JP7309783B2 - 気分および/または挙動情報に基づく環境バックグラウンドノイズの修正のための方法、システムおよび媒体 - Google Patents
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Description
この出願は、本願明細書において参照によって全文援用される2015年2月11日に出願された米国特許出願第14/619,827号の利益を請求する。
開示された主題は、気分および/または挙動情報に基づく環境バックグラウンドノイズの修正のための方法、システムおよび媒体に関する。
ユーザの家はしばしば、コンピュータ、テレビ、ステレオ、冷蔵庫、煙検出器などといった多くのデバイスが存在する。これらの装置の多くは、一次的な機能(たとえばテレビがオンにされてコンテンツを提示している場合)として、または、副産物(たとえば冷却ファンがオンにされて関連する装置を冷却するために使用される場合)として、音またはノイズを発する。これらのノイズはしばしば望まれないものであり、たとえばユーザが行っているタスクからユーザの気を散らすことにより問題になり得る。
開示された主題のいくつかの実現例に従うと、気分および/または挙動情報に基づいた環境バックグラウンドノイズの修正のための方法、システムおよび媒体が提供される。
めのシステムが提供される。上記システムは、ハードウェアプロセッサを含み、上記ハードウェアプロセッサは、ユーザデバイスを有するユーザの環境に存在する少なくとも1つのノイズ、ユーザが現在従事しているアクティビティ、および、ユーザの身体状態または感情状態を識別することと、識別されたノイズ、ユーザが現在従事しているアクティビティ、および、ユーザの身体状態または感情状態に少なくとも部分的に基づいて、環境において生成されるべきである対象環境ノイズを決定することと、対象環境ノイズを生成するために使用されるべきである、ユーザデバイスに関連付けられる少なくとも1つのデバイスを識別することと、識別された1つ以上のデバイスの各々に対応するサウンド出力を決定することとを行うようにプログラムされており、サウンド出力の組合せにより、対象環境ノイズの1つ以上の特性の近似が生成され、上記ハードウェアプロセッサはさらに、識別された1つ以上のデバイスに、決定されたサウンド出力を生成させることを行うようにプログラムされている。
くとも1つに関連付けられる音声出力を通じて生成される。
いくつかの実現例に従うと、以下により詳細に記載されるように、コンピュータ化されたサービスを複数のデータソースからの気分および/または挙動情報に基づきパーソナライズするためのメカニズムが提供される。当該メカニズムは、方法、システムおよび/またはコンピュータ読取可能媒体を含み得る。
動気質に関する任意の他の好適な目標を含み得る。
バイルデバイスの近くにあるデバイスとしては、(たとえば、視聴履歴、記録されたメディアコンテンツ情報など)メディアデータを含むメディア再生デバイス、ならびに/または、接続されているモバイルデバイスの周りの環境に関する情報を取得するためのアクティビティセンサおよび/もしくは光センサを含む香り発生器(scent generator)がある
。その後、アプリケーションはインターフェイスをユーザに提示し得る。当該インターフェイスは、ユーザに関する情報を受信するための1つ以上のデバイスあるいはデータソースを選択することによって、これらのデバイスから情報にアクセスすることにユーザが肯定的に同意を与えることを要求(または要請)する。ユーザに関する情報は、ユーザに関連付けられる気分、感情状態および/もしくは行動気質を判定し、ユーザに関連付けられる1つ以上の目標もしくは目的を決定し、ならびに/または、ユーザに関連付けられる身体状態、感情状態および/もしくは行動気質にインパクトを与え得る1つ以上のアクションを推奨するために使用され得る。付加的または代替的には、モバイルデバイス上にアプリケーションをインストールすることに応答して、ユーザは、1つ以上のデータソースから情報を受信する前、そのような決定を行なう前、および/または、ユーザに1つ以上のアクションを推奨する前に、ユーザが肯定的に同意を提供することを要求(または要請)する許可メッセージにより促され得る。
の時間および一日の特定の部分が典型的に、モバイルデバイス上で実行されるメディア再生アプリケーション上でビデオを視聴することに費やされる)を判定するために使用され得る。
からの特定の香りを発すること(たとえば、特定の香りを発することができユーザデバイスのユーザの特に近くに存在するデバイスにラベンダの香りを発させること)、ユーザデバイスに接続されている機器またはホームオートメーションデバイスを制御すること(たとえば、HVACユニットのコンプレッサを制御することまたは洗濯機のドラムの速度を修正すること)などにより作り出され得る。
図1を参照して、図1は、開示された主題のいくつかの実現例に従った、複数のデータソースからの気分および/または挙動情報に基づいて、コンピュータ化されたサービスをパーソナライズするためのメカニズムが実現され得るシステムの一般化された概略図の例100を示す。示されるように、システム100は1つ以上のユーザデバイス102を含み得る。ユーザデバイス102は、互いにローカルであり得るか、または、互いにリモートであり得る。ユーザデバイス102は、1つ以上の通信リンク104によって通信ネットワーク106に接続され得る。通信ネットワーク106は、通信リンク112を介してサーバ120にリンクされ得る。
センサ、全地球測位システム(GPS:Global Positioning System)、1つ以上の生物
学的パラメータ(たとえば心拍数、呼吸数、血圧、体温、皮膚水分など)を測定することができるセンサ、着用可能な歩数計、Wi-Fi(登録商標)ルータなどがある。より特定的な例において、データソース110は、ユーザの家における環境に関する異なるデータストリームが受信され得る場合には、ユーザに関連付けられるユーザアカウントに登録されたホームオートメーションシステムに接続されている複数のセンサであり得る。別のより特定的な例において、データソース110は、ユーザに対してローカルであるコーヒーショップに接続されている複数のセンサと、当該ローカルであるコーヒーショップに関するデータ(たとえばドアセンサに基づき何人の客が現在ショップにいるか、画像センサに基づき何人の客が現在ショップでオーダ待ちをしているか、当該ショップに関連付けられるカスタマープロファイルと対象プロファイルとを比較することによってユーザが割り当てられているグループは当該ショップを訪れる可能性が高いかどうかなど)を推奨シス
テムが要求することを可能にするアプリケーションプログラムインターフェイスとを含み得る。さらに別のより特定的な例において、データソース110は、ユーザの環境において1つ以上のサウンドレベルセンサを含み得る。当該サウンドレベルセンサは、ユーザ環境に存在する音および/またはノイズを検出し、かつ、図12および図13に関連して以下に記載されるように、検出された音に関連付けられるサウンドレベルを(たとえばdBおよび/または任意の他の好適なメトリックを単位として)測定し得る。
て特定のアクションを推奨するかどうか決定するために使用され得る。さらに、ユーザの身体状態または感情状態の変化は、複数のソースからのユーザに関する新しいまたは更新されたデータに基づいて予測され得る。さらに、ユーザの身体状態または感情状態の変化は、ユーザが所有するデバイスまたはユーザの近傍に位置するデバイスへの推奨アクションが目標または目的にユーザを向かわせ得るかどうかを評価するために使用され得る。
関連付けられるファンが運転されているということ、ユーザ環境において会話が行われているということ、ならびに/または、任意の他の好適な情報を示し得る。
デバイスに関連付けられるWi-Fiアクセスポイント、コンピューティングデバイスが接続されるセルタワー(cell tower)に関する情報など)。別の例として、位置データは、ユーザの位置を推定するために使用され得る任意の好適な情報を含み得る。当該任意の好適な情報の例としては、好適なサービス(たとえばソーシャルネットワーキングサービス)を利用してユーザによって公表された位置、ユーザが訪問することを意図している位置(たとえばモバイルデバイス上で実行されるカレンダアプリケーション、ユーザに関連付けられるソーシャルネットワークアカウントなどを使用してスケジューリングされているソーシャルイベントに関連付けられる位置)などがある。
、データ処理エンジン124は、そのようなパーソナルデータを使用する特定の承認がユーザデバイス102のユーザから受信されなければ、パーソナルデータを廃棄し得る。
よう、ユーザに関連付けられるユーザデバイス102にメッセージが提示されるべきであることを決定し得る。これは、たとえば、ユーザが特定の目的または目標を達成するのを支援し得る。より特定的な例において、出力推奨エンジン126は、メッセージが特定の形態(たとえば、Eメール、テキストメッセージ、モバイル通知、アカウント通知、ユーザインターフェイスおよび/もしくは任意の他の好適な態様)で、ならびに/または、特定の時(たとえば、ユーザの現在の身体状態または感情状態に基づいて)に提示されるべきであることを決定し得る。
ることを決定し得る。さまざまなデバイスおよび他のデータソースからソーシャルネットワーキングデータ、位置データおよびカレンダデータにアクセスする承認をユーザデバイス102のユーザから受信することに応答して、サーバ120は、ソーシャルデータに基づいて、ユーザデバイスのユーザが現在、気力が相対的に低いと判定し得、かつ、カレンダデータから、特定の時間に予定されているとともに特定の位置で行われるミーティングにユーザが参加する(現在の時間とミーティングの時間との間には関係がない)と判定し得る。サーバ120はそのようなデータを使用し得るとともに、履歴データを考慮に入れ得る。たとえば、ユーザに関連付けられる着用可能な歩数計からのバイオメトリックデータに基づいて、サーバ120は、その月において今日までまたはその週において今日までユーザデバイス102のユーザが従事したアクティビティの量を判定し得、示された目的もしくは目標をユーザが達成するか可能性があるか、または、平均アクティビティレベルに合致する可能性があるかどうかを判定し得る。別の例において、位置情報に基づいて、サーバ120は、ユーザに関連付けられる職場から10ブロック離れている特定の位置でのミーティングに出席するためにユーザが自動車サービスを利用する頻度を決定し得る。さらに別の例では、ソーシャルネットワーキングサービス上で言及された興味および/または親和性に基づいて、サーバ120は、ユーザデバイス102のユーザが花を好きであると判定し得る。さらに別の例では、ユーザに関連付けられる職場とミーティングの位置との間のルートを決定するマッピングデータが用いられる。複数のデバイスおよび/またはデータソースからのデータのこれらの部分を考慮に入れて、サーバ120は、1つ以上の推奨アクションを1つ以上のデバイス上で実行させる。当該推奨アクションの例としては、5分で行くことができる近くのコーヒーショップから1杯のコーヒーを購入するようにユーザに促すユーザデバイスへの通知、提供されたルートに沿った位置に最近オープンしたランの花のショップを訪問するオプションを含む特定のルートを使用してミーティングに歩いて行くようにユーザに促すユーザデバイスへの通知がある。代替的には、サーバ120は、ミーティングに先立った特定の時間に、ユーザデバイス102の近傍にある香り発生器にラベンダの香りを発させ得る。別の代替的な例では、サーバ120は、ミーティングに先立った特定の時間において、特定の歩道を使用してミーティングに歩いて行くようにユーザに促す通知を行う前に、(たとえば降水確率が特定のしきい値より大きいことと判定する場合、何が「暑すぎる」と考えられるかに関して決定された温度およびユーザデータに基づいてユーザにとって「暑すぎる」と判定する場合などにおいて)ユーザデバイス102の近傍での天候を判定する。
サーバ120は、リラックスできる歌であると考えられる歌をサービス(たとえばメディアストリーミングサービス)からストリーミングさせるとともに、ユーザに関連付けられるデバイス(たとえば携帯電話、メディアプレイヤなど)を使用して出力させ得る。さらに、サーバ120は、(たとえばユーザのソーシャルネットワークページ上で公表された情報に基づいて)ユーザがラベンダを好きであるという判定に応答して、かつ、ユーザの現在の感情状態に基づいて、特定の時間において、香り発生器を使用してラベンダの香りを発させ得る。
ータ、ポータブルゲームコンソール、テレビ、セットトップボックス、デジタルメディアレシーバ、ゲームコンソール、サーモスタット、ホームオートメーションシステム、機器、任意の他の好適なコンピューティングデバイス、または、その任意の好適な組合せとして実現され得る。
ーク(WAN:wide-area network)、ローカルエリアネットワーク(LAN:local-area network)、ワイヤレスネットワーク、Wi-Fiネットワーク、デジタル加入者線(
DSL:digital subscriber line)ネットワーク、フレームリレーネットワーク、非同
期転送モード(ATM:asynchronous transfer mode)ネットワーク、仮想プライベートネットワーク(VPN:virtual private network)、ピアツーピア接続などを含む任意
の好適なコンピュータネットワークまたはそのようなネットワークの組合せであり得る。通信リンク104、108および112の各々は、ユーザデバイス102とデータソース110とサーバ120との間でデータを通信するのに好適な任意の通信リンクであり得る。当該通信リンクの例としては、ネットワークリンク、ダイアルアップリンク、ワイヤレスリンク、ハードワイヤードリンク、任意の他の好適な通信リンク、またはそのようなリンクの任意の好適な組合せがある。なお、いくつかの実現例では、複数サーバ120は、複数のデータソースからの気分および/または挙動情報に基づいてサービスをパーソナライズするための本願明細書において記載されるメカニズムに関連付けられる異なるメカニズムへのアクセスを提供するために使用され得る。たとえば、システム100は、データ選択サーバ120、プロファイルサーバ120、推奨サーバ120、送達サーバ120、および/または、本願明細書において記載されたメカニズムの任意の好適な機能を実行す
るための任意の他の好適なサーバを含み得る。データ選択サーバ120は、ユーザの感情状態を示す、複数のデータソースからのデータの選択を促進する。プロファイルサーバ120は、ユーザをユーザグループに割り当てるためにベースラインプロファイルを生成し、ユーザの割り当てられたグループと、ユーザの目的または目標とに基づいて、対象プロファイルを決定し、ユーザを表わす現在のプロファイルを生成し、現在のプロファイルを対象プロファイルと比較する。推奨サーバ120は、ユーザの感情状態にインパクトを与える可能性を有し得、および/または、目的もしくは目標にユーザを向かわせ得る1つ以上の推奨アクションを決定する。送達サーバ120は、推奨アクションを実行させる(たとえば、特定のデバイスにコンテンツを送信、ホームオートメーションシステムに命令を送信など)。
モーションセンサおよび/もしくは加速度計のようなモーションセンサ、温度センサ、近接場通信センサ、バイオメトリックデータセンサ、および/もしくは、任意の他の好適な入力デバイスを含み得る。トランスミッタ/レシーバ308は、たとえばコンテンツを提示するための命令、現在の制御レベルに関係する情報、位置情報についての要求などを送信および/または受信するための任意の好適なトランスミッタおよび/またはレシーバを含み得、図1に示されるネットワーク106のような1つ以上の通信ネットワークにインターフェイス接続するための任意の好適なハードウェア、ファームウェアおよび/またはソフトウェアを含み得る。たとえば、トランスミッタ/レシーバ308は、ネットワークインターフェイスカード回路、ワイヤレス通信回路、および/もしくは、任意の他の好適なタイプの通信ネットワーク回路、1つ以上のアンテナ、ならびに/または、信号の送信および/もしくは受信するための任意の他の好適なハードウェア、ファームウェアおよび/もしくはソフトウェアを含み得る。
ッタおよび/またはレシーバを含み得、図1に示されるネットワーク106のような1つ以上の通信ネットワークとインターフェイス接続するための任意の好適なハードウェア、ファームウェアおよび/またはソフトウェアを含み得る。たとえば、トランスミッタ/レシーバ318は、ネットワークインターフェイスカード回路、ワイヤレス通信回路、および/もしくは、任意の他の好適なタイプの通信ネットワーク回路、1つ以上のアンテナ、ならびに/または、信号を送信および/または受信するための任意の他の好適なハードウェア、ファームウェアおよび/もしくはソフトウェアを含み得る。
こと(たとえば一般に減量すること、3か月で10ポンドを減量することなど)、より多くの友達を作ること、特定の感情状態を達成すること(たとえば、より生産的に感じる、よりストレスが少ないと感じるなど)などであり得る。
れらのプロファイルを処理し得る。より特定的な例において、推奨インターフェイス510に提示される目的のうちの1つを選択することに応答して、推奨システムは、当該選択された目的に関連付けられる複数の目標を決定し得、プロファイル情報に基づいてこれらの目標の一部を選択し得る。
ツアイテムに関してコメントすることなどがある。さらに別の例として、当該データは、ユーザインタラクションの持続時間、ユーザインタラクションに対応する時刻などといった、ユーザデバイス上でのメディアコンテンツアイテムとのユーザインタラクションに関係する任意の好適なタイミング情報を含み得る。
よって生成されるGPS信号、コンピューティングデバイスに関連付けられるWi-Fiアクセスポイント、コンピューティングデバイスが接続されるセルタワーに関する情報などがある。別の例として、位置データは、好適なサービス(たとえばソーシャルネットワーキングサービス)を利用してユーザによって公表された位置、ユーザが訪れることを意図する位置(たとえばモバイルデバイス上で実行されるカレンダアプリケーション、ユーザに関連付けられるソーシャルネットワークアカウントなどを使用してスケジューリングされたソーシャルイベントに関連付けられる位置)などといった、ユーザの位置を推測するために使用され得る任意の好適な情報を含み得る。
インプロファイルの他の部分は不完全なままであるということを判定し得る。これに応答して、推奨システムは、そのような情報を提供するようにユーザに促すインターフェイスを生成し得る。たとえば、目標が「減量をすること」である場合、そのようなインターフェイスは、身長値と体重値とを入力するようにモバイルデバイス500のユーザに促し得る。
ことまたは420において目標を決定することに応答して、推奨システムは、目的または目標に関連性があるデータを含み得る特定のカテゴリーのデータを選択し得る。たとえば、推奨システムは、ソーシャルデータおよび文脈データが減量をする目的に寒冷性がある可能性が高いと判定し得る。430において複数のデータソースからのユーザに関するデータを分析することに応答して、推奨システムは、特定のデータソースから特定のカテゴリーのデータを選択し得、ユーザの身体状態または感情状態を示すまたは表すデータの特定の時間部分を選択し得る。たとえば、推奨システムは、複数のデータソースからユーザに関するデータを受信することについてユーザデバイスのユーザから承認を受信することに応答して、平日の9AMと5PMとの間に、ユーザデバイスは典型的にはソーシャルデータソース上で使用されないということと、ユーザデバイスおよび当該ユーザデバイスに接続されているデバイスからの文脈データがユーザの感情状態を表している可能性が高いということを判定し得る。なお、受信したデータならびに/または決定された目的および目標を使用して、推奨システムは、異なる決定を行うためにデータの異なるサブセットを選択し得る。当該異なるサブセットとしては、たとえば、特定のアクションを推奨するためのデータのサブセット、その日の特定の時間の間のユーザの感情状態を示すデータのサブセット、平均的な日の間のユーザの感情状態を示すデータのサブセット、所与の日におけるユーザのアクティビティを表わすデータのサブセットなどがある。
例では、目標に関連付けられるベースラインユーザプロファイルは、ユーザの身体状態または感情状態に関する任意の好適な情報(たとえば、「幸福」、「不幸」など)と、1つ以上のユーザ挙動あるいは習慣に関する情報(たとえば、通勤、昼食時間、毎週のミーティング、運動グループなど)とを含み得る。別のより特定的な例では、ベースラインユーザプロファイルは、心拍数情報、温度情報、電気皮膚反応情報、位置情報およびソーシャルポスト情報を使用し得、そのような情報を感情状態とをマッチングし得、所与の時間期間、1日、1週間、1シーズンなどを通じて感情状態についてのベースラインパターンを確立し得る。
20に戻り得る。たとえば、特定の目的について、推奨システムは、目的に到達する願望を示した同様のユーザの割り当てられたグループに関連付けられる1つ以上の目標を抽出し得る。別の例では、特定の目的について、推奨システムは、目的に関連付けられる目標をランク付けし得る。当該ランク付けは、目的に到達することにおいてどの目標がユーザを支援したかに関して、ユーザグループにおけるユーザからの入力に基づく。その後、推奨システムは、ユーザが目的に到達するのを支援し得る、ユーザについての目標の少なくとも一部を選択し得る。その後、選択された目標は、図8に示される推奨インターフェイス800のような推奨インターフェイスにおいてユーザに提示され得る。この例において、推奨システムは、付加的な目標を取り除くおよび/または加える機会をモバイルデバイス500のユーザに提供し得る。
キストで別のベースラインプロファイルを生成し得る。
とを判定し得る。推奨システムは、そのようなデータを使用し、他のデータを動的なユーザプロファイルに組み入れ得る。たとえば、ユーザに関連付けられる着用可能な歩数計からのバイオメトリックデータに基づいて、推奨システムは、その月から今日までまたはその週から今日までユーザが従事したアクティビティの量を決定し得、ユーザが示された目的もしくは目標を達成する可能性があるか、または、平均アクティビティレベルに合致する可能性があるかどうかを判定し得る。別の例において、位置情報に基づいて、推奨システムは、ユーザに関連付けられる職場から10ブロック離れている特定の位置でのミーティングに出席するためにユーザが自動車サービスを利用する頻度を決定し得る。さらに別の例では、ソーシャルネットワーキングサービス上で言及された興味および/または親和性に基づいて、推奨システムは、当該ユーザデバイスのユーザが花を好きであると判定し得る。さらに別の例では、マッピングデータを用いて、推奨システムは、ユーザに関連付けられる職場とミーティングの位置との間のルートを決定し得る。複数のデータソースからのデータのこれらの部分を考慮に入れて、推奨システムは、ユーザに関連付けられる現在のプロファイルを生成し、特定の目的および/または特定のユーザグループに関連付けられ得る対象プロファイルと比較し得る。比較に基づいて、推奨システムは、1つ以上の推奨アクションを実行させる。当該推奨アクションの例としては、5分で行くことができる近くのコーヒーショップから1杯のコーヒーを購入するようにユーザに促す通知、提供されたルートに沿った位置に最近オープンしたランの花のショップを訪問するオプションを含む特定のルートを使用してミーティングに歩いて行くようにユーザに促す通知がある。代替的には、推奨システムは、ミーティングに先立った特定の時間に、ユーザデバイスの近傍にある香り発生器にラベンダの香りを発させ得る。別の代替的な例では、推奨システムは、ミーティングに先立った特定の時間において、グーグルマップのようなコンピュータ地図ルートサービスによって識別されるような特定のルートを使用してミーティングに歩いて行くようにユーザに促す通知を行う前に、(たとえば降水確率が特定のしきい値より大きいと判定する場合、何が「暑すぎる」と考えられるかに関して決定された温度およびユーザデータに基づいてユーザにとって「暑すぎる」と判定する場合などにおいて)ユーザデバイスの近傍での天候を判定する。
(たとえば、ユーザの予測された感情状態に基づいて)に提示されるメッセージであることを決定し得る。
たは近接していると検出されたさまざまな出力デバイスを選択、追加、削除する機会をユーザに提供し得る。示されるように、そのような出力デバイスは、テレビデバイス、ホームオートメーションシステム、タブレットコンピューティングデバイス、香り発生器、および、自動車を含み得る。いくつかの実現例では、推奨インターフェイスは、(たとえば他のデバイスの近傍にある異なる位置に移動することに応答して)ユーザデバイスが付加的な出力デバイスを検出することを要求する機会をユーザに提供し得る。
に関連付けられる1つ以上の共通のアクションを選択し、当該ユーザグループの集合感情状態に影響し得る1つ以上の共通のアクションを選択し得る。別のより特定的な例において、推奨システムは、任意の好適な基準に基づいて共通のアクションをランク付けし、その後、所定回数のアクション(たとえば上位5つ)を選択し、それらをグループアクションとして指定し得る。特に、共通のアクションは、推奨システムが、どのアクションがユーザグループの集合感情状態に影響を与える可能性が高いかを判定し得るように、ユーザに関連付けられる現在のプロファイルと対象プロファイルとの間の逸脱に基づいてランク付けされ得る。たとえば、高いランクは、現在のプロファイルと対象プロファイルとの間のより大きな逸脱に関連付けられる共通のアクションに割り当てられ得る。
せ得たことをソーシャルデータおよび文脈データが示す(たとえば、ユーザが特定のアクティビティレベルに到達することについて軌道に乗っていることを当該データが示す)と判定し得る。
プコンピュータ1280といったノイズおよび/または音を発する1つ以上のデバイスおよび/または機器を含み得る。いくつかの実現例では、ユーザの家はさらに、サウンドレベルセンサ1220および1222のような1つ以上のサウンドレベルセンサを含み得る。なお、図12におけるデバイスおよびセンサの位置は例として示されており、当該デバイスおよびセンサは任意の好適な位置に配置され得る。さらに、いくつかの実現例において、任意の好適な数(0を含む)の各デバイスおよび任意の付加的なデバイスが含まれ得る。いくつかの実現例では、特定のデバイスが、図13のブロック1330に関して以下で議論されるように、任意の好適なデバイスディスカバリプロトコルを使用して、検出および/または識別され得る。
前に、ユーザが同意を提供することを要求(または要請)するメッセージにより促され得る。付加的または代替的には、推奨アプリケーションをインストールすることに応答して、ユーザは、これらの検出を行なう前および/またはこれらの検出に関する情報を送信する前にユーザが同意を提供することを要求(あるいは要請)する許可メッセージにより、促され得る。ユーザがそのようなデータの使用に同意する場合には、102におけるユーザの存在が検出され得る。
ズ(たとえば会話、器具の音、バックグラウンドミュージック、および/または、任意の他の好適なノイズ)に基づいて、1つ以上のノイズを識別し得る。
きである1つ以上のデバイスを識別し得る。たとえば、いくつかの実現例では、図12に示されるとともに図12に関して上で記載されたように、1つ以上のデバイスは、ファン1210および/もしくは1212、洗濯乾燥機1220、テレビ1240、ステレオ1250、スピーカ1260、ならびに/またはラップトップコンピュータ1280を含み得る。なお、いくつかの実現例では、携帯電話、タブレットコンピュータ、煙検出器、冷蔵庫および/または任意の他の好適なデバイスといった任意の他の好適なデバイスが識別され得る。プロセス1300は、任意の好適な技術を使用して1つ以上のデバイスを識別し得る。たとえば、いくつかの実現例では、プロセス1300は、当該ユーザの家における1人以上のユーザに関連付けられると識別されるデバイスのリストに(たとえばサーバにクエリ送信することによって、および/または、任意の他の好適な態様で)アクセスし得る。より特定的な例として、いくつかの実現例では、デバイスは、たとえば、デバイスの識別子(たとえばIPアドレス、MACアドレス、デバイスの製造業者、モデルおよび/もしくはデバイスのシリアルナンバー、ならびに/または、任意の他の好適な情報)を受信するユーザインターフェイスを介して、ユーザによって明示的に識別され得る。別の例として、いくつかの実現例では、デバイスは、任意の好適なデバイスディスカバリプロトコル(たとえば「Discovery and Launch」および/または任意の他の好適なデバイスディスカバリプロトコル)を使用して識別され得る。より特定的な例として、いくつかの実現例では、第1のユーザデバイス(たとえば携帯電話、タブレットコンピュータおよび/または任意の他の好適なデバイス)は、近くのデバイス(たとえば近くのテレビ、近くのスピーカ、近くの煙検出器および/または任意の他の好適なデバイス)を識別するデバイスディスカバリプロトコルを使用し得る。いくつかのそのような実現例では、第1のユーザデバイスは、発見されたデバイスの識別子(たとえばIPアドレス、MACアドレス、デバイスの製造業者の名前、デバイスに関連付けられるユーザが特定した名前、および/または、任意の他の好適な情報)を、後の使用のために(たとえばサーバ120のうちの1つに)格納し得る。
増加されるべきであると決定し得る。
ータを計算し得る。たとえば、対象環境ノイズが猫がのどを鳴らす声のような特定のノイズを含んでいる場合であって、かつ、対象環境ノイズが特定のデバイスのファンの速度を調節することによりにより作り出されるべきである場合、プロセス1300は、猫がのどを鳴らすノイズの近似を作り出すために必要とされるファン速度の一時的なパターンを計算し得る。別の例として、いくつかの実現例では、プロセス1300は、対象環境ノイズの近似を作り出すために組み合わされて音声出力を通じて提示されるべきである1つ以上の信号(たとえば正弦波および/または任意の他の好適な信号)を計算し得る。
および/または信用スコアは、ユーザが当該サウンド出力および/または対象環境ノイズを好むかどうかの予測に基づき得る。信用度および/または信用スコアは、任意の好適な情報(たとえばユーザの以前のフィードバック、サウンド出力を生成するために選択されるデバイス、および/または、任意の他の好適な情報)に基づき得る。たとえば、サウンド出力がユーザが以前に好んだことを示したサウンド出力に類似していると判定される場合、信用度および/または信用スコアは、他のサウンド出力に対応するものより相対的に高くなり得る。別の例として、ユーザが好むことを以前に示したデバイスを使用してサウンド出力が生成される場合、信用度および/または信用スコアは、他のサウンド出力に対応するものより相対的に高くなり得る。さらに、いくつかの実現例では、信用度および/または信用スコアを割り当てるのに好適な情報がないとプロセス1300が判定する場合、プロセス1300は、不確実性を示す信用度および/または信用スコア(たとえば0から10までの尺度での5、および/または、任意の他の好適なスコア)を割り当て得る。さらに、いくつかの実現例では、割り当てられた信用度が所定のしきい値を下回ると判定される場合、プロセス1300は、サウンド出力が生成されるべきでないと決定し得る。
様で組み合わせられ再構成され得る。
Claims (11)
- ユーザデバイスを有するユーザの身体状態または感情状態を決定することと、
日中の現在時間および前記ユーザの前記身体状態または感情状態に基づいて、ユーザのための対象アクティビティを決定することと、
前記ユーザの前記身体状態または感情状態および前記ユーザのための前記対象アクティビティに少なくとも部分的に基づいて、前記ユーザの近傍において生成されるべきであるである対象環境ノイズを決定することと、
前記対象環境ノイズを生成するために使用されるべきである、前記ユーザデバイスに関連付けられる少なくとも1つのデバイスを識別することと、
前記対象環境ノイズの近似を生成するサウンド出力を、識別された前記少なくとも1つのデバイスによって生成させることと、
前記ユーザの前記身体状態に対する更新を決定することと、
前記ユーザの前記身体状態に対する前記更新に基づいて、前記対象環境ノイズに対する更新を決定することと、
識別された前記少なくとも1つのデバイスによって生成される前記サウンド出力を、前記対象環境ノイズに対する前記更新に基づいて変更させることと、
を含む、ノイズの修正のための方法。 - 前記ユーザの前記身体状態は、バイオメトリックデータに基づいて決定される、請求項1に記載の方法。
- 前記バイオメトリックデータは、前記ユーザの心拍数である、請求項2に記載の方法。
- 前記バイオメトリックデータは、前記ユーザデバイスに関連付けられるウェアラブルコンピュータから受信される、請求項2に記載の方法。
- 前記サウンド出力を、識別された前記少なくとも1つのデバイスによって生成させることは、
前記対象環境ノイズに対応する音声ファイルを識別することと、
識別された前記音声ファイルを、識別された前記少なくとも1つのデバイスによって提示させることと、
を含む、請求項1に記載の方法。 - ハードウェアプロセッサを含み、
前記ハードウェアプロセッサは、
ユーザデバイスを有するユーザの身体状態または感情状態を決定することと、
日中の現在時間および前記ユーザの前記身体状態または感情状態に基づいて、ユーザのための対象アクティビティを決定することと、
前記ユーザの前記身体状態または感情状態および前記ユーザのための前記対象アクティビティに少なくとも部分的に基づいて、前記ユーザの近傍において生成されるべきであるである対象環境ノイズを決定することと、
前記対象環境ノイズを生成するために使用されるべきである、前記ユーザデバイスに関連付けられる少なくとも1つのデバイスを識別することと、
前記対象環境ノイズの近似を生成するサウンド出力を、識別された前記少なくとも1つのデバイスによって生成させることと、
前記ユーザの前記身体状態に対する更新を決定することと、
前記ユーザの前記身体状態に対する前記更新に基づいて、前記対象環境ノイズに対する更新を決定することと、
識別された前記少なくとも1つのデバイスによって生成される前記サウンド出力を、前記対象環境ノイズに対する前記更新に基づいて変更させることと、
を行うようにプログラムされる、ノイズの修正のためのシステム。 - 前記ユーザの前記身体状態は、バイオメトリックデータに基づいて決定される、請求項6に記載のシステム。
- 前記バイオメトリックデータは、前記ユーザの心拍数である、請求項7に記載のシステム。
- 前記バイオメトリックデータは、前記ユーザデバイスに関連付けられるウェアラブルコンピュータから受信される、請求項7に記載のシステム。
- 前記サウンド出力を、識別された前記少なくとも1つのデバイスによって生成させることは、
前記対象環境ノイズに対応する音声ファイルを識別することと、
識別された前記音声ファイルを、識別された前記少なくとも1つのデバイスによって提示させることと、を含む、請求項6に記載のシステム。 - プロセッサによって実行されると、請求項1~5のいずれかに記載の方法を前記プロセッサに行なわせる実行可能な命令を含む、コンピュータプログラム。
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