又は、例えば調整地点まで運転する時に目標調整方式を実行する。

本実施形態は、ユーザーの気分をインタラクティブに調整することにより、ユーザーの個人化ニーズを満たすことができ、気分調整のインテリジェント化のレベルを高めることができる。

本出願の実施形態によれば、図４は本出願の実施形態におけるユーザー気分調整装置の構成図であり、本出願の実施形態は、運転シーンにおいて調整方式を選択してユーザーの気分を自動的に調整する場合に適用されており、この装置は、ソフトウェア及び／またはハードウェアにより実現され、具体的に特定のデータ演算能力を備えた電子デバイスに配置されている。

図４に示すユーザー気分調整装置４００は、
ユーザーの運転中の調整すべき気分を取得するための取得モジュール４０１と、
調整すべき気分に応じて、調整すべき気分に対する複数の調整方式のそれぞれの被採用データをデータベースから読み出すための読取モジュール４０２と、
各調整方式の被採用データに基づいて、複数の調整方式から目標調整方式を選択するための選択モジュール４０３と、
目標調整方式に応じて、ユーザーに対して気分調整の動作を行うための調整モジュール４０４と、を含む。

本実施形態において、データベースには、予め調整すべき気分に対する各調整方式の被採用データが記憶されている。この被採用データは調整方式の受け入れ度合いを反映しており、さらに各調整方式の被採用データに基づいて目標調整方式を選択し、つまり、ユーザーに受け入れられやすい調整方式を選択し、ユーザーに受け入れられやすい調整方式によって、ユーザーに気分調整の動作を行い、ユーザーの気分を効果的に調整して、運転リスクを低減することができる。

さらに、読取モジュールは、調整すべき気分に応じて、ユーザーの属性に対応するユーザーグループによる調整すべき気分での複数の調整方式のそれぞれの採用データをデータベースから読み出すための属性ユニットと、調整すべき気分に応じて、履歴期間においてユーザーによる調整すべき気分での複数の調整方式のそれぞれの採用データをデータベースから読み出すための履歴期間ユニットと、調整すべき気分に応じて、現在の時空シーンにおけるユーザーグループによる調整すべき気分での複数の調整方式のそれぞれの採用データをデータベースから読み出すための時空シーンユニットと、調整すべき気分に応じて、現在の運転環境下のユーザーグループによる調整すべき気分での複数の調整方式のそれぞれの採用データをデータベースから読み出すための運転環境ユニットのうちの少なくとも１つを含む。

さらに、当該装置は、各気分での、少なくとも１つの属性に対応するユーザーグループによる各調整方式の採用データを採集し、所定の閾値を超えた採用データをデータベースに記憶するための属性採集モジュールと、各気分での、履歴期間においてユーザー毎による各調整方式の採用データを採集し、所定の閾値を超えた採用データをデータベースに記憶するための履歴期間採集モジュールと、各気分での、少なくとも１つの時空シーンにおけるユーザーグループによる各調整方式の採用データを採集し、所定の閾値を超えた採用データをデータベースに記憶するための時空シーン採集モジュールと、各気分での、少なくとも１つの運転環境におけるユーザーグループによる各調整方式の採用データを採集し、所定の閾値を超えた採用データをデータベースに記憶するための運転環境採集モジュールのうちの少なくとも１つをさらに含む。

さらに、被採用データは、被採用回数、被採用頻度と、被採用率のうちの少なくとも１つを含む。
さらに、選択モジュールは、各調整方式の被採用データと、ユーザーの属性、現在の時空シーン、現在の運転環境および各調整方式の特徴データのうちの少なくとも１を含む追加データに基づいて、複数の調整方式を並べ替えるための並替えユニットと、プリセット数量の調整方式を目標調整方式として特定するための特定ユニットと、を含む。

さらに、当該装置は、データベースに調整すべき気分に対するいずれかの調整方式の被採用データが存在しない場合、又はユーザーが新しいユーザーである場合、又は新しい調整方式を追加する場合に、所定のルールに従って目標調整方式を特定するための設定ルール調整モジュールをさらに含む。

さらに、取得モジュールは、ユーザーの運転中のナビゲーションインタラクティブ音声を採集するための採集ユニットと、ナビゲーションインタラクティブ音声に対して気分の認識を行い、ユーザーの運転中の調整すべき気分を得る識別ユニットと、を含む。

さらに、調整モジュール４０４は、具体的に、目標調整方式の問い合わせの音声をユーザーに送信し、ユーザーから問い合わせの音声に対する応答音声を受信し、応答音声に対して音声の認識を行うためのものであり、音声の認識の結果に基づいて、ユーザーに対して気分調整の動作を行う。

上記のユーザー気分調整装置は、本出願のいずれかの実施形態によって提供されるユーザー気分調整方法を実行し、ユーザー気分調整方法に対応する機能モジュールと有益な効果を備えている。

本出願の実施形態によれば、本出願は、電子デバイス及び可読記憶媒体をさらに提供している。
図５は、本発明の実施形態に係るユーザー気分調整方法を実現するための電子デバイスのブロック図である。電子デバイスとは、例えば、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ワークステーション、パーソナルデジタルアシスタント、サーバ、ブレードサーバ、大型コンピュータ、および他の適切なコンピュータのような様々な形態のデジタルコンピュータを示す。電子デバイスとは、パーソナルデジタルプロセシング、携帯電話、スマートフォン、ウェアラブルデバイス、および他の類似のコンピューティングデバイスのような様々な形態のモバイルデバイスを示すこともできる。ここで示された部材、それらの接続と関係、およびそれらの機能は一例としてだけであり、本出願で説明されたものおよび／または要求された実施形態を限定することは意図されない。

図５に示すように、当該電子デバイスは、１つ又は複数のプロセッサ５０１と、メモリ５０２と、高速インターフェースおよび低速インターフェースを含む各構成要素を接続するためのインターフェースを備える。各構成要素は異なるバスを利用して互いに接続され、共通のマザーボードに取り付けられてもよく、必要に応じて他の形態で取り付けされてもよい。プロセッサは、メモリに記憶される命令や、メモリにＧＵＩのグラフィカル情報を外部入出力装置（例えば、インターフェースに接続された表示装置）に表示するための命令を含む、電子デバイス内で実行される命令を処理することができる。他の実施形態では、必要であれば、複数のプロセッサおよび／または複数のバスを複数のメモリおよび複数のメモリとともに使用することができる。同様に、複数の電子デバイスを接続してもよく、各デバイスは、部分的に必要な動作（例えば、サーバアレイ、ブレードサーバのセット、またはマルチプロセッサシステムとする）を提供する。図５では、１つのプロセッサ５０１を例にする。

メモリ５０２は、本出願に提供される非一時的コンピュータ読取可能な記憶媒体である。その中、メモリは、少なくとも1つのプロセッサによって実行されることができる命令を記憶し、本出願で提供されるユーザー気分調整方法を少なくとも１つのプロセッサに実行させる。本出願の非一時的コンピュータ読取可能な記憶媒体は、コンピュータに本出願で提供されるユーザー気分調整方法を実行させるためのコンピュータ命令を記憶する。

メモリ５０２は、非一時的コンピュータ読取可能な記憶媒体として、例えば、本出願の実施形態におけるユーザー気分調整の方法に対応するプログラム命令／モジュール（例えば、図４に示すように、取得モジュール４０１、読取モジュール４０２、選択モジュール４０３、及び調整モジュール４０４を含む）のような非一時的ソフトウェアプログラム、非一時的コンピュータ実行可能なプログラム、及びモジュールを記憶するために使用されてもよい。プロセッサ５０１は、メモリ５０２に格納された非一時的ソフトウェアプログラム、命令、およびモジュールを実行することにより、サーバの様々な機能アプリケーションおよびデータ処理、すなわち、上記の方法の実施形態におけるユーザー気分の調整を実現する方法を実行する。

メモリ５０２は、オペレーティングシステム、少なくとも１つの機能に必要なアプリケーションを記憶することができるプログラム記憶領域と、ユーザー気分調整方法を実現する電子デバイスの使用によって生成されたデータなどを記憶することができるデータ記憶領域を含んでもよい。さらに、メモリ５０２は、高速ランダムアクセスメモリを含んでもよく、例えば、少なくとも１つのディスク記憶装置、フラッシュメモリ装置、または他の非一時的固体記憶装置のような非一時的メモリを含んでもよい。いくつかの実施形態では、メモリ５０２は、プロセッサ５０１に対して遠隔的に設定されたメモリを含み、これらの遠隔メモリは、ネットワークを介してユーザー気分調整方法を実行するための電子デバイスに接続されてもよい。上記のネットワークの例は、インターネット、企業内ネットワーク、ローカルネットワーク、モバイル通信ネットワークおよびそれらの組み合わせを含むが、これらに限定されない。

ユーザー気分調整方法を実行する電子デバイスは、入力装置５０３と出力装置５０４をさらに含んでもよい。プロセッサ５０１、メモリ５０２、入力装置５０３、および出力装置５０４は、バスまたは他の方法で接続されてもよく、図５は、バスを介して接続されている例である。

入力装置５０３は、入力された数字や文字情報を受信し、ユーザー気分調整方法を実行する電子デバイスのユーザー設定および機能制御に関するキー信号入力を生成することができ、例えば、タッチスクリーン、キーパッド、マウス、トラックボード、タッチパッド、指示棒、1つまたは複数のマウスボタン、トラックボール、ジョイスティックなどの入力装置である。出力装置５０４は、表示装置、補助照明デバイス（例えばＬＥＤ）、触覚フィードバックデバイス（例えば、振動モータ）などを含んでもよい。この表示装置は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイ、およびプラズマディスプレイを含んでもよいが、これらに限定されない。いくつかの実施形態では、表示装置はタッチスクリーンであってもよい。

ここで記載されたシステムおよび技術の様々な実施形態は、デジタル電子回路システム、集積回路システム、専用ＡＳＩＣC（専用集積回路）、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、および／またはこれらの組み合わせにおいて実現されてもよい。これらの様々な実施形態は、１つまたは複数のコンピュータプログラムに実施されてもよく、この１つまたは複数のコンピュータプログラムは、少なくとも１つのプログラマブルプロセッサを含むプログラマブルシステム上で実行および／または解釈されてもよく、このプログラマブルプロセッサは、記憶システム、少なくとも１つの入力装置、および少なくとも１つの出力装置からデータと命令を受信し、そのデータと命令を当該記憶システム、当該少なくとも１つの入力装置、および当該少なくとも１つの出力装置に送信する専用または汎用プログラマブルプロセッサであってもよい。

これらのコンピューティングプログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、またはコードとも言う）は、プログラマブルプロセッサのマシン命令を含み、これらのコンピューティングプログラムは、高度なプロセスおよび／またはオブジェクトに向けたプログラミング言語、および／またはアセンブリ／機械言語を用いて実行されてもよい。本明細書で使用されるように、「機械読取可能な媒体」および「コンピュータ読取可能な媒体」という用語は、機械命令および／またはデータをプログラマブルプロセッサに提供するための任意のコンピュータプログラム製品、デバイス、および／または装置（例えば、磁気ディスク、光ディスク、メモリ、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ）を意味し、機械読取可能な信号としての機械命令を受信する機械読取可能なメディアを含む。「機械読取可能な信号」という用語は、機械命令および／またはデータをプログラマブルプロセッサに提供するための任意の信号を意味する。

ユーザーとのインタラクティブを提供するために、ここで記載されたシステムおよび技術をコンピュータ上で実施することができる。このコンピュータは、ユーザーに情報を表示するための表示装置（例えば、ＣＲＴ（陰極線管）またはＬＣＤ（液晶ディスプレイ）モニタ）と、キーボードおよびポインティングデバイス（例えば、マウスまたはトラックボール）とを備えており、ユーザーは、このキーボードおよびこのポインティングデバイスを介してコンピュータに入力を提供することができる。他の種類のデバイスは、ユーザーとのインタラクティブを提供するために使用されてもよい。例えば、ユーザーに提供されたフィードバックは、任意の形態のセンシングフィードバック（例えば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、または触覚フィードバック）であってもよく、ユーザーからの入力は、いかなる形式（音入力、音声入力、または触覚入力を含む）で受信されてもよい。

ここで記載されたシステムおよび技術は、バックグラウンド構成要素を含むコンピューティングシステム（例えば、データサーバとして）、またはミドルウェア構成要素を含むコンピューティングシステム（例えば、アプリケーションサーバ）、またはフロントエンド構成要素を含むコンピューティングシステム（例えば、グラフィカルユーザーインターフェースまたはネットワークブラウザを有するユーザコンピュータであり、ユーザーは、グラフィカルユーザーインターフェースまたはネットワークブラウザを介して、ここで記載されたシステムおよび技術の実施形態と対話することができる）、このようなバックグラウンド構成要素、ミドルウェア構成要素、またはフロントエンド構成要素の任意の組合せを含むコンピューティングシステムに実施されてもよい。システムの構成要素は、任意の形態またはメディアのデジタルデータ通信（例えば、通信ネットワーク）によって相互に接続されてもよい。通信ネットワークの例は、ＬＡＮ、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、インターネット、ブロックチェーンネットワークを含む。

コンピュータシステムは、クライアントとサーバを含んでもよい。クライアントとサーバの同士は一般的に離れており、通常、通信ネットワークを介してインタラクティブする。クライアントとサーバとの関係は、相応するコンピュータ上で動作し、クライアントとサーバとの関係を持つコンピュータプログラムによって生成される。

上記の様々な形式のフローを使用して、順序付け、追加、またはステップ削除が可能であることを理解すべきである。例えば、本出願に記載された各ステップは、並列に実行されても良いし、順次に実行されても良いし、異なる順序で実行されても良いし、本開示の技術案が所望する結果を実現することができる限り、ここでは限定されない。

上記の具体的な実施形態は、本出願の保護範囲に対する制限を構成していない。当業者が理解すべきなのは、設計要求とその他の要素に応じて、様々の修正、組み合せ、下位組合せ及び置き換えを行うことができる。本出願の思想及び原則内になされた修正、均等置換及び改進等は、すべて本出願の保護範囲に含まれるものとする。

Claims (13)

1. ユーザー気分調整装置により実行される方法であって、
   取得モジュールが、ユーザーの運転中の調整すべき気分を取得することと、
   読取モジュールが、前記調整すべき気分に応じて、前記調整すべき気分に対する複数の調整方式のそれぞれの被採用データをデータベースから読み出すことと、
   選択モジュールが、前記各調整方式の被採用データに基づいて、前記複数の調整方式から目標調整方式を選択することと、
   調整モジュールが、前記目標調整方式に応じて、前記ユーザーに対して気分調整の動作を行うことと、を含み、
   前記選択モジュールが、
   前記各調整方式による追加データを予めトレーニングされたランキングモデルに入力して、前記各調整方式の点数を得て、点数の降順で、前記複数の調整方式を並べ替えることと、
   点数の最も高いプリセット数量の調整方式を目標調整方式として特定することと、を含む動作を実行することにより、前記複数の調整方式から目標調整方式を選択し、
   前記追加データは、前記ユーザーの属性、現在の時空シーン、現在の運転環境を含み、且つ、
   前記データベースから読み出された、前記ユーザーの属性に対応するユーザーグループが前記調整すべき気分で複数の調整方式のそれぞれに対する採用データと、
   前記データベースから読み出された、前記ユーザーが履歴期間において前記調整すべき気分で複数の調整方式のそれぞれに対する採用データと、
   前記データベースから読み出された、現在の時空シーンでのユーザーグループが前記調整すべき気分で複数の調整方式のそれぞれに対する採用データと、
   前記データベースから読み出された、現在の運転環境下のユーザーグループが前記調整すべき気分で複数の調整方式のそれぞれに対する採用データと、を含む、
   方法。
2. 前記調整すべき気分に応じて、前記調整すべき気分に対する複数の調整方式のそれぞれの被採用データをデータベースから読み出すことは、
   前記調整すべき気分に応じて、ユーザーの属性に対応するユーザーグループが前記調整すべき気分で複数の調整方式のそれぞれに対する採用データをデータベースから読み出すことと、
   前記調整すべき気分に応じて、ユーザーが履歴期間において前記調整すべき気分で複数の調整方式のそれぞれに対する採用データをデータベースから読み出すことと、
   前記調整すべき気分に応じて、現在の時空シーンでのユーザーグループが前記調整すべき気分で複数の調整方式のそれぞれに対する採用データをデータベースから読み出すことと、
   前記調整すべき気分に応じて、現在の運転環境下のユーザーグループが前記調整すべき気分で複数の調整方式のそれぞれに対する採用データをデータベースから読み出すことを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記調整すべき気分に応じて、前記調整すべき気分に対する複数の調整方式のそれぞれの被採用データをデータベースから読み出すことの前に、さらに、
   各気分での、少なくとも１つの属性に対応するユーザーグループによる各調整方式の採用データを採集し、所定の閾値を超えた採用データを前記データベースに格納することと、
   各気分での、前記履歴期間においてユーザー毎による各調整方式の採用データを採集し、前記所定の閾値を超えた採用データを前記データベースに格納することと、
   各気分での、少なくとも１つの時空シーンにおけるユーザーグループによる各調整方式の採用データを採集し、前記所定の閾値を超えた採用データを前記データベースに格納することと、
   各気分での、少なくとも１つの運転環境下のユーザーグループによる各調整方式の採用データを採集し、前記所定の閾値を超えた採用データを前記データベースに格納することのうちの少なくとも１つの動作を含む、請求項２に記載の方法。
4. 前記被採用データは、被採用回数と、被採用頻度と、被採用率のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記調整すべき気分に応じて、前記調整すべき気分に対する複数の調整方式のそれぞれの被採用データをデータベースから読み出すことの後に、さらに、
   データベースに調整すべき気分に対するいずれかの調整方式の被採用データが存在しない場合、又はユーザーが新しいユーザーである場合、又は新しい調整方式を追加する場合に、所定のルールに従って目標調整方式を特定すること、を含む請求項１～４の何れか一項に記載の方法。
6. ユーザーの運転中の調整すべき気分を取得することは、
   前記ユーザーの運転中のナビゲーションインタラクティブ音声を採集することと、
   前記ナビゲーションインタラクティブ音声に対して気分の認識を行い、前記ユーザーの運転中の調整すべき気分を得ることと、を含む請求項１～４の何れか一項に記載の方法。
7. 前記目標調整方式に応じて、前記ユーザーに対して気分調整の動作を行うことは、
   前記目標調整方式の問い合わせの音声を前記ユーザーに送信することと、
   前記ユーザーから前記問い合わせの音声に対する応答音声を受信し、前記応答音声に対して音声の認識を行うことと、
   前記音声の認識の結果に基づいて、前記ユーザーに対して気分調整の動作を行うことと、を含む請求項１～４の何れか一項に記載の方法。
8. ユーザーの運転中の調整すべき気分を取得する取得モジュールと、
   前記調整すべき気分に応じて、前記調整すべき気分に対する複数の調整方式のそれぞれの被採用データをデータベースから読み出す読取モジュールと、
   前記各調整方式の被採用データに基づいて、前記複数の調整方式から目標調整方式を選択する選択モジュールと、
   前記目標調整方式に応じて、前記ユーザーに対して気分調整の動作を行う調整モジュールと、を含み、
   前記選択モジュールは、
   前記各調整方式による追加データを予めトレーニングされたランキングモデルに入力して、前記各調整方式の点数を得て、点数の降順で、前記複数の調整方式を並べ替えるための並替えユニットと、
   点数の最も高いプリセット数量の調整方式を目標調整方式として特定するための特定ユニットと、を含み、
   前記追加データは、前記ユーザーの属性、現在の時空シーン、現在の運転環境を含み、且つ、
   前記データベースから読み出された、前記ユーザーの属性に対応するユーザーグループが前記調整すべき気分で複数の調整方式のそれぞれに対する採用データと、
   前記データベースから読み出された、前記ユーザーが履歴期間において前記調整すべき気分で複数の調整方式のそれぞれに対する採用データと、
   前記データベースから読み出された、現在の時空シーンでのユーザーグループが前記調整すべき気分で複数の調整方式のそれぞれに対する採用データと、
   前記データベースから読み出された、現在の運転環境下のユーザーグループが前記調整すべき気分で複数の調整方式のそれぞれに対する採用データと、を含む、
   ユーザー気分調整装置。
9. 読取モジュールは、
   前記調整すべき気分に応じて、前記ユーザーの属性に対応するユーザーグループによる前記調整すべき気分での複数の調整方式のそれぞれの採用データを前記データベースから読み出すための属性ユニットと、
   前記調整すべき気分に応じて、履歴期間において前記ユーザーによる前記調整すべき気分での複数の調整方式のそれぞれの採用データを前記データベースから読み出すための履歴期間ユニットと、
   前記調整すべき気分に応じて、現在の時空シーンにおけるユーザーグループによる前記調整すべき気分での複数の調整方式のそれぞれの採用データを前記データベースから読み出すための時空シーンユニットと、
   前記調整すべき気分に応じて、現在の運転環境下のユーザーグループによる前記調整すべき気分での複数の調整方式のそれぞれの採用データをデータベースから読み出すための運転環境ユニットとを含む、請求項８に記載の装置。
10. 取得モジュールは、
    前記ユーザーの運転中のナビゲーションインタラクティブ音声を採集するための採集ユニットと、
    前記ナビゲーションインタラクティブ音声に対して気分の認識を行い、前記ユーザーの運転中の調整すべき気分を得る識別ユニットと、を含む請求項８又は９に記載の装置。
11. 少なくとも１つのプロセッサと、
    前記少なくとも１つのプロセッサが請求項１～７の何れか一項に記載の方法を実行できるように前記少なくとも１つのプロセッサに実行され、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令を記憶し、前記少なくとも１つのプロセッサに通信可能に接続されているメモリと、
    を含む電子デバイス。
12. コンピュータに、請求項１～７の何れか一項に記載の方法を実行させるためのコンピュータ命令を記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
13. コンピュータプログラムであって、
    プロセッサにより実行されると、請求項１～７の何れか一項に記載の方法を実行させるコンピュータプログラム。

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