KR20200113280A - 자연스러운 어시스턴트 상호작용 - Google Patents
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Abstract
가상 어시스턴트를 동작시켜서 자연스러운 어시스턴트 상호작용을 제공하기 위한 시스템들 및 프로세스들이 제공된다.
하나 이상의 예들에 따르면, 방법은, 하나 이상의 프로세서들 및 메모리를 갖는 전자 디바이스에서, 하나 이상의 발화들을 포함하는 제1 오디오 스트림을 수신하는 단계; 제1 오디오 스트림이 렉시컬 트리거를 포함하는지의 여부를 결정하는 단계; 하나 이상의 발화들의 하나 이상의 후보 텍스트 표현들을 생성하는 단계; 및 하나 이상의 후보 텍스트 표현들 중 적어도 하나의 후보 텍스트 표현이 가상 어시스턴트에 의해 무시되어야 하는지의 여부를 결정하는 단계를 포함한다. 적어도 하나의 후보 텍스트 표현이 무시되어야 하는 경우, 무시되어야 하는 적어도 하나의 후보 텍스트 표현 이외의 하나 이상의 후보 텍스트 표현들 중의 후보 텍스트 표현들에 기초하여 하나 이상의 후보 의도들이 생성된다.
Description
관련 출원에 대한 상호 참조
본 출원은 2018년 3월 26일자로 출원되고 발명의 명칭이 "NATURAL ASSISTANT INTERACTION"인 미국 가출원 제62/648,084호, 및 2018년 6월 26일자로 출원되고 발명의 명칭이 "NATURAL ASSISTANT INTERACTION"인 미국 출원 제16/019,331호의 우선권을 주장한다. 상기 출원들 둘 모두의 내용은 모든 목적들을 위해 그들 전체가 참고로 포함된다.
기술분야
본 발명은 대체적으로 가상 어시스턴트들에 관한 것으로, 더 구체적으로는, 가상 어시스턴트들에 의한 자연 언어 상호작용을 제공하는 것에 관한 것이다.
가상 어시스턴트들(또는 디지털 어시스턴트들 또는 지능형 자동화 어시스턴트들)은 유익한 인간-기계 인터페이스를 제공할 수 있다. 이러한 어시스턴트들은 사용자들이 음성(spoken) 및/또는 텍스트 형태들의 자연 언어를 사용하여 디바이스들 또는 시스템들과 상호작용할 수 있게 할 수 있다. 예를 들어, 사용자는 전자 디바이스 상에서 동작하는 디지털 어시스턴트에게 사용자 요청을 포함하는 스피치 입력을 제공할 수 있다. 가상 어시스턴트는 스피치 입력으로부터 사용자의 의도를 해석하고 사용자의 의도를 태스크들로 조작할 수 있게 할 수 있다. 이어서, 태스크들은 전자 디바이스의 하나 이상의 서비스들을 실행함으로써 수행될 수 있고, 사용자 요청에 응답하는 관련 출력이 사용자에게 반환될 수 있다.
가상 어시스턴트들은 "안녕 시리(Hey Siri)"와 같은 트리거 구절을 수신할 시에 활성화될 수 있다. 활성화 시에, 가상 어시스턴트들은 사용자의 스피치 입력을 수신하고 프로세싱할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 스피치 입력은 가상 어시스턴트를 활성화하기 위해 리딩 트리거 구절을 포함할 수 있고, 뒤이어, 정보에 대한 요청이 이어질 수 있다(예컨대, "안녕 시리, 오늘 날씨는 어때?(Hey Siri, how is the weather today?)"). 그러나, 트리거 구절(예컨대, "안녕 시리")로 모든 스피치 입력을 리드하는 것은 불편할 수 있고, 빠르게 번거로워질 수 있다. 이는 또한 자연스러운 통신 방식을 나타내지 않는다. 예를 들어, 제1 사용자가 제2 사용자에게 말을 걸 때, 제1 사용자는, 전형적으로, 제2 사용자의 이름으로 모든 문장을 리드하지는 않을 것이다. 따라서, 사용자가 트리거 구절로 각각의 스피치 입력을 리드할 것을 요구하는 것은 자연스러운 통신 방식을 나타내지 않고 덜 효율적이다.
가상 어시스턴트에 의해 자연 언어 상호작용을 제공하기 위한 시스템들 및 프로세스들이 제공된다.
하나 이상의 예들에 따르면, 방법은, 하나 이상의 프로세서들, 메모리, 및 마이크로폰을 갖는 전자 디바이스에서, 마이크로폰을 통해, 하나 이상의 발화(utterance)들을 포함하는 제1 오디오 스트림을 수신하는 단계, 및 제1 오디오 스트림이 렉시컬 트리거(lexical trigger)를 포함하는지의 여부를 결정하는 단계를 포함한다. 제1 오디오 스트림이 렉시컬 트리거를 포함한다는 결정에 따라, 방법은 하나 이상의 발화들의 하나 이상의 후보 텍스트 표현들을 생성하는 단계, 및 하나 이상의 후보 텍스트 표현들 중 적어도 하나의 후보 텍스트 표현이 가상 어시스턴트에 의해 무시되어야 하는지의 여부를 결정하는 단계를 추가로 포함한다. 적어도 하나의 후보 텍스트 표현이 가상 어시스턴트에 의해 무시되어야 한다는 결정에 따라, 방법은 무시되어야 하는 적어도 하나의 후보 텍스트 표현 이외의 하나 이상의 후보 텍스트 표현들 중의 후보 텍스트 표현들에 기초하여 하나 이상의 후보 의도들을 생성하는 단계를 추가로 포함한다. 방법은 하나 이상의 후보 의도들이 적어도 하나의 행동가능한 의도를 포함하는지의 여부를 결정하는 단계를 추가로 포함한다. 하나 이상의 후보 의도들이 적어도 하나의 행동가능한 의도를 포함한다는 결정에 따라, 방법은 적어도 하나의 행동가능한 의도를 실행하는 단계, 및 적어도 하나의 행동가능한 의도의 실행의 결과를 출력하는 단계를 추가로 포함한다.
예시적인 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체가 본 명세서에 개시된다. 예시적인 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체는 하나 이상의 프로그램들을 저장한다. 하나 이상의 프로그램들은 명령어들을 포함하고, 명령어들은, 전자 디바이스의 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행될 때, 전자 디바이스로 하여금, 마이크로폰을 통해, 하나 이상의 발화들을 포함하는 제1 오디오 스트림을 수신하게 하고; 제1 오디오 스트림이 렉시컬 트리거를 포함하는지의 여부를 결정하게 하고; 제1 오디오 스트림이 렉시컬 트리거를 포함한다는 결정에 따라, 하나 이상의 발화들의 하나 이상의 후보 텍스트 표현들을 생성하게 하고; 하나 이상의 후보 텍스트 표현들 중 적어도 하나의 후보 텍스트 표현이 가상 어시스턴트에 의해 무시되어야 하는지의 여부를 결정하게 하고; 적어도 하나의 후보 텍스트 표현이 가상 어시스턴트에 의해 무시되어야 한다는 결정에 따라, 무시되어야 하는 적어도 하나의 후보 텍스트 표현 이외의 하나 이상의 후보 텍스트 표현들 중의 후보 텍스트 표현들에 기초하여 하나 이상의 후보 의도들을 생성하게 하고; 하나 이상의 후보 의도들이 적어도 하나의 행동가능한 의도를 포함하는지의 여부를 결정하게 하고; 하나 이상의 후보 의도들이 적어도 하나의 행동가능한 의도를 포함한다는 결정에 따라, 적어도 하나의 행동가능한 의도를 실행하게 하고; 적어도 하나의 행동가능한 의도의 실행의 결과를 출력하게 한다.
예시적인 전자 디바이스들이 본 명세서에 개시된다. 예시적인 전자 디바이스는 하나 이상의 프로세서들; 메모리; 및 하나 이상의 프로그램들을 포함하고, 여기서 하나 이상의 프로그램들은 메모리에 저장되고, 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되도록 구성되며, 하나 이상의 프로그램들은, 마이크로폰을 통해, 하나 이상의 발화들을 포함하는 제1 오디오 스트림을 수신하기 위한; 제1 오디오 스트림이 렉시컬 트리거를 포함하는지의 여부를 결정하기 위한; 제1 오디오 스트림이 렉시컬 트리거를 포함한다는 결정에 따라, 하나 이상의 발화들의 하나 이상의 후보 텍스트 표현들을 생성하기 위한; 하나 이상의 후보 텍스트 표현들 중 적어도 하나의 후보 텍스트 표현이 가상 어시스턴트에 의해 무시되어야 하는지의 여부를 결정하기 위한; 적어도 하나의 후보 텍스트 표현이 가상 어시스턴트에 의해 무시되어야 한다는 결정에 따라, 무시되어야 하는 적어도 하나의 후보 텍스트 표현 이외의 하나 이상의 후보 텍스트 표현들 중의 후보 텍스트 표현들에 기초하여 하나 이상의 후보 의도들을 생성하기 위한; 하나 이상의 후보 의도들이 적어도 하나의 행동가능한 의도를 포함하는지의 여부를 결정하기 위한; 하나 이상의 후보 의도들이 적어도 하나의 행동가능한 의도를 포함한다는 결정에 따라, 적어도 하나의 행동가능한 의도를 실행하기 위한; 그리고 적어도 하나의 행동가능한 의도의 실행의 결과를 출력하기 위한 명령어들을 포함한다.
예시적인 전자 디바이스는, 마이크로폰을 통해, 하나 이상의 발화들을 포함하는 제1 오디오 스트림을 수신하기 위한 수단; 제1 오디오 스트림이 렉시컬 트리거를 포함하는지의 여부를 결정하기 위한 수단; 제1 오디오 스트림이 렉시컬 트리거를 포함한다는 결정에 따라, 하나 이상의 발화들의 하나 이상의 후보 텍스트 표현들을 생성하기 위한 수단; 하나 이상의 후보 텍스트 표현들 중 적어도 하나의 후보 텍스트 표현이 가상 어시스턴트에 의해 무시되어야 하는지의 여부를 결정하기 위한 수단; 적어도 하나의 후보 텍스트 표현이 가상 어시스턴트에 의해 무시되어야 한다는 결정에 따라, 무시되어야 하는 적어도 하나의 후보 텍스트 표현 이외의 하나 이상의 후보 텍스트 표현들 중의 후보 텍스트 표현들에 기초하여 하나 이상의 후보 의도들을 생성하기 위한 수단; 하나 이상의 후보 의도들이 적어도 하나의 행동가능한 의도를 포함하는지의 여부를 결정하기 위한 수단; 하나 이상의 후보 의도들이 적어도 하나의 행동가능한 의도를 포함한다는 결정에 따라, 적어도 하나의 행동가능한 의도를 실행하기 위한 수단; 및 적어도 하나의 행동가능한 의도의 실행의 결과를 출력하기 위한 수단을 포함한다.
스피치 기반 인간-기계 상호작용을 용이하게 하는 현재의 기법들은, 전형적으로, 사용자로부터의 발화의 시작 부분에서 트리거 구절을 사용하는 것을 필요로 한다. 전술된 바와 같이, 이러한 요건은 인간-기계 상호작용이 번거로워지게 하고 인간-기계 사용자 인터페이스를 덜 자연스럽고 덜 효율적이게 만들 수 있다. 본 출원에 기술된 자연 언어 상호작용을 제공하기 위한 다양한 기법들은 트리거 구절로 모든 사용자 발화를 리드하기 위한 이러한 요건의 필요성을 제거하거나 감소시킨다. 대신에, 트리거 단어 또는 구절은 하나 이상의 사용자 발화들을 포함할 수 있는 오디오 스트림의 임의의 부분에 놓일 수 있다. 더욱이, 본 출원에 기술된 기법들은 복수의 단어들(예컨대, "안녕 시리")을 포함하는 트리거 구절을 사용하는 것을 요구하지 않는다. 단일 단어(예컨대, "시리")는 사용자 발화들을 포함하는 오디오 스트림이 가상 어시스턴트로 지향된다는 것을 나타내는 데 사용될 수 있다. 이는 더 자연스러운 통신 방식을 가능하게 한다.
게다가, 본 출원에 기술된 스피치 기반 인간-기계 상호작용을 용이하게 하기 위한 다양한 기법들은 디바이스의 작동성을 향상시키고, (예컨대, 트리거 구절로 모든 사용자 발화를 리드하는 것을 필요로 하지 않음으로써) 사용자-디바이스 인터페이스를 더 효율적이 되게 하는데, 이는, 추가로, 사용자가 디바이스를 더 빠르고 효율적으로 사용할 수 있게 함으로써 디바이스의 전력 사용량을 감소시키고 배터리 수명을 개선한다.
도 1은 다양한 예들에 따른, 디지털 어시스턴트를 구현하기 위한 시스템 및 환경을 도시하는 블록도이다.
도 2a는 다양한 예들에 따른, 디지털 어시스턴트의 클라이언트 측 부분을 구현하는 휴대용 다기능 디바이스를 도시하는 블록도이다.
도 2b는 다양한 예들에 따른, 이벤트 처리를 위한 예시적인 컴포넌트들을 도시하는 블록도이다.
도 3은 다양한 예들에 따른, 디지털 어시스턴트의 클라이언트 측 부분을 구현하는 휴대용 다기능 디바이스를 도시한다.
도 4는 다양한 예들에 따른, 디스플레이 및 터치 감응형 표면을 갖는 예시적인 다기능 디바이스의 블록도이다.
도 5a는 다양한 예들에 따른, 휴대용 다기능 디바이스 상의 애플리케이션들의 메뉴에 대한 예시적인 사용자 인터페이스를 도시한다.
도 5b는 다양한 예들에 따른, 디스플레이로부터 분리된 터치 감응형 표면을 갖는 다기능 디바이스에 대한 예시적인 사용자 인터페이스를 도시한다.
도 6a는 다양한 예들에 따른 개인용 전자 디바이스를 도시한다.
도 6b는 다양한 예들에 따른 개인용 전자 디바이스를 도시하는 블록도이다.
도 7a는 다양한 예들에 따른 디지털 어시스턴트 시스템 또는 그의 서버 부분을 도시하는 블록도이다.
도 7b는 다양한 예들에 따른, 도 7a에 도시된 디지털 어시스턴트의 기능들을 도시한다.
도 7c는 다양한 예들에 따른 온톨로지(ontology)의 일부분을 도시한다.
도 8은 자연 언어 상호작용을 제공하기 위한 예시적인 가상 어시스턴트의 블록도를 도시한다.
도 9는 가상 어시스턴트에 의해 자연 언어 상호작용을 제공하기 위한 예시적인 사용자 인터페이스를 도시한다.
도 10은 콘텍스트 정보를 사용하여 자연 언어 상호작용을 제공하기 위한 예시적인 가상 어시스턴트의 블록도를 도시한다.
도 11a는 사용 패턴과 연관된 콘텍스트 정보를 사용하여 가상 어시스턴트에 의해 자연 언어 상호작용을 제공하기 위한 예시적인 사용자 인터페이스를 도시한다.
도 11b는 감각 데이터와 연관된 콘텍스트 정보를 사용하여 가상 어시스턴트에 의해 자연 언어 상호작용을 제공하기 위한 예시적인 사용자 인터페이스를 도시한다.
도 12a 내지 도 12d는 이전에 결정된 행동가능한 의도를 실행하는 것과 연관된 콘텍스트 정보를 사용하여 가상 어시스턴트에 의해 자연 언어 상호작용을 제공하기 위한 예시적인 사용자 인터페이스들을 도시한다.
도 13a 및 도 13b는 사용자 발화들 또는 오디오 스트림들의 관계와 연관된 콘텍스트 정보를 사용하여 가상 어시스턴트에 의해 자연 언어 상호작용을 제공하기 위한 예시적인 사용자 인터페이스들을 도시한다.
도 14a 내지 도 14d는 콘텍스트 정보를 사용하여 복수의 태스크들로부터 일정 태스크를 선택하기 위한 예시적인 사용자 인터페이스들을 도시한다.
도 15a 내지 도 15g는 다양한 실시예들에 따른, 가상 어시스턴트에 의해 자연 언어 상호작용을 제공하기 위한 프로세스를 도시한다.
도 2a는 다양한 예들에 따른, 디지털 어시스턴트의 클라이언트 측 부분을 구현하는 휴대용 다기능 디바이스를 도시하는 블록도이다.
도 2b는 다양한 예들에 따른, 이벤트 처리를 위한 예시적인 컴포넌트들을 도시하는 블록도이다.
도 3은 다양한 예들에 따른, 디지털 어시스턴트의 클라이언트 측 부분을 구현하는 휴대용 다기능 디바이스를 도시한다.
도 4는 다양한 예들에 따른, 디스플레이 및 터치 감응형 표면을 갖는 예시적인 다기능 디바이스의 블록도이다.
도 5a는 다양한 예들에 따른, 휴대용 다기능 디바이스 상의 애플리케이션들의 메뉴에 대한 예시적인 사용자 인터페이스를 도시한다.
도 5b는 다양한 예들에 따른, 디스플레이로부터 분리된 터치 감응형 표면을 갖는 다기능 디바이스에 대한 예시적인 사용자 인터페이스를 도시한다.
도 6a는 다양한 예들에 따른 개인용 전자 디바이스를 도시한다.
도 6b는 다양한 예들에 따른 개인용 전자 디바이스를 도시하는 블록도이다.
도 7a는 다양한 예들에 따른 디지털 어시스턴트 시스템 또는 그의 서버 부분을 도시하는 블록도이다.
도 7b는 다양한 예들에 따른, 도 7a에 도시된 디지털 어시스턴트의 기능들을 도시한다.
도 7c는 다양한 예들에 따른 온톨로지(ontology)의 일부분을 도시한다.
도 8은 자연 언어 상호작용을 제공하기 위한 예시적인 가상 어시스턴트의 블록도를 도시한다.
도 9는 가상 어시스턴트에 의해 자연 언어 상호작용을 제공하기 위한 예시적인 사용자 인터페이스를 도시한다.
도 10은 콘텍스트 정보를 사용하여 자연 언어 상호작용을 제공하기 위한 예시적인 가상 어시스턴트의 블록도를 도시한다.
도 11a는 사용 패턴과 연관된 콘텍스트 정보를 사용하여 가상 어시스턴트에 의해 자연 언어 상호작용을 제공하기 위한 예시적인 사용자 인터페이스를 도시한다.
도 11b는 감각 데이터와 연관된 콘텍스트 정보를 사용하여 가상 어시스턴트에 의해 자연 언어 상호작용을 제공하기 위한 예시적인 사용자 인터페이스를 도시한다.
도 12a 내지 도 12d는 이전에 결정된 행동가능한 의도를 실행하는 것과 연관된 콘텍스트 정보를 사용하여 가상 어시스턴트에 의해 자연 언어 상호작용을 제공하기 위한 예시적인 사용자 인터페이스들을 도시한다.
도 13a 및 도 13b는 사용자 발화들 또는 오디오 스트림들의 관계와 연관된 콘텍스트 정보를 사용하여 가상 어시스턴트에 의해 자연 언어 상호작용을 제공하기 위한 예시적인 사용자 인터페이스들을 도시한다.
도 14a 내지 도 14d는 콘텍스트 정보를 사용하여 복수의 태스크들로부터 일정 태스크를 선택하기 위한 예시적인 사용자 인터페이스들을 도시한다.
도 15a 내지 도 15g는 다양한 실시예들에 따른, 가상 어시스턴트에 의해 자연 언어 상호작용을 제공하기 위한 프로세스를 도시한다.
실시예들의 다음 설명에서, 첨부된 도면들이 참조되며, 실시될 수 있는 특정 예들이 도면들 내에서 예시로서 도시된다. 다양한 예들의 범주를 벗어나지 않으면서 다른 예들이 이용될 수 있고 구조적 변경이 행해질 수 있다는 것이 이해되어야 한다.
보다 자연스러운 인간-기계 상호작용을 용이하게 하기 위한 다양한 기법들이 기술된다. 본 기법들은 트리거 구절로 사용자 발화를 리드할 필요성을 감소시키거나 제거하는 것, 및 허위-트리거 완화자(false-trigger mitigator, FTM)를 사용하여, 사용자 발화가 가상 어시스턴트로 지향되는지의 여부를 결정하는 것과 연관된 정확도를 개선하는 것을 포함한다. 본 기법들은, 또한, 실제 실행 없이 후보 의도 평가를 수행하여(예컨대, 드라이 런(dry run)을 행함), 이에 의해, 후보 의도가 행동가능한지의 여부를 결정하는 것을 포함한다. 이러한 결정은 프로세싱 전력의 낭비 및 사용자 혼란을 회피시키고, 따라서, 디바이스의 동작 효율을 개선한다.
이하의 설명이 다양한 요소들을 기술하기 위해 "제1", "제2" 등과 같은 용어들을 사용하지만, 이 요소들이 그 용어들에 의해 제한되어서는 안된다. 이들 용어들은 하나의 요소를 다른 요소와 구별하는 데에만 사용된다. 예를 들어, 다양하게 기술된 예들의 범주로부터 벗어남이 없이, 제1 입력이 제2 입력으로 지칭될 수 있을 것이고, 이와 유사하게, 제2 입력이 제1 입력으로 지칭될 수 있을 것이다. 제1 입력 및 제2 입력은 둘 모두 입력들이고, 일부 경우들에서, 별개이고 상이한 입력들이다.
본 명세서에서 다양하게 기술되는 예들의 설명에 사용되는 용어는 특정 예들을 기술하는 목적만을 위한 것이고, 제한하려는 의도는 아니다. 다양하게 기술된 예들의 설명 및 첨부된 청구범위에 사용되는 바와 같이, 단수의 형태("a", "an", 및 "the")는 문맥상 명백히 달리 나타내지 않는다면 복수의 형태도 마찬가지로 포함하려는 것으로 의도된다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 바와 같은 "및/또는"이라는 용어는 열거되는 연관된 항목들 중 하나 이상의 항목의 임의의 및 모든 가능한 조합들을 나타내고 그들을 포괄하는 것임이 이해될 것이다. 용어들 "포함한다(include)", "포함하는(including)", "포함한다(comprise)", 및/또는 "포함하는(comprising)"은, 본 명세서에서 사용될 때, 언급된 특징들, 정수들, 단계들, 동작들, 요소들, 및/또는 컴포넌트들의 존재를 명시하지만, 하나 이상의 다른 특징들, 정수들, 단계들, 동작들, 요소들, 컴포넌트들, 및/또는 이들의 그룹들의 존재 또는 추가를 배제하지 않음이 추가로 이해될 것이다.
용어 "~할 경우(if)"는 문맥에 따라 "~할 때(when)" 또는 "~할 시(upon)" 또는 "결정하는 것에 응답하여(in response to determining)" 또는 "검출하는 것에 응답하여(in response to detecting)"를 의미하는 것으로 해석될 수 있다. 유사하게, 구절(phrase) "~라고 결정된 경우" 또는 "[언급된 조건 또는 이벤트가] 검출된 경우"는 문맥에 따라 "~라고 결정할 시" 또는 "~라고 결정하는 것에 응답하여" 또는 "[언급된 조건 또는 이벤트]를 검출할 시" 또는 "[언급된 조건 또는 이벤트]를 검출하는 것에 응답하여"를 의미하는 것으로 해석될 수 있다.
1.
시스템 및 환경
도 1은 다양한 예들에 따른 시스템(100)의 블록도를 도시한다. 일부 예들에서, 시스템(100)은 디지털 어시스턴트를 구현한다. 용어들 "디지털 어시스턴트", "가상 어시스턴트", "지능형 자동화 어시스턴트", 또는 "자동 디지털 어시스턴트"는 구어적 및/또는 문어적 형태로 입력되는 자연 언어를 해석하여 사용자 의도를 추론하고, 추론된 사용자 의도에 기초하여 동작들을 수행하는 임의의 정보 프로세싱 시스템을 지칭한다. 예를 들어, 추론된 사용자 의도에 따라 동작하기 위해, 시스템은 다음 중 하나 이상을 수행한다: 추론된 사용자 의도를 달성하도록 설계된 단계들 및 파라미터들을 이용하여 태스크 흐름을 식별하는 것; 추론된 사용자 의도로부터의 특정 요건들을 태스크 흐름 내에 입력하는 것; 프로그램들, 방법들, 서비스들, API들 등을 호출(invoke)함으로써 태스크 흐름을 실행하는 것; 및 청각적(예컨대, 스피치) 및/또는 시각적 형태로 사용자에 대한 출력 응답들을 생성하는 것.
구체적으로, 디지털 어시스턴트는 적어도 부분적으로 자연 언어 커맨드, 요청, 진술, 서술, 및/또는 질문의 형태로 사용자 요청을 수용할 수 있다. 전형적으로, 사용자 요청은 디지털 어시스턴트에 의해 정보제공형 답변 또는 태스크의 수행 중 어느 하나를 구한다. 사용자 요청에 대한 만족스러운 응답은 요청된 정보제공형 답변의 제공, 요청된 태스크의 수행, 또는 이 둘의 조합을 포함한다. 예를 들어, 사용자는 디지털 어시스턴트에게, "내가 지금 어디에 있지?"와 같은 질문을 한다. 사용자의 현재 위치에 기초하여, 디지털 어시스턴트는 "당신은 웨스트 게이트 근처 센트럴 파크에 있습니다"라고 답변한다. 사용자는 또한 태스크의 수행, 예를 들어 "다음주 내 여자친구의 생일 파티에 내 친구들을 초대해 줘"를 요청한다. 이에 응답하여, 디지털 어시스턴트는 "네, 바로 하겠습니다"라고 말함으로써 요청을 승인확인(acknowledge)할 수 있고, 이어서 사용자의 전자 주소록에 열거된 사용자의 친구들 각각에게 사용자를 대신하여 적절한 행사 예정 초대장(calendar invite)을 전송할 수 있다. 요청된 태스크의 수행 동안, 디지털 어시스턴트는 때때로 연장된 기간에 걸쳐 다수의 정보 교환을 수반하는 연속 대화로 사용자와 상호작용한다. 디지털 어시스턴트와 상호작용하여 정보 또는 다양한 태스크들의 수행을 요청하는 수많은 다른 방식들이 있다. 구두 응답들을 제공하는 것 및 프로그래밍된 동작들을 취하는 것 외에도, 디지털 어시스턴트는 또한 예컨대, 텍스트, 경보들, 음악, 비디오들, 애니메이션들 등과 같은 다른 시각적 또는 청각적 형태들의 응답들을 제공한다.
도 1에 도시된 바와 같이, 일부 예들에서, 디지털 어시스턴트는 클라이언트-서버 모델에 따라 구현된다. 디지털 어시스턴트는 사용자 디바이스(104) 상에서 실행되는 클라이언트 측 부분(102)(이하, "DA 클라이언트(102)"), 및 서버 시스템(108) 상에서 실행되는 서버 측 부분(106)(이하, "DA 서버(106)")을 포함한다. DA 클라이언트(102)는 하나 이상의 네트워크들(110)을 통해 DA 서버(106)와 통신한다. DA 클라이언트(102)는 사용자 대면 입력 및 출력 프로세싱, 및 DA 서버(106)와의 통신과 같은 클라이언트 측 기능들을 제공한다. DA 서버(106)는 개개의 사용자 디바이스(104) 상에 각각 상주하는 임의의 수의 DA 클라이언트들(102)에 서버 측 기능들을 제공한다.
일부 예들에서, DA 서버(106)는 클라이언트 대면 I/O 인터페이스(112), 하나 이상의 프로세싱 모듈들(114), 데이터 및 모델들(116), 및 외부 서비스들에 대한 I/O 인터페이스(118)를 포함한다. 클라이언트 대면 I/O 인터페이스(112)는 DA 서버(106)에 대한 클라이언트 대면 입력 및 출력 프로세싱을 용이하게 한다. 하나 이상의 프로세싱 모듈들(114)은 데이터 및 모델들(116)을 활용하여 스피치 입력을 프로세싱하고 자연 언어 입력에 기초하여 사용자의 의도를 결정한다. 또한, 하나 이상의 프로세싱 모듈(114)은 추론된 사용자 의도에 기초하여 태스크 실행을 수행한다. 일부 예들에서, DA 서버(106)는 태스크 완수 또는 정보 획득을 위해 네트워크(들)(110)를 통해 외부 서비스들(120)과 통신한다. 외부 서비스들에 대한 I/O 인터페이스(118)는 그러한 통신을 용이하게 한다.
사용자 디바이스(104)는 임의의 적합한 전자 디바이스일 수 있다. 일부 예들에서, 사용자 디바이스는 휴대용 다기능 디바이스(예컨대, 도 2a를 참조하여 후술되는 디바이스(200)), 다기능 디바이스(예컨대, 도 4를 참조하여 후술되는 디바이스(400)), 또는 개인용 전자 디바이스(예컨대, 도 6a 및 도 6b를 참조하여 후술되는 디바이스(600))이다. 휴대용 다기능 디바이스는 PDA 및/또는 음악 재생기 기능들과 같은 다른 기능들을 또한 포함하는, 예를 들어, 모바일 전화기이다. 휴대용 다기능 디바이스들의 구체적인 예들은 미국 캘리포니아주 쿠퍼티노 소재의 Apple Inc.로부터의 iPhone®, iPod Touch®, 및 iPad® 디바이스들을 포함한다. 휴대용 다기능 디바이스들의 다른 예들은 랩톱 또는 태블릿 컴퓨터들을 제한없이 포함한다. 또한, 일부 예들에서, 사용자 디바이스(104)는 비휴대용 다기능 디바이스이다. 특히, 사용자 디바이스(104)는 데스크톱 컴퓨터, 게임 콘솔, 텔레비전, 또는 텔레비전 셋톱 박스이다. 일부 예들에서, 사용자 디바이스(104)는 터치 감응형 표면(예컨대, 터치 스크린 디스플레이들 및/또는 터치패드들)을 포함한다. 또한, 사용자 디바이스(104)는 선택적으로 물리적 키보드, 마우스 및/또는 조이스틱과 같은 하나 이상의 다른 물리적 사용자 인터페이스 디바이스들을 포함한다. 다기능 디바이스들과 같은 전자 디바이스들의 다양한 예들이 더욱 상세하게 후술된다.
통신 네트워크(들)(110)의 예들은 근거리 통신망(local area network, LAN) 및 광역 통신망(wide area network, WAN), 예컨대, 인터넷을 포함한다. 통신 네트워크(들)(110)는, 예를 들어 이더넷(Ethernet), 범용 직렬 버스(Universal Serial Bus, USB), 파이어와이어(FIREWIRE), GSM(Global System for Mobile Communications), EDGE(Enhanced Data GSM Environment), 코드 분할 다중 접속(code division multiple access, CDMA), 시간 분할 다중 접속(time division multiple access, TDMA), 블루투스(Bluetooth), Wi-Fi, VoIP(voice over Internet Protocol), Wi-MAX, 또는 임의의 다른 적합한 통신 프로토콜과 같은 다양한 유선 또는 무선 프로토콜들을 포함하는 임의의 알려진 네트워크 프로토콜을 이용하여 구현된다.
서버 시스템(108)은 하나 이상의 독립형 데이터 프로세싱 장치 또는 분산형 컴퓨터 네트워크 상에 구현된다. 일부 예들에서, 서버 시스템(108)은 서버 시스템(108)의 기본 컴퓨팅 리소스들 및/또는 인프라구조 리소스들을 제공하기 위해 제3자 서비스 제공자들(예컨대, 제3자 클라우드 서비스 제공자들)의 다양한 가상 디바이스들 및/또는 서비스들을 또한 채용한다.
일부 예들에서, 사용자 디바이스(104)는 제2 사용자 디바이스(122)를 통해 DA 서버(106)와 통신한다. 제2 사용자 디바이스(122)는 사용자 디바이스(104)와 유사 또는 동일하다. 예를 들어, 제2 사용자 디바이스(122)는 도 2a, 도 4, 및 도 6a와 도 6b를 참조하여 하기에 기술되는 디바이스들(200, 400, 또는 600)과 유사하다. 사용자 디바이스(104)는 직접 통신 접속, 예컨대, 블루투스, NFC, BTLE 등을 통해, 또는 유선 또는 무선 네트워크, 예컨대, 로컬 Wi-Fi 네트워크를 통해 제2 사용자 디바이스(122)에 통신가능하게 커플링하도록 구성된다. 일부 예들에서, 제2 사용자 디바이스(122)는 사용자 디바이스(104)와 DA 서버(106) 사이의 프록시(proxy)로서 동작하도록 구성된다. 예를 들어, 사용자 디바이스(104)의 DA 클라이언트(102)는 제2 사용자 디바이스(122)를 통해 DA 서버(106)로 정보(예컨대, 사용자 디바이스(104)에서 수신된 사용자 요청)를 송신하도록 구성된다. DA 서버(106)는 정보를 프로세싱하고 제2 사용자 디바이스(122)를 통해 사용자 디바이스(104)로 관련 데이터(예컨대, 사용자 요청에 응답하는 데이터 콘텐츠)를 반환한다.
일부 예들에서, 사용자 디바이스(104)는 사용자 디바이스(104)로부터 송신되는 정보의 양을 감소시키기 위해 데이터에 대한 단축 요청(abbreviated request)들을 제2 사용자 디바이스(122)로 통신하도록 구성된다. 제2 사용자 디바이스(122)는 DA 서버(106)로 송신할 완전한 요청을 생성하기 위해 단축 요청에 추가하기 위한 보완 정보를 결정하도록 구성된다. 이러한 시스템 아키텍처는, 유리하게도, 제한된 통신 능력들 및/또는 제한된 배터리 전력을 갖는 사용자 디바이스(104)(예컨대, 시계 또는 유사한 소형 전자 디바이스)가, 보다 큰 통신 능력들 및/또는 배터리 전력을 갖는 제2 사용자 디바이스(122)(예컨대, 모바일 전화기, 랩톱 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터 등)를 DA 서버(106)에 대한 프록시로서 사용함으로써, DA 서버(106)에 의해 제공되는 서비스들에 액세스하도록 할 수 있다. 2개의 사용자 디바이스들(104, 122)만이 도 1에 도시되어 있지만, 일부 예들에서, 시스템(100)은 DA 서버 시스템(106)과 통신하기 위해 이러한 프록시 구성으로 구성되는 임의의 개수 및 유형의 사용자 디바이스들을 포함한다는 것이 이해되어야 한다.
도 1에 도시된 디지털 어시스턴트가 클라이언트 측 부분(예컨대, DA 클라이언트(102)) 및 서버 측 부분(예컨대, DA 서버(106)) 둘 모두를 포함하지만, 일부 예들에서, 디지털 어시스턴트의 기능들은 사용자 디바이스 상에 설치된 독립형 애플리케이션으로서 구현된다. 게다가, 디지털 어시스턴트의 클라이언트 부분과 서버 부분 사이의 기능들의 분담은 상이한 구현예들에서 다를 수 있다. 예를 들어, 일부 예들에서, DA 클라이언트는, 오로지 사용자 대면 입력 및 출력 프로세싱 기능들만을 제공하고 디지털 어시스턴트의 다른 모든 기능들을 백엔드 서버에 위임하는 씬-클라이언트(thin-client)이다.
2.
전자 디바이스
이제, 디지털 어시스턴트의 클라이언트 측 부분을 구현하기 위한 전자 디바이스들의 실시예들에 주목한다. 도 2a는 일부 실시예들에 따른, 터치 감응형 디스플레이 시스템(212)을 갖는 휴대용 다기능 디바이스(200)를 도시하는 블록도이다. 터치 감응형 디스플레이(212)는 때때로 편의상 "터치 스크린"이라고 지칭되고, 때때로 "터치 감응형 디스플레이 시스템"으로 알려지거나 지칭된다. 디바이스(200)는 메모리(202)(선택적으로, 하나 이상의 컴퓨터 판독가능 저장 매체를 포함함), 메모리 제어기(222), 하나 이상의 프로세싱 유닛(CPU)(220), 주변기기 인터페이스(218), RF 회로부(208), 오디오 회로부(210), 스피커(211), 마이크로폰(213), 입/출력(I/O) 서브시스템(206), 다른 입력 제어 디바이스들(216), 및 외부 포트(224)를 포함한다. 디바이스(200)는 선택적으로 하나 이상의 광 센서(optical sensor)(264)를 포함한다. 디바이스(200)는, 선택적으로, 디바이스(200)(예컨대, 디바이스(200)의 터치 감응형 디스플레이 시스템(212)과 같은 터치 감응형 표면) 상의 접촉들의 세기를 검출하기 위한 하나 이상의 접촉 세기 센서(265)를 포함한다. 디바이스(200)는, 선택적으로, 디바이스(200) 상에 촉각적 출력들을 생성(예컨대, 디바이스(200)의 터치 감응형 디스플레이 시스템(212)과 같은 터치 감응형 표면 또는 디바이스(400)의 터치패드(455) 상에 촉각적 출력들을 생성)하기 위한 하나 이상의 촉각적 출력 생성기(267)를 포함한다. 이들 컴포넌트는 선택적으로 하나 이상의 통신 버스 또는 신호 라인(203)을 통해 통신한다.
명세서 및 청구범위에서 사용되는 바와 같이, 터치 감응형 표면 상의 접촉의 "세기"라는 용어는 터치 감응형 표면 상의 접촉(예컨대, 손가락 접촉)의 힘 또는 압력(단위 면적 당 힘), 또는 터치 감응형 표면 상의 접촉의 힘 또는 압력에 대한 대체물(대용물)을 지칭한다. 접촉의 세기는, 적어도 4개의 구별되는 값들을 포함하고 더 전형적으로는 수백 개(예컨대, 적어도 256개)의 구별되는 값들을 포함하는 일정 범위의 값들을 갖는다. 접촉의 세기는, 선택적으로, 다양한 접근법들, 및 다양한 센서들 또는 센서들의 조합들을 사용하여 결정(또는 측정)된다. 예를 들어, 터치 감응형 표면 아래의 또는 그에 인접한 하나 이상의 힘 센서는 터치 감응형 표면 상의 다양한 지점들에서 힘을 측정하는 데 선택적으로 사용된다. 일부 구현예들에서는, 다수의 힘 센서들로부터의 힘 측정치들이 접촉의 추정되는 힘을 결정하기 위해 조합(예컨대, 가중 평균)된다. 유사하게, 스타일러스의 압력 감응형 팁(tip)이 터치 감응형 표면 상의 스타일러스의 압력을 결정하는 데 선택적으로 사용된다. 대안적으로, 터치 감응형 표면 상에서 검출된 접촉 면적의 크기 및/또는 그에 대한 변화들, 접촉 부근의 터치 감응형 표면의 커패시턴스 및/또는 그에 대한 변화들, 및/또는 접촉 부근의 터치 감응형 표면의 저항 및/또는 그에 대한 변화들은 터치 감응형 표면 상의 접촉의 힘 또는 압력에 대한 대체물로서 선택적으로 이용된다. 일부 구현예들에서, 접촉 힘 또는 압력에 대한 대체 측정치들은 세기 임계치가 초과되었는지의 여부를 결정하는 데 직접 이용된다(예컨대, 세기 임계치는 대체 측정치들에 대응하는 단위로 기술된다). 일부 구현예들에서, 접촉 힘 또는 압력에 대한 대체 측정치들은 추정된 힘 또는 압력으로 변환되고, 추정된 힘 또는 압력은 세기 임계치가 초과되었는지의 여부를 결정하기 위해 이용된다(예컨대, 세기 임계치는 압력의 단위로 측정된 압력 임계치이다). 사용자 입력의 속성으로서 접촉의 세기를 사용하는 것은, 그렇지 않았으면 어포던스들을 (예컨대, 터치 감응형 디스플레이 상에) 디스플레이하고/하거나 (예컨대, 터치 감응형 디스플레이, 터치 감응형 표면, 또는 노브(knob) 또는 버튼과 같은 물리적/기계적 제어부를 통해) 사용자 입력을 수신하기 위한 제한된 실면적을 갖는 감소된 크기의 디바이스 상에서 사용자에 의해 액세스 가능하지 않을 수 있는 부가적인 디바이스 기능에의 사용자 액세스를 가능하게 한다.
명세서 및 청구범위에 사용되는 바와 같이, "촉각적 출력"이라는 용어는 디바이스의 이전 위치에 대한 디바이스의 물리적 변위, 디바이스의 다른 컴포넌트(예컨대, 하우징)에 대한 디바이스의 컴포넌트(예컨대, 터치 감응형 표면)의 물리적 변위, 또는 사용자의 촉각을 이용하여 사용자에 의해 검출될 디바이스의 질량 중심에 대한 컴포넌트의 변위를 지칭한다. 예를 들면, 디바이스 또는 디바이스의 컴포넌트가 터치에 감응하는 사용자의 표면(예컨대, 손가락, 손바닥, 또는 사용자의 손의 기타 부분)과 접촉하는 상황에서, 물리적 변위에 의해 생성된 촉각적 출력은 사용자에 의해 디바이스 또는 디바이스의 컴포넌트의 물리적 특성들에서의 인지된 변화에 대응하는 촉감(tactile sensation)으로서 해석될 것이다. 예를 들어, 터치 감응형 표면(예를 들어, 터치 감응형 디스플레이 또는 트랙패드)의 이동은 선택적으로 물리적 액추에이터 버튼의 "다운 클릭(down click)" 또는 "업 클릭(up click)"으로서 사용자에 의해 해석된다. 일부 경우에, 사용자는 사용자의 이동에 의해 물리적으로 눌리는 (예를 들어, 변위되는) 터치 감응형 표면과 연관된 물리적 액추에이터 버튼의 이동이 없는 경우에도, "다운 클릭" 또는 "업 클릭"과 같은 촉감을 느낄 것이다. 다른 예로서, 터치 감응형 표면의 이동은, 선택적으로, 터치 감응형 표면의 평활도의 변화가 없을 때에도 터치 감응형 표면의 "거칠기(roughness)"로서 사용자에 의해 해석되거나 감지된다. 사용자에 의한 터치의 그러한 해석들이 사용자의 개별화된 감각 인지(sensory perception)들에 영향을 받기 쉬울 것이지만, 대다수의 사용자들에게 공통적인 많은 터치 감각 인지들이 존재한다. 따라서, 촉각적 출력이 사용자의 특정 감각 인지(예컨대, "업 클릭", "다운 클릭", "거칠기")에 대응하는 것으로서 설명될 때, 달리 언급되지 않는다면, 생성된 촉각적 출력은 전형적인(또는 평균적인) 사용자에 대한 설명된 감각 인지를 생성할 디바이스 또는 그의 컴포넌트의 물리적 변위에 대응한다.
디바이스(200)는 휴대용 다기능 디바이스의 일례일 뿐이고, 디바이스(200)는, 선택적으로, 도시된 것보다 더 많거나 더 적은 컴포넌트들을 갖거나, 선택적으로, 2개 이상의 컴포넌트들을 조합하거나, 또는 선택적으로 컴포넌트들의 상이한 구성 또는 배열을 갖는다는 것이 인식되어야 한다. 도 2a에 도시된 다양한 컴포넌트들은 하나 이상의 신호 프로세싱 및/또는 ASIC(application-specific integrated circuit)들을 비롯한, 하드웨어, 소프트웨어, 또는 하드웨어와 소프트웨어 둘 모두의 조합으로 구현된다.
메모리(202)는 하나 이상의 컴퓨터 판독가능 저장 매체들을 포함한다. 컴퓨터 판독가능 저장 매체들은, 예를 들어, 유형적(tangible)이고 비일시적이다. 메모리(202)는 고속 랜덤 액세스 메모리를 포함하고, 또한 하나 이상의 자기 디스크 저장 디바이스, 플래시 메모리 디바이스, 또는 다른 비휘발성 솔리드 스테이트 메모리 디바이스(non-volatile solid-state memory device)와 같은 비휘발성 메모리를 포함한다. 메모리 제어기(222)는 디바이스(200)의 다른 컴포넌트들에 의한 메모리(202)에의 액세스를 제어한다.
일부 예들에서, 메모리(202)의 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체는, 명령어 실행 시스템, 장치, 또는 디바이스, 예컨대, 컴퓨터 기반 시스템, 프로세서-포함(processor-containing) 시스템, 또는 명령어 실행 시스템, 장치, 또는 디바이스로부터 명령어들을 페치하여 명령어들을 실행할 수 있는 다른 시스템에 의해 또는 그와 관련하여 사용하기 위한 (예컨대, 후술되는 프로세스들의 태양들을 수행하기 위한) 명령어들을 저장하는 데 사용된다. 다른 예들에서, (예컨대, 후술되는 프로세스들의 양태들을 수행하기 위한) 명령어들은 서버 시스템(108)의 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체(도시되지 않음) 상에 저장되거나 또는 메모리(202)의 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체와 서버 시스템(108)의 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체 사이에서 분담된다.
주변기기 인터페이스(218)는 디바이스의 입력 및 출력 주변기기들을 CPU(220) 및 메모리(202)에 커플링시키는 데 사용된다. 하나 이상의 프로세서(220)는 디바이스(200)에 대한 다양한 기능들을 수행하고 데이터를 프로세싱하기 위해 메모리(202)에 저장된 다양한 소프트웨어 프로그램들 및/또는 명령어들의 세트들을 구동하거나 실행시킨다. 일부 실시예들에서, 주변기기 인터페이스(218), CPU(220) 및 메모리 제어기(222)는 칩(204)과 같은 단일 칩 상에서 구현된다. 일부 다른 실시예들에서, 이들은 별개의 칩들 상에서 구현된다.
RF(radio frequency) 회로부(208)는 전자기 신호들이라고도 지칭되는 RF 신호들을 수신 및 전송한다. RF 회로부(208)는 전기 신호들을 전자기 신호들로/로부터 변환하고, 전자기 신호들을 통해 통신 네트워크들 및 다른 통신 디바이스들과 통신한다. RF 회로부(208)는 선택적으로 안테나 시스템, RF 송수신기, 하나 이상의 증폭기, 튜너, 하나 이상의 발진기, 디지털 신호 프로세서, CODEC 칩셋, 가입자 식별 모듈(subscriber identity module; SIM) 카드, 메모리 등을 포함하지만 이들로 한정되지 않는, 이러한 기능들을 수행하기 위한 잘 알려진 회로부를 포함한다. RF 회로부(208)는 선택적으로 네트워크들, 예를 들면 월드 와이드 웹(WWW)으로도 지칭되는 인터넷, 인트라넷, 및/또는 무선 네트워크, 예컨대 셀룰러 전화 네트워크, 무선 근거리 통신망(local area network; LAN) 및/또는 대도시 통신망(metropolitan area network; MAN), 및 다른 디바이스들과 무선 통신에 의해 통신한다. RF 회로부(208)는 선택적으로 단거리 통신 라디오와 같은, 근거리 통신(near field communication; NFC) 필드를 검출하기 위한 잘 알려진 회로부를 포함한다. 무선 통신은, 선택적으로, GSM(Global System for Mobile Communications), EDGE(Enhanced Data GSM Environment), HSDPA(high-speed downlink packet access), HSUPA(high-speed uplink packet access), EV-DO(Evolution, Data-Only), HSPA, HSPA+, DC-HSPDA(Dual-Cell HSPA), LTE(long term evolution), NFC(near field communication), W-CDMA(wideband code division multiple access), CDMA(code division multiple access), TDMA(time division multiple access), 블루투스, BTLE(Bluetooth Low Energy), Wi-Fi(Wireless Fidelity)(예컨대, IEEE 802.11a, IEEE 802.11b, IEEE 802.11g, IEEE 802.11n 및/또는 IEEE 802.11ac), VoIP(voice over Internet Protocol), Wi-MAX, 이메일용 프로토콜(예컨대, IMAP(Internet message access protocol) 및/또는 POP(post office protocol)), 인스턴트 메시징(예컨대, XMPP(extensible messaging and presence protocol), SIMPLE(Session Initiation Protocol for Instant Messaging and Presence Leveraging Extensions), IMPS(Instant Messaging and Presence Service)), 및/또는 SMS(Short message Service), 또는 본 문서의 출원일 당시 아직 개발되지 않은 통신 프로토콜들을 비롯한, 임의의 다른 적합한 통신 프로토콜을 포함하지만 이들로 제한되지는 않는, 복수의 통신 표준들, 프로토콜들 및 기술들 중 임의의 것을 이용한다.
오디오 회로부(210), 스피커(211) 및 마이크로폰(213)은 사용자와 디바이스(200) 사이의 오디오 인터페이스를 제공한다. 오디오 회로부(210)는 주변기기 인터페이스(218)로부터 오디오 데이터를 수신하고, 그 오디오 데이터를 전기 신호로 변환하고, 그 전기 신호를 스피커(211)로 송신한다. 스피커(211)는 전기 신호를 사람이 들을 수 있는 음파로 변환한다. 오디오 회로부(210)는 또한 마이크로폰(213)에 의해 음파로부터 변환된 전기 신호를 수신한다. 오디오 회로부(210)는 전기 신호를 오디오 데이터로 변환하고, 프로세싱을 위해 그 오디오 데이터를 주변기기 인터페이스(218)로 송신한다. 오디오 데이터는 주변기기 인터페이스(218)에 의해 메모리(202) 및/또는 RF 회로부(208)로부터 인출되고/되거나 이로 송신된다. 일부 실시예들에서, 오디오 회로부(210)는 또한 헤드셋 잭(예를 들면, 도 3의 312)을 포함한다. 헤드셋 잭은 출력-전용 헤드폰들, 또는 출력(예컨대, 한쪽 또는 양쪽 귀용 헤드폰) 및 입력(예컨대, 마이크로폰) 양쪽 모두를 갖는 헤드셋과 같은 분리가능한 오디오 입/출력 주변기기들과 오디오 회로부(210) 사이의 인터페이스를 제공한다.
I/O 서브시스템(206)은 터치 스크린(212) 및 다른 입력 제어 디바이스들(216)과 같은, 디바이스(200) 상의 입/출력 주변기기들을 주변기기 인터페이스(218)에 커플링시킨다. I/O 서브시스템(206)은 선택적으로 디스플레이 제어기(256), 광 센서 제어기(258), 세기 센서 제어기(259), 햅틱 피드백 제어기(261) 및 다른 입력 또는 제어 디바이스들을 위한 하나 이상의 입력 제어기(260)를 포함한다. 하나 이상의 입력 제어기(260)는 다른 입력 제어 디바이스들(216)로부터/로 전기 신호들을 수신/전송한다. 다른 입력 제어 디바이스들(216)은 선택적으로 물리적 버튼들(예컨대, 푸시 버튼(push button), 로커 버튼(rocker button) 등), 다이얼, 슬라이더 스위치, 조이스틱, 클릭 휠 등을 포함한다. 일부 대안적인 실시예들에서, 입력 제어기(들)(260)는 선택적으로 키보드, 적외선 포트, USB 포트, 및 마우스와 같은 포인터 디바이스 중 임의의 것에 커플링된다(또는 어떤 것에도 커플링되지 않는다). 하나 이상의 버튼(예를 들면, 도 3의 308)은 선택적으로 스피커(211) 및/또는 마이크로폰(213)의 음량 제어를 위한 업/다운 버튼을 포함한다. 하나 이상의 버튼은 선택적으로 푸시 버튼(예를 들면, 도 3의 306)을 포함한다.
푸시 버튼의 빠른 누르기(quick press)는 터치 스크린(212)의 잠금을 풀거나, 디바이스를 잠금해제하기 위해 터치 스크린 상의 제스처들을 사용하는 프로세스를 시작하며, 이는 2005년 12월 23일자로 출원된 미국 특허 출원 제11/322,549호(미국 특허 제7,657,849호), "Unlocking a Device by Performing Gestures on an Unlock Image"에 설명된 바와 같고, 이로써 그 출원은 그 전체가 참고로 포함된다. 푸시 버튼(예컨대, 306)의 더 긴 누르기는 디바이스(200)의 전원을 켜거나 끈다. 사용자는 버튼들 중 하나 이상의 버튼의 기능을 맞춤화할 수 있다. 터치 스크린(212)은 가상 또는 소프트 버튼들 및 하나 이상의 소프트 키보드를 구현하는 데 사용된다.
터치 감응형 디스플레이(212)는 디바이스와 사용자 사이에서 입력 인터페이스 및 출력 인터페이스를 제공한다. 디스플레이 제어기(256)는 터치 스크린(212)으로부터/으로 전기 신호들을 수신 및/또는 전송한다. 터치 스크린(212)은 사용자에게 시각적 출력을 디스플레이한다. 시각적 출력은 그래픽, 텍스트, 아이콘들, 비디오 및 이들의 임의의 조합("그래픽"으로 총칭함)을 포함한다. 일부 실시예들에서, 시각적 출력의 일부 또는 전부가 사용자 인터페이스 객체들에 대응한다.
터치 스크린(212)은 햅틱 및/또는 촉각적 접촉에 기초하여 사용자로부터의 입력을 수용하는 터치 감응형 표면, 센서 또는 센서들의 세트를 갖는다. 터치 스크린(212) 및 디스플레이 제어기(256)는 (메모리(202) 내의 임의의 연관된 모듈들 및/또는 명령어들의 세트들과 함께) 터치 스크린(212) 상에의 접촉(및 접촉의 임의의 이동 또는 중단)을 검출하고, 검출된 접촉을 터치 스크린(212) 상에 디스플레이된 사용자 인터페이스 객체들(예컨대, 하나 이상의 소프트 키들, 아이콘들, 웹페이지들 또는 이미지들)과의 상호작용으로 변환한다. 예시적인 실시예에서, 터치 스크린(212)과 사용자 사이의 접촉 지점은 사용자의 손가락에 대응한다.
터치 스크린(212)은, LCD(liquid crystal display) 기술, LPD(light emitting polymer display) 기술, 또는 LED(light emitting diode) 기술을 이용하지만, 다른 실시예들에서는 다른 디스플레이 기술들이 이용될 수 있다. 터치 스크린(212) 및 디스플레이 제어기(256)는, 용량성, 저항성, 적외선, 및 표면 음향파 기술들뿐만 아니라 다른 근접 센서 어레이들, 또는 터치 스크린(212)과의 하나 이상의 접촉 지점들을 결정하기 위한 다른 요소들을 포함하지만 이들로 제한되지 않는, 현재 알려져 있거나 추후에 개발되는 복수의 터치 감지 기술들 중 임의의 것을 사용하여, 접촉 및 그의 임의의 이동 또는 중단을 검출한다. 예시적인 실시예에서, 미국 캘리포니아주 쿠퍼티노 소재의 애플 인크.로부터의 아이폰® 및 아이팟 터치®에서 발견되는 것과 같은 투영형 상호 정전용량 감지 기술(projected mutual capacitance sensing technology)이 이용된다.
터치 스크린(212)의 일부 실시예들에서의 터치 감응형 디스플레이는 하기 미국 특허들: 제6,323,846호(Westerman 외), 제6,570,557호(Westerman 외), 및/또는 제6,677,932호(Westerman), 및/또는 미국 특허 공개 공보 제2002/0015024A1호에 기재된 다중-터치 감응형 터치패드들과 유사할 수 있으며, 이들 각각은 그 전체가 참고로 본 명세서에 포함된다. 그러나, 터치 스크린(212)은 디바이스(200)로부터의 시각적 출력을 디스플레이하는 반면, 터치 감응형 터치패드들은 시각적 출력을 제공하지 않는다.
터치 스크린(212)의 일부 실시예들에서의 터치 감응형 디스플레이는 하기 출원들에 기재된 바와 같다: (1) 2006년 5월 2일자로 출원된 미국 특허 출원 제11/381,313호, "Multipoint Touch Surface Controller"; (2) 2004년 5월 6일자로 출원된 미국 특허 출원 제10/840,862호, "Multipoint Touchscreen"; (3) 2004년 7월 30일자로 출원된 미국 특허 출원 제10/903,964호, "Gestures For Touch Sensitive Input Devices"; (4) 2005년 1월 31일자로 출원된 미국 특허 출원 제11/048,264호, "Gestures For Touch Sensitive Input Devices"; (5) 2005년 1월 18일자로 출원된 미국 특허 출원 제11/038,590호, "Mode-Based Graphical User Interfaces For Touch Sensitive Input Devices"; (6) 2005년 9월 16일자로 출원된 미국 특허 출원 제11/228,758호, "Virtual Input Device Placement On A Touch Screen User Interface"; (7) 2005년 9월 16일자로 출원된 미국 특허 출원 제11/228,700호, "Operation Of A Computer With A Touch Screen Interface"; (8) 2005년 9월 16일자로 출원된 미국 특허 출원 제11/228,737호, "Activating Virtual Keys Of A Touch-Screen Virtual Keyboard"; 및 (9) 2006년 3월 3일자로 출원된 미국 특허 출원 제11/367,749호, "Multi-Functional Hand-Held Device". 이 출원들 모두는 그 전문이 본 명세서에 참조로서 편입된다.
터치 스크린(212)은, 예를 들어, 100 dpi를 초과하는 비디오 해상도를 갖는다. 일부 실시예들에서, 터치 스크린은 대략 160 dpi의 비디오 해상도를 갖는다. 사용자는 스타일러스, 손가락 등과 같은 임의의 적합한 물체 또는 부속물을 사용하여 터치 스크린(212)과 접촉한다. 일부 실시예들에서, 사용자 인터페이스는 손가락-기반 접촉 및 제스처를 주로 이용하여 작업하도록 설계되는데, 이는 터치 스크린 상에서의 손가락의 더 넓은 접촉 면적으로 인해 스타일러스-기반 입력보다 덜 정밀할 수 있다. 일부 실시예들에서, 디바이스는 대략적인 손가락 기반 입력을, 사용자가 원하는 동작들을 수행하기 위한 정밀한 포인터/커서 위치 또는 커맨드로 변환한다.
일부 실시예들에서, 터치 스크린 이외에, 디바이스(200)는 특정 기능들을 활성화 또는 비활성화하기 위한 터치패드(도시되지 않음)를 포함한다. 일부 실시예들에서, 터치패드는, 터치 스크린과는 달리, 시각적 출력을 디스플레이하지 않는 디바이스의 터치 감응형 영역이다. 터치패드는 터치 스크린(212)과는 별개인 터치 감응형 표면 또는 터치 스크린에 의해 형성되는 터치 감응형 표면의 연장부이다.
디바이스(200)는 또한 다양한 컴포넌트들에 전력을 공급하기 위한 전력 계통(262)을 포함한다. 전력 시스템(262)은 전력 관리 시스템, 하나 이상의 전원들(예를 들어, 배터리, 교류 전류(alternating current, AC)), 재충전 시스템, 전력 고장 검출 회로, 전력 변환기 또는 인버터, 전력 상태 표시자(예를 들어, 발광 다이오드(LED)), 및 휴대용 디바이스들 내에서의 전력의 생성, 관리 및 분배와 연관된 임의의 다른 컴포넌트들을 포함한다.
디바이스(200)는 또한 하나 이상의 광 센서들(264)을 포함한다. 도 2a는 I/O 서브시스템(206) 내의 광 센서 제어기(258)에 커플링되는 광 센서를 도시한다. 광 센서(264)는 CCD(charge-coupled device) 또는 CMOS(complementary metal-oxide semiconductor) 포토트랜지스터들을 포함한다. 광 센서(264)는 하나 이상의 렌즈를 통해 투영되는, 주변환경으로부터의 광을 수광하고, 그 광을 이미지를 표현하는 데이터로 변환한다. 이미징 모듈(243)(카메라 모듈이라고도 지칭됨)과 함께, 광 센서(264)는 정지 이미지들 또는 비디오를 캡처한다. 일부 실시예들에서, 광 센서는 디바이스(200) 전면 상의 터치 스크린 디스플레이(212)의 반대편인 디바이스의 배면 상에 위치되어, 터치 스크린 디스플레이가 정지 및/또는 비디오 이미지 획득을 위한 뷰파인더로서 사용되게 한다. 일부 실시예들에서, 광 센서가 디바이스의 전면 상에 위치되어, 사용자가 터치 스크린 디스플레이 상에서 다른 화상 회의 참여자들을 보는 동안, 사용자의 이미지가 화상 회의를 위해 획득되게 한다. 일부 실시예들에서, 광 센서(264)의 위치는 (예를 들어, 디바이스 하우징 내의 렌즈 및 센서를 회전시킴으로써) 사용자에 의해 변경될 수 있어, 단일 광 센서(264)가 터치 스크린 디스플레이와 함께 화상 회의와 정지 및/또는 비디오 이미지 획득 둘 모두에 사용되게 한다.
디바이스(200)는 또한, 선택적으로, 하나 이상의 접촉 세기 센서(265)를 포함한다. 도 2a는 I/O 서브시스템(206) 내의 세기 센서 제어기(259)에 커플링된 접촉 세기 센서를 도시한다. 접촉 세기 센서(265)는, 선택적으로, 하나 이상의 압전 저항 변형 게이지, 용량성 힘 센서, 전기적 힘 센서, 압전 힘 센서, 광학적 힘 센서, 용량성 터치 감응형 표면, 또는 다른 세기 센서들(예컨대, 터치 감응형 표면 상의 접촉의 힘(또는 압력)을 측정하는 데 사용되는 센서들)을 포함한다. 접촉 세기 센서(265)는 주변환경으로부터 접촉 세기 정보(예컨대, 압력 정보 또는 압력 정보에 대한 프록시)를 수신한다. 일부 실시예들에서, 적어도 하나의 접촉 세기 센서는 터치 감응형 표면(예를 들면, 터치 감응형 디스플레이 시스템(212))과 함께 위치(collocate)되거나 그에 근접한다. 일부 실시예들에서, 적어도 하나의 접촉 세기 센서가 디바이스(200)의 전면 상에 위치된 터치 스크린 디스플레이(212)의 반대편인 디바이스(200)의 배면 상에 위치된다.
디바이스(200)는 또한 하나 이상의 근접 센서들(266)을 포함한다. 도 2a는 주변기기 인터페이스(218)에 커플링된 근접 센서(266)를 도시한다. 대안적으로, 근접 센서(266)는 I/O 서브시스템(206) 내의 입력 제어기(260)에 커플링된다. 근접 센서(266)는 미국 특허 출원들 제11/241,839호, "Proximity Detector In Handheld Device"; 제11/240,788호, "Proximity Detector In Handheld Device"; 제11/620,702호, "Using Ambient Light Sensor To Augment Proximity Sensor Output"; 제11/586,862호, "Automated Response To And Sensing Of User Activity In Portable Devices"; 및 제11/638,251호, "Methods And Systems For Automatic Configuration Of Peripherals"에 기술된 바와 같이 수행할 수 있으며, 이들은 그 전문이 본 명세서에 참조로서 편입된다. 일부 실시예들에서, 근접 센서는 다기능 디바이스가 사용자의 귀 근처에 위치될 때(예컨대, 사용자가 전화 통화를 하고 있을 때), 터치 스크린(212)을 끄고 디스에이블(disable)시킨다.
디바이스(200)는 또한, 선택적으로, 하나 이상의 촉각적 출력 생성기(267)를 포함한다. 도 2a는 I/O 서브시스템(206) 내의 햅틱 피드백 제어기(261)에 커플링된 촉각적 출력 생성기를 도시한다. 촉각적 출력 생성기(267)는, 선택적으로, 스피커들 또는 다른 오디오 컴포넌트들과 같은 하나 이상의 전자음향 디바이스 및/또는 모터, 솔레노이드, 전기활성 중합체, 압전 액추에이터, 정전 액추에이터, 또는 다른 촉각적 출력 생성 컴포넌트(예컨대, 전기 신호들을 디바이스 상의 촉각적 출력들로 변환하는 컴포넌트)와 같은, 에너지를 선형 모션(linear motion)으로 변환하는 전자기계 디바이스들을 포함한다. 접촉 세기 센서(265)는 햅틱 피드백 모듈(233)로부터 촉각적 피드백 생성 명령어들을 수신하여 디바이스(200)의 사용자에 의해 감지될 수 있는 디바이스(200) 상의 촉각적 출력들을 생성한다. 일부 실시예들에서, 적어도 하나의 촉각적 출력 생성기는 터치 감응형 표면(예컨대, 터치 감응형 디스플레이 시스템(212))과 함께 위치되거나 그에 근접하며, 선택적으로, 터치 감응형 표면을 수직으로(예컨대, 디바이스(200)의 표면 내/외로) 또는 측방향으로(예컨대, 디바이스(200)의 표면과 동일한 평면에서 전후로) 이동시킴으로써 촉각적 출력을 생성한다. 일부 실시예들에서, 적어도 하나의 촉각적 출력 생성기 센서는 디바이스(200)의 전면 상에 위치된 터치 스크린 디스플레이(212)의 반대편인 디바이스(200)의 배면 상에 위치된다.
디바이스(200)는 또한 하나 이상의 가속도계들(268)을 포함한다. 도 2a는 주변기기 인터페이스(218)에 커플링된 가속도계(268)를 도시한다. 대안적으로, 가속도계(268)는 I/O 서브시스템(206) 내의 입력 제어기(260)에 커플링된다. 가속도계(268)는, 예를 들어, 미국 특허 공개 제20050190059호, "Acceleration-based Theft Detection System for Portable Electronic Devices", 및 미국 특허 공개 제20060017692호, "Methods And Apparatuses For Operating A Portable Device Based On An Accelerometer"에 기술된 바와 같이 수행하며, 이들 둘 모두는 그 전체가 본 명세서에 참고로 포함된다. 일부 실시예들에서, 하나 이상의 가속도계로부터 수신된 데이터의 분석에 기초하여 터치 스크린 디스플레이 상에 세로보기(portrait view) 또는 가로보기(landscape view)로 정보가 디스플레이된다. 디바이스(200)는, 선택적으로, 가속도계(들)(268) 외에도, 자력계(도시되지 않음), 및 디바이스(200)의 위치 및 배향(예컨대, 세로 또는 가로)에 관한 정보를 획득하기 위한 GPS(Global Positioning System)(또는 GLONASS 또는 다른 글로벌 내비게이션 시스템) 수신기(도시되지 않음)를 포함한다.
일부 실시예들에서, 메모리(202)에 저장된 소프트웨어 컴포넌트들은 운영 체제(226), 통신 모듈(또는 명령어들의 세트)(228), 접촉/모션 모듈(또는 명령어들의 세트)(230), 그래픽 모듈(또는 명령어들의 세트)(232), 텍스트 입력 모듈(또는 명령어들의 세트)(234), GPS 모듈(또는 명령어들의 세트)(235), 디지털 어시스턴트 클라이언트 모듈(229), 및 애플리케이션들(또는 명령어들의 세트들)(236)을 포함한다. 또한, 메모리(202)는 데이터 및 모델들, 예컨대, 사용자 데이터 및 모델들(231)을 저장한다. 게다가, 일부 실시예들에서, 메모리(도 2a의 202 또는 도 4의 470)는 도 2a 및 도 4에 도시된 바와 같이 디바이스/글로벌 내부 상태(257)를 저장한다. 디바이스/글로벌 내부 상태(257)는: 존재하는 경우, 어떤 애플리케이션들이 현재 활성인지를 나타내는 활성 애플리케이션 상태; 어떤 애플리케이션들, 뷰들 또는 다른 정보가 터치 스크린 디스플레이(212)의 다양한 영역들을 점유하는지를 나타내는 디스플레이 상태; 디바이스의 다양한 센서들 및 입력 제어 디바이스(216)들로부터 얻어진 정보를 포함하는 센서 상태; 및 디바이스의 위치 및/또는 자세에 관한 위치 정보 중 하나 이상을 포함한다.
운영 체제(226)(예컨대, 다윈(Darwin), RTXC, LINUX, UNIX, OS X, iOS, WINDOWS, 또는 VxWorks와 같은 임베디드 운영 체제)는 일반적인 시스템 태스크들(예컨대, 메모리 관리, 저장 디바이스 제어, 전력 관리 등)을 제어 및 관리하기 위한 다양한 소프트웨어 컴포넌트들 및/또는 드라이버들을 포함하고, 다양한 하드웨어와 소프트웨어 컴포넌트들 사이의 통신을 용이하게 한다.
통신 모듈(228)은 하나 이상의 외부 포트(224)를 통한 다른 디바이스들과의 통신을 용이하게 하고, 또한 RF 회로부(208) 및/또는 외부 포트(224)에 의해 수신되는 데이터를 처리하기 위한 다양한 소프트웨어 컴포넌트들을 포함한다. 외부 포트(224)(예컨대, 범용 직렬 버스(Universal Serial Bus; USB), 파이어와이어(FIREWIRE) 등)는 다른 디바이스들에 직접적으로 또는 네트워크(예컨대, 인터넷, 무선 LAN 등)를 통해 간접적으로 커플링하도록 구성된다. 일부 실시예들에서, 외부 포트는 아이팟®(애플 인크.의 상표) 디바이스들에서 사용되는 30-핀 커넥터와 동일하거나 유사하고/하거나 이와 호환가능한 멀티-핀(예컨대, 30-핀) 커넥터이다.
접촉/모션 모듈(230)은 선택적으로(디스플레이 제어기(256)와 함께) 터치 스크린(212), 및 다른 터치 감응형 디바이스들(예컨대, 터치 패드 또는 물리적 클릭 휠)과의 접촉을 검출한다. 접촉/모션 모듈(230)은 접촉이 발생했는지를 결정하는 것(예컨대, 손가락-다운 이벤트(finger-down event)를 검출하는 것), 접촉의 세기(예컨대, 접촉의 힘 또는 압력, 또는 접촉의 힘 또는 압력에 대한 대체물)를 결정하는 것, 접촉의 이동이 있는지를 결정하고 터치 감응형 표면을 가로지르는 이동을 추적하는 것(예컨대, 하나 이상의 손가락-드래그 이벤트(finger-dragging event)를 검출하는 것), 및 접촉이 중단되었는지를 결정하는 것(예컨대, 손가락-업 이벤트(finger-up event) 또는 접촉 중단을 검출하는 것)과 같은, 접촉의 검출에 관련된 다양한 동작들을 수행하기 위한 다양한 소프트웨어 컴포넌트들을 포함한다. 접촉/모션 모듈(230)은 터치 감응형 표면으로부터 접촉 데이터를 수신한다. 일련의 접촉 데이터에 의해 표현되는 접촉 지점의 이동을 결정하는 것은, 선택적으로, 접촉 지점의 속력(크기), 속도(크기 및 방향), 및/또는 가속도(크기 및/또는 방향의 변화)를 결정하는 것을 포함한다. 이 동작들은, 선택적으로, 단일 접촉들(예컨대, 한 손가락 접촉들)에 또는 다수의 동시 접촉들(예컨대, "멀티터치"/다수의 손가락 접촉들)에 적용된다. 일부 실시예들에서, 접촉/모션 모듈(230) 및 디스플레이 제어기(256)는 터치패드 상의 접촉을 검출한다.
일부 실시예들에서, 접촉/모션 모듈(230)은 동작이 사용자에 의해 수행되었는지의 여부를 결정하는 데(예컨대, 사용자가 아이콘에 대해 "클릭"했는지의 여부를 결정하는 데) 하나 이상의 세기 임계치의 세트를 이용한다. 일부 실시예들에서, 적어도 세기 임계치들의 서브세트가 소프트웨어 파라미터들에 따라 결정된다(예컨대, 세기 임계치들은 특정 물리적 액추에이터들의 활성화 임계치들에 의해 결정되지 않으며, 디바이스(200)의 물리적 하드웨어를 변경함이 없이 조정될 수 있다). 예를 들면, 트랙패드 또는 터치 스크린 디스플레이의 마우스 "클릭" 임계치는 트랙패드 또는 터치 스크린 디스플레이 하드웨어를 변경함이 없이 넓은 범위의 미리정의된 임계치 값들 중 임의의 것으로 설정될 수 있다. 추가로, 일부 구현예들에서, 디바이스의 사용자는 (예컨대, 개개의 세기 임계치들을 조정함으로써 그리고/또는 복수의 세기 임계치들을 시스템 레벨 클릭 "세기" 파라미터로 한꺼번에 조정함으로써) 세기 임계치들의 세트 중 하나 이상의 세기 임계치를 조정하기 위한 소프트웨어 설정값들을 제공받는다.
접촉/모션 모듈(230)은, 선택적으로, 사용자에 의한 제스처 입력을 검출한다. 터치 감응형 표면 상의 상이한 제스처들은 상이한 접촉 패턴들(예컨대, 상이한 모션들, 타이밍들, 및/또는 검출된 접촉들의 세기들)을 갖는다. 따라서, 제스처는 선택적으로 특정 접촉 패턴을 검출함으로써 검출된다. 예를 들면, 손가락 탭 제스처(finger tap gesture)를 검출하는 것은 손가락-다운 이벤트를 검출한 다음에 손가락-다운 이벤트와 동일한 위치(또는 실질적으로 동일한 위치)(예컨대, 아이콘의 위치)에서 손가락-업(리프트오프(liftoff)) 이벤트를 검출하는 것을 포함한다. 다른 예로서, 터치 감응형 표면 상에서 손가락 스와이프 제스처(finger swipe gesture)를 검출하는 것은 손가락-다운 이벤트를 검출한 다음에 하나 이상의 손가락-드래그 이벤트를 검출하고, 그에 후속하여 손가락-업(리프트오프) 이벤트를 검출하는 것을 포함한다.
그래픽 모듈(232)은, 디스플레이되는 그래픽의 시각적 효과(예컨대, 밝기, 투명도, 채도, 콘트라스트 또는 다른 시각적 속성)를 변경하기 위한 컴포넌트들을 포함하는, 터치 스크린(212) 또는 다른 디스플레이 상에서 그래픽을 렌더링 및 디스플레이하기 위한 다양한 공지된 소프트웨어 컴포넌트들을 포함한다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, 용어 "그래픽"은 텍스트, 웹 페이지들, 아이콘들(예컨대, 소프트 키들을 포함하는 사용자 인터페이스 객체들), 디지털 이미지들, 비디오들, 애니메이션들 등을 제한없이 포함하는, 사용자에게 디스플레이될 수 있는 임의의 객체를 포함한다.
일부 실시예들에서, 그래픽 모듈(232)은 사용될 그래픽을 표현하는 데이터를 저장한다. 각각의 그래픽에는 선택적으로 대응하는 코드가 할당된다. 그래픽 모듈(232)은, 필요한 경우 좌표 데이터 및 다른 그래픽 속성 데이터와 함께, 디스플레이될 그래픽을 명시하는 하나 이상의 코드들을 애플리케이션들 등으로부터 수신하며, 이어서 스크린 이미지 데이터를 생성하여 디스플레이 제어기(256)에 출력한다.
햅틱 피드백 모듈(233)은 디바이스(200)와의 사용자 상호작용들에 응답하여 디바이스(200) 상의 하나 이상의 위치에서 촉각적 출력들을 생성하기 위하여 촉각적 출력 생성기(들)(267)에 의해 이용되는 명령어들을 생성하기 위한 다양한 소프트웨어 컴포넌트들을 포함한다.
일부 예들에서, 그래픽 모듈(232)의 컴포넌트인 텍스트 입력 모듈(234)은 다양한 애플리케이션들(예컨대, 연락처(237), 이메일(240), IM(241), 브라우저(247), 및 텍스트 입력을 필요로 하는 임의의 다른 애플리케이션)에서 텍스트를 입력하기 위한 소프트 키보드들을 제공한다.
GPS 모듈(235)은 디바이스의 위치를 결정하고, 이 정보를 다양한 애플리케이션들에서의 사용을 위해(예컨대, 위치 기반 다이얼링에서 사용하기 위해 전화(238)에; 사진/비디오 메타데이터로서 카메라(243)에; 그리고 날씨 위젯들, 지역 옐로 페이지 위젯들 및 지도/내비게이션 위젯들과 같은 위치 기반 서비스들을 제공하는 애플리케이션들에) 제공한다.
디지털 어시스턴트 클라이언트 모듈(229)은 디지털 어시스턴트의 클라이언트 측 기능들을 제공하기 위한 다양한 클라이언트 측 디지털 어시스턴트 명령어들을 포함한다. 예를 들어, 디지털 어시스턴트 클라이언트 모듈(229)은 휴대용 다기능 디바이스(200)의 다양한 사용자 인터페이스들(예를 들어, 마이크로폰(213), 가속도계(들)(268), 터치 감응형 디스플레이 시스템(212), 광 센서(들)(229), 다른 입력 제어 디바이스들(216) 등)을 통하여 음성 입력(예를 들어, 스피치 입력), 텍스트 입력, 터치 입력, 및/또는 제스처 입력을 수용할 수 있다. 디지털 어시스턴트 클라이언트 모듈(229)은 또한, 휴대용 다기능 디바이스(200)의 다양한 출력 인터페이스들(예컨대, 스피커(211), 터치 감응형 디스플레이 시스템(212), 촉각적 출력 생성기(들)(267) 등)을 통하여 청각적(예컨대, 스피치 출력), 시각적, 및/또는 촉각적 형태들의 출력을 제공할 수 있다. 예를 들어, 출력은 음성, 사운드, 경보들, 텍스트 메시지들, 메뉴들, 그래픽들, 비디오들, 애니메이션들, 진동들, 및/또는 이들 중 둘 이상의 것들의 조합들로서 제공된다. 동작 동안, 디지털 어시스턴트 클라이언트 모듈(229)은 RF 회로부(208)를 사용하여 DA 서버(106)와 통신한다.
사용자 데이터 및 모델들(231)은, 디지털 어시스턴트의 클라이언트 측 기능들을 제공하기 위해 사용자와 연관된 다양한 데이터(예컨대, 사용자-특정 어휘 데이터, 사용자 선호도 데이터, 사용자-특정 이름 발음들, 사용자의 전자 주소록으로부터의 데이터, 할 일 목록들, 쇼핑 목록들 등)를 포함한다. 또한, 사용자 데이터 및 모델들(231)은 사용자 입력을 프로세싱하고 사용자 의도를 결정하기 위해 다양한 모델들(예컨대, 스피치 인식 모델들, 통계 언어 모델들, 자연 언어 프로세싱 모델들, 온톨로지, 태스크 흐름 모델들, 서비스 모델들 등)을 포함한다.
일부 예들에서, 디지털 어시스턴트 클라이언트 모듈(229)은 사용자와 연관된 콘텍스트, 현재 사용자 상호작용, 및/또는 현재 사용자 입력을 확립하기 위해 휴대용 다기능 디바이스(200)의 다양한 센서들, 서브시스템들, 및 주변기기 디바이스들을 이용하여 휴대용 다기능 디바이스(200)의 주위 환경으로부터 추가 정보를 수집한다. 일부 예들에서, 디지털 어시스턴트 클라이언트 모듈(229)은 DA 서버(106)에 사용자 입력과 함께 콘텍스트 정보 또는 그의 서브세트를 제공하여 사용자의 의도를 추론하는 것을 돕는다. 일부 예들에서, 디지털 어시스턴트는 또한 콘텍스트 정보를 이용하여 어떻게 출력들을 준비하여 사용자에게 전달할지를 결정한다. 콘텍스트 정보는 콘텍스트 데이터라고 지칭된다.
일부 예들에서, 사용자 입력을 동반하는 콘텍스트 정보는 센서 정보, 예를 들어, 조명, 주변 소음, 주변 온도, 주위 환경의 이미지 또는 비디오 등을 포함한다. 일부 예들에서, 콘텍스트 정보는 또한 디바이스의 물리적 상태, 예를 들어, 디바이스 배향, 디바이스 위치, 디바이스 온도, 전력 레벨, 속도, 가속도, 모션 패턴, 셀룰러 신호 강도 등을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, DA 서버(106)의 소프트웨어 상태에 관련된 정보, 예를 들어, 휴대용 다기능 디바이스(200)의 실행 중인 프로세스, 설치된 프로그램, 과거 및 현재 네트워크 활동성, 백그라운드 서비스, 오류 로그, 리소스 사용 등이 사용자 입력과 연관된 콘텍스트 정보로서 DA 서버(106)에 제공된다.
일부 예들에서, 디지털 어시스턴트 클라이언트 모듈(229)은 DA 서버(106)로부터의 요청들에 응답하여 휴대용 다기능 디바이스(200) 상에 저장된 정보(예컨대, 사용자 데이터(231))를 선택적으로 제공한다. 일부 예들에서, 디지털 어시스턴트 클라이언트 모듈(229)은 또한 DA 서버(106)에 의한 요청에 따라 자연 언어 대화 또는 다른 사용자 인터페이스들을 통해 사용자로부터 추가 입력을 이끌어낸다. 디지털 어시스턴트 클라이언트 모듈(229)은 DA 서버(106)에 추가 입력을 전달하여, 사용자 요청에서 표현되는 사용자의 의도의 의도 추론 및/또는 이행 시에 DA 서버(106)를 돕는다.
디지털 어시스턴트의 보다 상세한 설명은 도 7a 내지 도 7c를 참조하여 하기에 기술된다. 디지털 어시스턴트 클라이언트 모듈(229)이 후술되는 디지털 어시스턴트 모듈(726)의 임의의 개수의 하위모듈들을 포함할 수 있다는 것이 인식되어야 한다.
애플리케이션들(236)은 다음의 모듈들(또는 명령어들의 세트들), 또는 이들의 서브세트 또는 수퍼세트(superset)를 포함한다:
메모리(202)에 저장되는 다른 애플리케이션들(236)의 예들은 다른 워드 프로세싱 애플리케이션들, 다른 이미지 편집 애플리케이션들, 그리기 애플리케이션들, 프레젠테이션 애플리케이션들, JAVA-인에이블형 애플리케이션들, 암호화, 디지털 저작권 관리, 음성 인식, 및 음성 복제를 포함한다.
터치 스크린(212), 디스플레이 제어기(256), 접촉/모션 모듈(230), 그래픽 모듈(232) 및 텍스트 입력 모듈(234)과 함께, 연락처 모듈(237)은 주소록 또는 연락처 목록(예를 들어, 메모리(202) 또는 메모리(470) 내의 연락처 모듈(237)의 애플리케이션 내부 상태(292)에 저장됨)을 관리하는 데 사용되며, 이는 하기를 포함한다: 이름(들)을 주소록에 추가하는 것; 주소록으로부터 이름(들)을 삭제하는 것; 전화번호(들), 이메일 주소(들), 물리적 주소(들) 또는 기타 정보를 이름과 연관시키는 것; 이미지를 이름과 연관시키는 것; 이름들을 분류 및 정렬하는 것; 전화(238), 화상 회의 모듈(239), 이메일(240) 또는 IM(241)에 의한 통신을 개시하고/하거나 용이하게 하기 위해 전화번호들 또는 이메일 주소들을 제공하는 것 등.
RF 회로부(208), 오디오 회로부(210), 스피커(211), 마이크로폰(213), 터치 스크린(212), 디스플레이 제어기(256), 접촉/모션 모듈(230), 그래픽 모듈(232), 및 텍스트 입력 모듈(234)과 함께, 전화 모듈(238)은, 전화번호에 대응하는 문자들의 시퀀스를 입력하고, 연락처 모듈(237) 내의 하나 이상의 전화번호에 액세스하며, 입력된 전화번호를 수정하고, 개개의 전화번호를 다이얼링하며, 대화를 하고, 대화가 완료된 때 접속해제하거나 끊는 데 사용된다. 전술된 바와 같이, 무선 통신은 복수의 통신 표준들, 프로토콜들 및 기술들 중 임의의 것을 이용한다.
RF 회로부(208), 오디오 회로부(210), 스피커(211), 마이크로폰(213), 터치스크린(212), 디스플레이 제어기(256), 광 센서(264), 광 센서 제어기(258), 접촉/모션 모듈(230), 그래픽 모듈(232), 텍스트 입력 모듈(234), 연락처 모듈(237) 및 전화 모듈(238)과 함께, 화상 회의 모듈(239)은 사용자 지시들에 따라 사용자와 한 명 이상의 다른 참여자들 사이의 화상 회의를 개시, 시행 및 종료하도록 하는 실행가능한 명령어들을 포함한다.
RF 회로부(208), 터치 스크린(212), 디스플레이 제어기(256), 접촉/모션 모듈(230), 그래픽 모듈(232) 및 텍스트 입력 모듈(234)과 함께, 이메일 클라이언트 모듈(240)은 사용자 지시들에 응답하여 이메일을 작성, 전송, 수신, 및 관리하도록 하는 실행가능한 명령어들을 포함한다. 이미지 관리 모듈(244)과 함께, 이메일 클라이언트 모듈(240)은 카메라 모듈(243)로 촬영된 정지 또는 비디오 이미지들을 갖는 이메일들을 작성 및 전송하는 것을 매우 용이하게 한다.
RF 회로부(208), 터치 스크린(212), 디스플레이 제어기(256), 접촉/모션 모듈(230), 그래픽 모듈(232) 및 텍스트 입력 모듈(234)과 함께, 인스턴트 메시징 모듈(241)은, 인스턴트 메시지에 대응하는 문자들의 시퀀스를 입력하고, 이전에 입력된 문자들을 수정하고, (예를 들어, 전화 기반 인스턴트 메시지들을 위한 단문자 메시지 서비스(Short Message Service; SMS) 또는 멀티미디어 메시지 서비스(Multimedia Message Service; MMS) 프로토콜을 이용하거나, 인터넷 기반 인스턴트 메시지들을 위한 XMPP, SIMPLE 또는 IMPS를 이용하여) 개개의 인스턴트 메시지를 송신하고, 인스턴트 메시지들을 수신하고, 수신된 인스턴트 메시지들을 보도록 하는 실행가능한 명령어들을 포함한다. 일부 실시예들에서, 송신 및/또는 수신되는 인스턴트 메시지들은 그래픽, 사진들, 오디오 파일들, 비디오 파일들, 그리고/또는 MMS 및/또는 EMS(Enhanced Messaging Service)에서 지원되는 바와 같은 다른 첨부물들을 포함한다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, "인스턴트 메시징"은 전화 기반 메시지들(예컨대, SMS 또는 MMS를 이용하여 전송되는 메시지들) 및 인터넷 기반 메시지들(예컨대, XMPP, SIMPLE 또는 IMPS를 이용하여 전송되는 메시지들) 둘 모두를 지칭한다.
RF 회로부(208), 터치 스크린(212), 디스플레이 제어기(256), 접촉/모션 모듈(230), 그래픽 모듈(232), 텍스트 입력 모듈(234), GPS 모듈(235), 지도 모듈(254), 및 음악 재생기 모듈과 함께, 운동 지원 모듈(242)은, (예컨대, 시간, 거리, 및/또는 열량 소비 목표와 함께) 운동들을 고안하고; 운동 센서들(스포츠 디바이스들)과 통신하고; 운동 센서 데이터를 수신하고; 운동을 모니터링하는 데 사용되는 센서들을 교정하고; 운동을 위한 음악을 선택 및 재생하고; 운동 데이터를 디스플레이, 저장 및 송신하도록 하는 실행가능한 명령어들을 포함한다.
터치 스크린(212), 디스플레이 제어기(256), 광 센서(들)(264), 광 센서 제어기(258), 접촉/모션 모듈(230), 그래픽 모듈(232) 및 이미지 관리 모듈(244)과 함께, 카메라 모듈(243)은, 정지 이미지들 또는 비디오(비디오 스트림을 포함함)를 캡처하고 이들을 메모리(202) 내에 저장하거나, 정지 이미지 또는 비디오의 특성을 수정하거나, 메모리(202)로부터 정지 이미지 또는 비디오를 삭제하도록 하는 실행가능한 명령어들을 포함한다.
터치 스크린(212), 디스플레이 제어기(256), 접촉/모션 모듈(230), 그래픽 모듈(232), 텍스트 입력 모듈(234) 및 카메라 모듈(243)과 함께, 이미지 관리 모듈(244)은 정지 및/또는 비디오 이미지들을 배열하거나, 수정(예컨대, 편집)하거나, 또는 그렇지 않으면 조작하고, 라벨링하고, 삭제하고, (예컨대, 디지털 슬라이드 쇼 또는 앨범에) 제시하고, 저장하도록 하는 실행가능한 명령어들을 포함한다.
RF 회로부(208), 터치 스크린(212), 디스플레이 제어기(256), 접촉/모션 모듈(230), 그래픽 모듈(232) 및 텍스트 입력 모듈(234)과 함께, 브라우저 모듈(247)은, 웹 페이지들 또는 이들의 부분들뿐만 아니라 웹 페이지들에 링크된 첨부물들 및 다른 파일들을 검색하고, 그들에 링크하고, 수신하고, 그리고 디스플레이하는 것을 비롯한, 사용자 지시들에 따라 인터넷을 브라우징하도록 하는 실행가능한 명령어들을 포함한다.
RF 회로부(208), 터치 스크린(212), 디스플레이 제어기(256), 접촉/모션 모듈(230), 그래픽 모듈(232), 텍스트 입력 모듈(234), 이메일 클라이언트 모듈(240), 및 브라우저 모듈(247)과 함께, 캘린더 모듈(248)은 사용자 지시들에 따라 캘린더들 및 캘린더들과 연관된 데이터(예컨대, 캘린더 엔트리들, 할 일 목록들 등)를 생성, 디스플레이, 수정, 및 저장하도록 하는 실행가능한 명령어들을 포함한다.
RF 회로부(208), 터치 스크린(212), 디스플레이 제어기(256), 접촉/모션 모듈(230), 그래픽 모듈(232), 텍스트 입력 모듈(234) 및 브라우저 모듈(247)과 함께, 위젯 모듈들(249)은 사용자에 의해 다운로드 및 사용될 수 있거나(예컨대, 날씨 위젯(249-1), 주식 위젯(249-2), 계산기 위젯(249-3), 알람 시계 위젯(249-4) 및 사전 위젯(249-5)), 또는 사용자에 의해 생성될 수 있는(예컨대, 사용자-생성 위젯(249-6)) 미니-애플리케이션(mini-application)들이다. 일부 실시예들에서, 위젯은 HTML(Hypertext Markup Language) 파일, CSS(Cascading Style Sheets) 파일 및 자바스크립트(JavaScript) 파일을 포함한다. 일부 실시예들에서, 위젯은 XML(Extensible Markup Language) 파일 및 자바스크립트 파일(예컨대, Yahoo! 위젯들)을 포함한다.
RF 회로부(208), 터치 스크린(212), 디스플레이 제어기(256), 접촉/모션 모듈(230), 그래픽 모듈(232), 텍스트 입력 모듈(234) 및 브라우저 모듈(247)과 함께, 위젯 생성기 모듈(250)은 사용자에 의해 위젯들을 생성(예를 들어, 웹 페이지의 사용자-특정 부분을 위젯으로 변경)하는 데 사용된다.
터치 스크린(212), 디스플레이 제어기(256), 접촉/모션 모듈(230), 그래픽 모듈(232) 및 텍스트 입력 모듈(234)과 함께, 검색 모듈(251)은 사용자 지시들에 따라 하나 이상의 검색 기준(예컨대, 하나 이상의 사용자 특정 검색어)에 매칭되는 메모리(202) 내의 텍스트, 음악, 사운드, 이미지, 비디오, 및/또는 다른 파일들을 검색하도록 하는 실행가능한 명령어들을 포함한다.
터치 스크린(212), 디스플레이 제어기(256), 접촉/모션 모듈(230), 그래픽 모듈(232), 오디오 회로부(210), 스피커(211), RF 회로부(208) 및 브라우저 모듈(247)과 함께, 비디오 및 음악 재생기 모듈(252)은, 사용자가 MP3 또는 AAC 파일들과 같은 하나 이상의 파일 포맷으로 저장된 녹음된 음악 및 다른 사운드 파일들을 다운로드 및 재생할 수 있게 하는 실행가능한 명령어들, 및 비디오들을(예컨대, 터치 스크린(212) 상에서 또는 외부 포트(224)를 통해 외부의 접속된 디스플레이 상에서) 디스플레이하거나, 상영하거나, 또는 달리 재생하도록 하는 실행가능한 명령어들을 포함한다. 일부 실시예들에서, 디바이스(200)는 선택적으로 아이팟(애플 인크.의 상표)과 같은 MP3 재생기의 기능을 포함한다.
터치 스크린(212), 디스플레이 제어기(256), 접촉/모션 모듈(230), 그래픽 모듈(232) 및 텍스트 입력 모듈(234)과 함께, 메모 모듈(253)은 사용자 지시들에 따라 메모들, 할 일 목록들 등을 생성 및 관리하도록 하는 실행가능한 명령어들을 포함한다.
RF 회로부(208), 터치 스크린(212), 디스플레이 제어기(256), 접촉/모션 모듈(230), 그래픽 모듈(232), 텍스트 입력 모듈(234), GPS 모듈(235) 및 브라우저 모듈(247)과 함께, 지도 모듈(254)은 사용자 지시들에 따라 지도들 및 지도들과 연관된 데이터(예컨대, 운전 길 안내; 특정 위치에서의 또는 그 인근의 상점들 및 다른 관심 지점들에 관한 데이터; 및 다른 위치-기반 데이터)를 수신하고, 디스플레이하고, 수정하고, 저장하는 데 사용된다.
터치 스크린(212), 디스플레이 제어기(256), 접촉/모션 모듈(230), 그래픽 모듈(232), 오디오 회로부(210), 스피커(211), RF 회로부(208), 텍스트 입력 모듈(234), 이메일 클라이언트 모듈(240) 및 브라우저 모듈(247)과 함께, 온라인 비디오 모듈(255)은 사용자가 H.264와 같은 하나 이상의 파일 포맷의 온라인 비디오들에 액세스하고, 그들을 브라우징하고, (예컨대, 스트리밍 및/또는 다운로드에 의해) 수신하고, (예컨대, 터치 스크린 상에서 또는 외부 포트(224)를 통해 외부의 접속된 디스플레이 상에서) 재생하고, 특정한 온라인 비디오로의 링크와 함께 이메일을 전송하고, 달리 관리하게 하는 명령어들을 포함한다. 일부 실시예들에서, 이메일 클라이언트 모듈(240)보다는 오히려 인스턴트 메시징 모듈(241)이 특정 온라인 비디오로의 링크를 전송하는 데 사용된다. 온라인 비디오 애플리케이션에 대한 추가적 설명은, 2007년 6월 20일자로 출원된 미국 가특허 출원 제60/936,562호, "Portable Multifunction Device, Method, and Graphical User Interface for Playing Online Videos" 및 2007년 12월 31일자로 출원된 미국 특허 출원 제11/968,067호, "Portable Multifunction Device, Method, and Graphical User Interface for Playing Online Videos"에서 찾아볼 수 있으며, 이들의 내용은 이로써 그 전체가 참조로서 본 명세서에 편입된다.
상기의 식별된 모듈들 및 애플리케이션들 각각은 전술된 하나 이상의 기능들 및 본 출원에 기술되는 방법들(예컨대, 본 명세서에 기술되는 컴퓨터 구현 방법들 및 다른 정보 프로세싱 방법들)을 수행하기 위한 실행가능한 명령어들의 세트에 대응한다. 이들 모듈들(예컨대, 명령어들의 세트들)은 별도의 소프트웨어 프로그램들, 절차들 또는 모듈들로서 구현될 필요는 없으며, 따라서 이들 모듈들의 다양한 서브세트들이 다양한 실시예들에서 조합되거나 달리 재배열될 수 있다. 예를 들어, 비디오 재생기 모듈은 음악 재생기 모듈과 조합되어 단일 모듈(예컨대, 도 2a의 비디오 및 음악 재생기 모듈(252))로 될 수 있다. 일부 실시예들에서, 메모리(202)는 앞서 식별된 모듈들 및 데이터 구조들의 서브세트를 저장한다. 또한, 메모리(202)는 전술되지 않은 추가의 모듈들 및 데이터 구조들을 저장한다.
일부 실시예들에서, 디바이스(200)는 디바이스 상의 미리정의된 세트의 기능들의 동작이 터치 스크린 및/또는 터치패드를 통해 전용으로 수행되는 디바이스이다. 터치 스크린 및/또는 터치패드를 디바이스(200)의 동작을 위한 주 입력 제어 디바이스로서 사용함으로써, 디바이스(200) 상의 (푸시 버튼들, 다이얼들 등과 같은) 물리적 입력 제어 디바이스들의 수가 감소된다.
전적으로 터치 스크린 및/또는 터치패드를 통해 수행되는 미리정의된 세트의 기능들은, 선택적으로, 사용자 인터페이스들 간의 내비게이션을 포함한다. 일부 실시예들에서, 터치패드는, 사용자에 의해 터치될 때, 디바이스(200)를 디바이스(200) 상에 디스플레이되는 임의의 사용자 인터페이스로부터 메인, 홈 또는 루트 메뉴로 내비게이팅(navigating)한다. 이러한 실시예들에서, "메뉴 버튼"이 터치패드를 이용하여 구현된다. 일부 다른 실시예들에서, 메뉴 버튼은 터치패드 대신에 물리적 푸시 버튼 또는 다른 물리적 입력 제어 디바이스이다.
도 2b는 일부 실시예들에 따른, 이벤트 처리를 위한 예시적인 컴포넌트들을 도시하는 블록도이다. 일부 실시예들에서, 메모리(도 2a의 202 또는 도 4의 470)는 (예컨대, 운영 체제(226)에서의) 이벤트 분류기(270) 및 개개의 애플리케이션(236-1)(예컨대, 전술된 애플리케이션들(237 내지 251, 255, 480 내지 490) 중 임의의 것)을 포함한다.
이벤트 분류기(270)는 이벤트 정보를 수신하고 그 이벤트 정보를 전달할 애플리케이션(236-1), 및 애플리케이션(236-1)의 애플리케이션 뷰(291)를 결정한다. 이벤트 분류기(270)는 이벤트 모니터(271)와 이벤트 디스패처 모듈(event dispatcher module)(274)을 포함한다. 일부 실시예들에서, 애플리케이션(236-1)은 애플리케이션이 활성이거나 실행 중일 때 터치 감응형 디스플레이(212) 상에 디스플레이되는 현재 애플리케이션 뷰(들)를 나타내는 애플리케이션 내부 상태(292)를 포함한다. 일부 실시예들에서, 디바이스/글로벌 내부 상태(257)는 이벤트 분류기(270)에 의해 어느 애플리케이션(들)이 현재 활성인지 결정하는 데 이용되며, 애플리케이션 내부 상태(292)는 이벤트 분류기(270)에 의해 이벤트 정보를 전달할 애플리케이션 뷰들(291)을 결정하는 데 이용된다.
일부 실시예들에서, 애플리케이션 내부 상태(292)는 애플리케이션(236-1)이 실행을 재개할 때 이용될 재개 정보, 애플리케이션(236-1)에 의해 디스플레이되고 있거나 디스플레이될 준비가 된 정보를 나타내는 사용자 인터페이스 상태 정보, 사용자가 애플리케이션(236-1)의 이전 상태 또는 뷰로 되돌아갈 수 있게 하기 위한 상태 큐, 및 사용자에 의해 취해진 이전 동작들의 재실행(redo)/실행취소(undo) 큐 중 하나 이상과 같은 부가적인 정보를 포함한다.
이벤트 모니터(271)는 주변기기 인터페이스(218)로부터 이벤트 정보를 수신한다. 이벤트 정보는 서브이벤트(예를 들어, 멀티터치 제스처의 일부로서 터치 감응형 디스플레이(212) 상의 사용자 터치)에 관한 정보를 포함한다. 주변기기 인터페이스(218)는 I/O 서브시스템(206) 또는 센서, 예컨대 근접 센서(266), 가속도계(들)(268), 및/또는 (오디오 회로부(210)를 통한) 마이크로폰(213)으로부터 수신하는 정보를 송신한다. 주변기기 인터페이스(218)가 I/O 서브시스템(206)으로부터 수신하는 정보는 터치 감응형 디스플레이(212) 또는 터치 감응형 표면으로부터의 정보를 포함한다.
일부 실시예들에서, 이벤트 모니터(271)는 요청들을 미리결정된 간격으로 주변기기 인터페이스(218)로 전송한다. 이에 응답하여, 주변기기 인터페이스(218)는 이벤트 정보를 송신한다. 다른 실시예들에서, 주변기기 인터페이스(218)는 중요한 이벤트(예컨대, 미리결정된 잡음 임계치를 초과하는 입력 및/또는 미리결정된 지속시간 초과 동안의 입력을 수신하는 것)가 있을 때에만 이벤트 정보를 전송한다.
일부 실시예들에서, 이벤트 분류기(270)는 또한 히트 뷰(hit view) 결정 모듈(272) 및/또는 활성 이벤트 인식기 결정 모듈(273)을 포함한다.
히트 뷰 결정 모듈(272)은 터치 감응형 디스플레이(212)가 하나 초과의 뷰를 디스플레이할 때 하나 이상의 뷰들 내에서 서브이벤트가 발생한 곳을 결정하기 위한 소프트웨어 절차들을 제공한다. 뷰들은 사용자가 디스플레이 상에서 볼 수 있는 제어부들 및 다른 요소들로 구성된다.
애플리케이션과 연관된 사용자 인터페이스의 다른 태양은 본 명세서에서 때때로 애플리케이션 뷰들 또는 사용자 인터페이스 창(user interface window)들로 지칭되는 한 세트의 뷰들이며, 여기서 정보가 디스플레이되고 터치 기반 제스처가 발생한다. 터치가 검출되는 (개개의 애플리케이션의) 애플리케이션 뷰들은 애플리케이션의 프로그램 또는 뷰 계층구조 내의 프로그램 레벨들에 대응한다. 예를 들어, 터치가 검출되는 최하위 레벨의 뷰는 히트 뷰로 지칭되고, 적절한 입력들로서 인식되는 이벤트들의 세트는 터치 기반 제스처를 시작하는 초기 터치의 히트 뷰에 적어도 부분적으로 기초하여 결정된다.
히트 뷰 결정 모듈(272)은 터치 기반 제스처의 서브이벤트들에 관련된 정보를 수신한다. 애플리케이션이 계층구조에서 편성된 다수의 뷰들을 가질 때, 히트 뷰 결정 모듈(272)은 히트 뷰를 서브이벤트를 처리해야 하는 계층구조에서의 최하위 뷰로서 식별한다. 대부분의 상황들에서, 히트 뷰는 개시되는 서브이벤트(예컨대, 이벤트 또는 잠재적 이벤트를 형성하는 서브이벤트들의 시퀀스 내의 첫 번째 서브이벤트)가 발생하는 최하위 레벨 뷰이다. 일단 히트 뷰가 히트 뷰 결정 모듈(272)에 의해 식별되면, 히트 뷰는 전형적으로 그것이 히트 뷰로서 식별되게 하는 것과 동일한 터치 또는 입력 소스에 관련된 모든 서브이벤트들을 수신한다.
활성 이벤트 인식기 결정 모듈(273)은 뷰 계층구조 내에서 어느 뷰 또는 뷰들이 서브이벤트들의 특정 시퀀스를 수신해야 하는지를 결정한다. 일부 실시예들에서, 활성 이벤트 인식기 결정 모듈(273)은 히트 뷰만이 서브이벤트들의 특정 시퀀스를 수신해야 하는 것으로 결정한다. 다른 실시예들에서, 활성 이벤트 인식기 결정 모듈(273)은 서브이벤트의 물리적 위치를 포함하는 모든 뷰들이 적극 참여 뷰(actively involved view)들인 것으로 결정하고, 그에 따라 모든 적극 참여 뷰들이 서브이벤트들의 특정 시퀀스를 수신해야 하는 것으로 결정한다. 다른 실시예들에서, 터치 서브이벤트들이 전적으로 하나의 특정 뷰와 연관된 영역으로 한정되었더라도, 계층구조 내의 상위 뷰들은 여전히 적극 참여 뷰들로서 유지될 것이다.
이벤트 디스패처 모듈(274)은 이벤트 정보를 이벤트 인식기(예컨대, 이벤트 인식기(280))에 송달한다. 활성 이벤트 인식기 결정 모듈(273)을 포함하는 실시예들에서, 이벤트 디스패처 모듈(274)은 이벤트 정보를 활성 이벤트 인식기 결정 모듈(273)에 의해 결정된 이벤트 인식기에 전달한다. 일부 실시예들에서, 이벤트 디스패처 모듈(274)은 이벤트 큐 내에 이벤트 정보를 저장하는데, 이벤트 정보는 개개의 이벤트 수신기(282)에 의해 인출된다.
일부 실시예들에서, 운영 체제(226)는 이벤트 분류기(270)를 포함한다. 대안으로, 애플리케이션(236-1)은 이벤트 분류기(270)를 포함한다. 또 다른 실시예들에서, 이벤트 분류기(270)는 독립형 모듈이거나, 또는 접촉/모션 모듈(230)과 같이 메모리(202)에 저장되는 다른 모듈의 일부이다.
일부 실시예들에서, 애플리케이션(236-1)은 복수의 이벤트 핸들러들(290) 및 하나 이상의 애플리케이션 뷰들(291)을 포함하며, 이들의 각각은 애플리케이션의 사용자 인터페이스의 개개의 뷰 내에 발생하는 터치 이벤트들을 처리하기 위한 명령어들을 포함한다. 애플리케이션(236-1)의 각각의 애플리케이션 뷰(291)는 하나 이상의 이벤트 인식기(280)를 포함한다. 전형적으로, 개개의 애플리케이션 뷰(291)는 복수의 이벤트 인식기(280)를 포함한다. 다른 실시예들에서, 이벤트 인식기들(280) 중 하나 이상은 사용자 인터페이스 키트(도시되지 않음) 또는 애플리케이션(236-1)이 방법들 및 다른 속성들을 물려받는 상위 레벨 객체와 같은 별개의 모듈의 일부이다. 일부 실시예들에서, 개개의 이벤트 핸들러(290)는 데이터 업데이터(276), 객체 업데이터(277), GUI 업데이터(278), 및/또는 이벤트 분류기(270)로부터 수신된 이벤트 데이터(279) 중 하나 이상을 포함한다. 이벤트 핸들러(290)는 데이터 업데이터(276), 객체 업데이터(277) 또는 GUI 업데이터(278)를 이용하거나 호출하여 애플리케이션 내부 상태(292)를 업데이트한다. 대안적으로, 애플리케이션 뷰들(291) 중 하나 이상은 하나 이상의 개개의 이벤트 핸들러(290)를 포함한다. 또한, 일부 실시예들에서, 데이터 업데이터(276), 객체 업데이터(277), 및 GUI 업데이터(278) 중 하나 이상은 개개의 애플리케이션 뷰(291) 내에 포함된다.
개개의 이벤트 인식기(280)는 이벤트 분류기(270)로부터 이벤트 정보(예컨대, 이벤트 데이터(279))를 수신하고 그 이벤트 정보로부터 이벤트를 식별한다. 이벤트 인식기(280)는 이벤트 수신기(282) 및 이벤트 비교기(284)를 포함한다. 일부 실시예들에서, 이벤트 인식기(280)는 또한 적어도 메타데이터(283) 및 이벤트 전달 명령어들(288)(서브이벤트 전달 명령어들을 포함함)의 서브세트를 포함한다.
이벤트 수신기(282)는 이벤트 분류기(270)로부터 이벤트 정보를 수신한다. 이벤트 정보는 서브이벤트, 예를 들어 터치 또는 터치 이동에 관한 정보를 포함한다. 서브이벤트에 따라, 이벤트 정보는 또한 서브이벤트의 위치와 같은 추가 정보를 포함한다. 서브이벤트가 터치의 모션에 관한 것일 때, 이벤트 정보는 또한 서브이벤트의 속력 및 방향을 포함한다. 일부 실시예들에서, 이벤트들은 하나의 배향으로부터 다른 배향으로(예컨대, 세로 배향으로부터 가로 배향으로, 또는 그 반대로)의 디바이스의 회전을 포함하며, 이벤트 정보는 디바이스의 현재 배향(디바이스 자세로도 지칭됨)에 관한 대응하는 정보를 포함한다.
이벤트 비교기(284)는 이벤트 정보를 미리정의된 이벤트 또는 서브이벤트 정의들과 비교하고, 그 비교에 기초하여, 이벤트 또는 서브이벤트를 결정하거나, 이벤트 또는 서브이벤트의 상태를 결정 또는 업데이트한다. 일부 실시예들에서, 이벤트 비교기(284)는 이벤트 정의들(286)을 포함한다. 이벤트 정의들(286)은 이벤트들(예컨대, 서브이벤트들의 미리정의된 시퀀스들), 예를 들면 이벤트 1(287-1), 이벤트 2(287-2) 등의 정의를 포함한다. 일부 실시예들에서, 이벤트(287) 내의 서브이벤트들은, 예를 들어, 터치 시작, 터치 종료, 터치 이동, 터치 취소, 및 다중 터치를 포함한다. 일례에서, 이벤트 1(287-1)에 대한 정의는 디스플레이된 객체 상의 더블 탭(double tap)이다. 더블 탭은, 예를 들어, 미리결정된 페이즈(phase) 동안의 디스플레이된 객체 상의 제1 터치(터치 시작), 미리결정된 페이즈 동안의 제1 리프트오프(터치 종료), 미리결정된 페이즈 동안의 디스플레이된 객체 상의 제2 터치(터치 시작), 및 미리결정된 페이즈 동안의 제2 리프트오프(터치 종료)를 포함한다. 다른 예에서, 이벤트 2(287-2)에 대한 정의는 디스플레이된 객체 상의 드래깅이다. 드래깅은, 예를 들어, 미리결정된 페이즈 동안의 디스플레이된 객체 상의 터치(또는 접촉), 터치 감응형 디스플레이(212)를 가로지르는 터치의 이동, 및 터치의 리프트오프(터치 종료)를 포함한다. 일부 실시예들에서, 이벤트는 또한 하나 이상의 연관된 이벤트 핸들러(290)에 대한 정보를 포함한다.
일부 실시예들에서, 이벤트 정의(287)는 개개의 사용자 인터페이스 객체에 대한 이벤트의 정의를 포함한다. 일부 실시예들에서, 이벤트 비교기(284)는 어느 사용자 인터페이스 객체가 서브이벤트와 연관되어 있는지 결정하도록 히트 테스트(hit test)를 수행한다. 예를 들어, 3개의 사용자 인터페이스 객체가 터치 감응형 디스플레이(212) 상에 디스플레이된 애플리케이션 뷰에서, 터치가 터치 감응형 디스플레이(212) 상에서 검출되는 경우, 이벤트 비교기(284)는 3개의 사용자 인터페이스 객체 중 어느 것이 터치(서브이벤트)와 연관되어 있는지를 결정하도록 히트 테스트를 수행한다. 각각의 디스플레이된 객체가 개개의 이벤트 핸들러(290)와 연관되는 경우, 이벤트 비교기는 어느 이벤트 핸들러(290)가 활성화되어야 하는지 결정하는 데 히트 테스트의 결과를 이용한다. 예를 들어, 이벤트 비교기(284)는 히트 테스트를 트리거하는 객체 및 서브이벤트와 연관되는 이벤트 핸들러를 선택한다.
일부 실시예들에서, 개개의 이벤트(287)에 대한 정의는 또한 서브이벤트들의 시퀀스가 이벤트 인식기의 이벤트 유형에 대응하는지 대응하지 않는지의 여부가 결정된 후까지 이벤트 정보의 전달을 지연하는 지연된 동작들을 포함한다.
개개의 이벤트 인식기(280)가 일련의 서브이벤트들이 이벤트 정의들(286) 내의 이벤트들 중 어떠한 것과도 매칭되지 않는 것으로 결정하면, 개개의 이벤트 인식기(280)는 이벤트 불가능, 이벤트 실패, 또는 이벤트 종료 상태에 진입하고, 그 후 개개의 이벤트 인식기는 터치 기반 제스처의 후속적인 서브이벤트들을 무시한다. 이러한 상황에서, 만일 있다면, 히트 뷰에 대해 활성 상태로 유지되는 다른 이벤트 인식기들이 진행 중인 터치 기반 제스처의 서브이벤트들을 계속해서 추적 및 프로세싱한다.
일부 실시예들에서, 개개의 이벤트 인식기(280)는 이벤트 전달 시스템이 어떻게 적극 참여 이벤트 인식기들에 대한 서브이벤트 전달을 수행해야 하는지를 나타내는 구성가능한 속성들, 플래그(flag)들, 및/또는 목록들을 갖는 메타데이터(283)를 포함한다. 일부 실시예들에서, 메타데이터(283)는 이벤트 인식기들이 어떻게 서로 상호작용하는지, 또는 상호작용 가능하게 되는지를 나타내는 구성가능한 속성들, 플래그들, 및/또는 목록들을 포함한다. 일부 실시예들에서, 메타데이터(283)는, 서브이벤트들이 뷰 또는 프로그램 계층구조에서의 다양한 레벨들에 전달되는지의 여부를 나타내는 구성가능한 속성들, 플래그들, 및/또는 목록들을 포함한다.
일부 실시예들에서, 개개의 이벤트 인식기(280)는 이벤트의 하나 이상의 특정 서브이벤트가 인식될 때 이벤트와 연관된 이벤트 핸들러(290)를 활성화한다. 일부 실시예들에서, 개개의 이벤트 인식기(280)는 이벤트와 연관된 이벤트 정보를 이벤트 핸들러(290)에 전달한다. 이벤트 핸들러(290)를 활성화시키는 것은 개개의 히트 뷰에 서브이벤트들을 전송(및 지연 전송)하는 것과는 별개이다. 일부 실시예들에서, 이벤트 인식기(280)는 인식된 이벤트와 연관된 플래그를 보내고, 그 플래그와 연관된 이벤트 핸들러(290)는 그 플래그를 캐치하고 미리정의된 프로세스를 수행한다.
일부 실시예들에서, 이벤트 전달 명령어들(288)은 이벤트 핸들러를 활성화시키지 않고 서브이벤트에 관한 이벤트 정보를 전달하는 서브이벤트 전달 명령어들을 포함한다. 대신에, 서브이벤트 전달 명령어들은 일련의 서브이벤트들과 연관된 이벤트 핸들러들에 또는 적극 참여 뷰들에 이벤트 정보를 전달한다. 일련의 서브이벤트들 또는 적극 참여 뷰들과 연관된 이벤트 핸들러들은 이벤트 정보를 수신하고 미리결정된 프로세스를 수행한다.
일부 실시예들에서, 데이터 업데이터(276)는 애플리케이션(236-1)에서 이용되는 데이터를 생성 및 업데이트한다. 예를 들어, 데이터 업데이터(276)는 연락처 모듈(237)에서 이용되는 전화 번호를 업데이트하거나, 비디오 재생기 모듈에서 이용되는 비디오 파일을 저장한다. 일부 실시예들에서, 객체 업데이터(277)는 애플리케이션(236-1)에서 이용되는 객체들을 생성 및 업데이트한다. 예를 들면, 객체 업데이터(277)는 새로운 사용자 인터페이스 객체를 생성하거나 사용자 인터페이스 객체의 위치를 업데이트한다. GUI 업데이터(278)는 GUI를 업데이트한다. 예를 들어, GUI 업데이터(278)는 디스플레이 정보를 준비하고, 이것을 터치 감응형 디스플레이 상에서의 디스플레이를 위해 그래픽 모듈(232)로 전송한다.
일부 실시예들에서, 이벤트 핸들러(들)(290)는 데이터 업데이터(276), 객체 업데이터(277), 및 GUI 업데이터(278)를 포함하거나 이들에 액세스한다. 일부 실시예들에서, 데이터 업데이터(276), 객체 업데이터(277), 및 GUI 업데이터(278)는 개개의 애플리케이션(236-1) 또는 애플리케이션 뷰(291)의 단일 모듈 내에 포함된다. 다른 실시예들에서, 이들은 2개 이상의 소프트웨어 모듈 내에 포함된다.
터치 감응형 디스플레이들 상의 사용자 터치들의 이벤트 처리에 관하여 전술된 논의는 또한 입력 디바이스들을 갖는 다기능 디바이스들(200)을 동작시키기 위한 다른 형태들의 사용자 입력들에도 적용되지만, 그 모두가 터치 스크린들 상에서 개시되는 것이 아니라는 것을 이해해야 한다. 예를 들어, 단일 또는 다수의 키보드 누르기 또는 유지와 선택적으로 조화된 마우스 이동 및 마우스 버튼 누르기; 터치패드 상에서의, 탭, 드래그, 스크롤 등과 같은 접촉 이동들; 펜 스타일러스 입력들; 디바이스의 이동; 구두 지시들; 검출된 눈 이동들; 생체 측정 입력들; 및/또는 이들의 임의의 조합은, 인식될 이벤트를 정의하는 서브이벤트들에 대응하는 입력들로서 선택적으로 이용된다.
도 3은 일부 실시예들에 따른 터치 스크린(212)을 가지는 휴대용 다기능 디바이스(200)를 도시한다. 터치 스크린은, 선택적으로, 사용자 인터페이스(UI)(300) 내에서 하나 이상의 그래픽을 디스플레이한다. 이러한 실시예에서뿐만 아니라 아래에 기술된 다른 실시예들에서, 사용자는 예를 들면 하나 이상의 손가락(302)(도면에서 축척대로 도시되지 않음) 또는 하나 이상의 스타일러스(303)(도면에서 축척대로 도시되지 않음)를 이용하여 그래픽 상에 제스처를 행함으로써 그래픽들 중 하나 이상을 선택하는 것이 가능하게 된다. 일부 실시예들에서, 하나 이상의 그래픽의 선택은 사용자가 하나 이상의 그래픽과의 접촉을 중단할 때 발생한다. 일부 실시예들에서, 제스처는 선택적으로 디바이스(200)와 접촉한 손가락의 하나 이상의 탭들, (좌에서 우로, 우에서 좌로, 위로 및/또는 아래로의) 하나 이상의 스와이프, 및/또는 (우에서 좌로, 좌에서 우로, 위로 및/또는 아래로의) 롤링을 포함한다. 일부 구현예들 또는 상황들에서, 그래픽과 부주의하여 접촉되면 그 그래픽은 선택되지 않는다. 예를 들면, 선택에 대응하는 제스처가 탭일 때, 애플리케이션 아이콘 위를 스윕(sweep)하는 스와이프 제스처는 선택적으로, 대응하는 애플리케이션을 선택하지 않는다.
디바이스(200)는 또한 "홈" 또는 메뉴 버튼(304)과 같은 하나 이상의 물리적 버튼들을 포함한다. 이전에 기술된 바와 같이, 메뉴 버튼(304)은 디바이스(200) 상에서 실행되는 애플리케이션들의 세트 내의 임의의 애플리케이션(236)으로 내비게이팅하기 위해 사용된다. 대안적으로, 일부 실시예들에서, 메뉴 버튼은 터치 스크린(212) 상에 디스플레이된 GUI에서 소프트 키로서 구현된다.
일 실시예에서, 디바이스(200)는 터치 스크린(212), 메뉴 버튼(304), 디바이스의 전원을 온/오프하고 디바이스를 잠그기 위한 푸시 버튼(306), 음량 조절 버튼(들)(308), 가입자 식별 모듈(SIM) 카드 슬롯(310), 헤드셋 잭(312), 및 도킹/충전 외부 포트(224)를 포함한다. 푸시 버튼(306)은, 선택적으로, 버튼을 누르고 버튼을 미리정의된 시간 간격 동안 누른 상태로 유지함으로써 디바이스의 전원을 온/오프하고/하거나; 버튼을 누르고 미리정의된 시간 간격이 경과하기 전에 버튼을 누름해제함으로써 디바이스를 잠그고/잠그거나; 디바이스를 잠금해제하거나 잠금해제 프로세스를 시작하는 데 사용된다. 대안적인 실시예에서, 디바이스(200)는 또한 마이크로폰(213)을 통해 일부 기능들의 활성화 또는 비활성화를 위한 구두 입력을 받는다. 디바이스(200)는 또한, 선택적으로, 터치 스크린(212) 상에의 접촉들의 세기를 검출하기 위한 하나 이상의 접촉 세기 센서들(265) 및/또는 디바이스(200)의 사용자를 위해 촉각적 출력들을 생성하기 위한 하나 이상의 촉각적 출력 생성기들(267)을 포함한다.
도 4는 일부 실시예들에 따른, 디스플레이 및 터치 감응형 표면을 갖는 예시적인 다기능 디바이스의 블록도이다. 디바이스(400)가 휴대용일 필요는 없다. 일부 실시예들에서, 디바이스(400)는 랩톱 컴퓨터, 데스크톱 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 멀티미디어 재생기 디바이스, 내비게이션 디바이스, (아이들의 학습 장난감과 같은) 교육용 디바이스, 게임 시스템, 또는 제어 디바이스(예컨대, 가정용 또는 산업용 제어기)이다. 디바이스(400)는 전형적으로 하나 이상의 프로세싱 유닛(CPU)(410), 하나 이상의 네트워크 또는 다른 통신 인터페이스들(460), 메모리(470), 및 이들 컴포넌트를 상호접속하기 위한 하나 이상의 통신 버스(420)를 포함한다. 통신 버스들(420)은 선택적으로 시스템 컴포넌트들을 상호접속시키고 이들 사이의 통신을 제어하는 회로부(때때로 칩셋이라고 지칭됨)를 포함한다. 디바이스(400)는 전형적으로 터치 스크린 디스플레이인 디스플레이(440)를 포함하는 입/출력(I/O) 인터페이스(430)를 포함한다. I/O 인터페이스(430)는 또한, 선택적으로, 키보드 및/또는 마우스(또는 다른 포인팅 디바이스)(450) 및 터치 패드(455), 디바이스(400) 상에 촉각적 출력들을 생성하기 위한 촉각적 출력 생성기(457)(예컨대, 도 2a를 참조하여 전술된 촉각적 출력 생성기(들)(267)와 유사함), 및 센서들(459)(예컨대, 도 2a를 참조하여 전술된 접촉 세기 센서(들)(265)와 유사한 광 센서, 가속도 센서, 근접 센서, 터치 감응형 센서, 및/또는 접촉 세기 센서)을 포함한다. 메모리(470)는 DRAM, SRAM, DDR RAM 또는 다른 랜덤 액세스 솔리드 스테이트 메모리 디바이스들과 같은 고속 랜덤 액세스 메모리를 포함하며; 선택적으로 하나 이상의 자기 디스크 저장 디바이스, 광 디스크 저장 디바이스, 플래시 메모리 디바이스, 또는 다른 비휘발성 솔리드 스테이트 저장 디바이스와 같은 비휘발성 메모리를 포함한다. 메모리(470)는 선택적으로 CPU(들)(410)로부터 원격으로 위치된 하나 이상의 저장 디바이스를 포함한다. 일부 실시예들에서, 메모리(470)는 휴대용 다기능 디바이스(200)(도 2a)의 메모리(202)에 저장된 프로그램들, 모듈들, 및 데이터 구조들과 유사한 프로그램들, 모듈들, 및 데이터 구조들, 또는 이들의 서브세트를 저장한다. 또한, 메모리(470)는, 선택적으로, 휴대용 다기능 디바이스(200)의 메모리(202) 내에 존재하지 않는 부가의 프로그램들, 모듈들 및 데이터 구조들을 저장한다. 예를 들어, 디바이스(400)의 메모리(470)는, 선택적으로, 그리기 모듈(480), 프레젠테이션 모듈(482), 워드 프로세싱 모듈(484), 웹사이트 제작 모듈(486), 디스크 저작 모듈(488), 및/또는 스프레드시트 모듈(490)을 저장하는 반면, 휴대용 다기능 디바이스(200)(도 2a)의 메모리(202)는, 선택적으로, 이들 모듈들을 저장하지 않는다.
도 4에서의 앞서 식별된 요소들 각각은, 일부 예들에서, 이전에 언급된 메모리 디바이스들 중 하나 이상에 저장된다. 앞서 식별된 모듈들 각각은 전술된 기능을 수행하기 위한 명령어들의 세트에 대응한다. 앞서 식별된 모듈들 또는 프로그램들(예컨대, 명령어들의 세트들)은 별개의 소프트웨어 프로그램들, 절차들 또는 모듈들로서 구현될 필요는 없으며, 따라서 이러한 모듈들의 다양한 서브세트들이 다양한 실시예들에서 조합되거나 다른 방식으로 재배열된다. 일부 실시예들에서, 메모리(470)는 앞서 식별된 모듈들 및 데이터 구조들의 서브세트를 저장한다. 또한, 메모리(470)는 전술되지 않은 추가의 모듈들 및 데이터 구조들을 저장한다.
이제, 예를 들어 휴대용 다기능 디바이스(200) 상에서 구현될 수 있는 사용자 인터페이스들의 실시예들에 주목한다.
도 5a는 일부 실시예들에 따른, 휴대용 다기능 디바이스(200) 상의 애플리케이션들의 메뉴에 대한 예시적인 사용자 인터페이스를 도시한다. 유사한 사용자 인터페이스들이 디바이스(400) 상에서 구현된다. 일부 실시예들에서, 사용자 인터페이스(500)는 하기의 요소들, 또는 그 서브세트나 수퍼세트를 포함한다:
셀룰러 및 Wi-Fi 신호들과 같은 무선 통신(들)에 대한 신호 강도 표시자(들)(502);
o
부재 중 전화들 또는 음성메일 메시지들의 개수의 표시자(514)를 선택적으로 포함하는 "전화"라고 라벨링된 전화 모듈(238)에 대한 아이콘(516);
o
선택적으로, 읽지 않은 이메일들의 개수의 표시자(510)를 포함하는 "메일"이라고 라벨링된 이메일 클라이언트 모듈(240)에 대한 아이콘(518);
o
"브라우저"라고 라벨링된 브라우저 모듈(247)에 대한 아이콘(520);및
o
아이팟(애플 인크.의 상표) 모듈(252)로도 지칭되는, "아이팟"이라고 라벨링된 비디오 및 음악 재생기 모듈(252)에 대한 아이콘(522);및
o
"메시지"라고 라벨링된 IM 모듈(241)에 대한 아이콘(524);
o
"캘린더"라고 라벨링된 캘린더 모듈(248)에 대한 아이콘(526);
o
"사진"이라고 라벨링된 이미지 관리 모듈(244)에 대한 아이콘(528);
o
"카메라"라고 라벨링된 카메라 모듈(243)에 대한 아이콘(530);
o
"온라인 비디오"라고 라벨링된 온라인 비디오 모듈(255)에 대한 아이콘(532);
o
"주식"이라고 라벨링된 주식 위젯(249-2)에 대한 아이콘(534);
o
"지도"라고 라벨링된 지도 모듈(254)에 대한 아이콘(536);
o
"날씨"라고 라벨링된 날씨 위젯(249-1)에 대한 아이콘(538);
o
"시계"라고 라벨링된 알람 시계 위젯(249-4)에 대한 아이콘(540);
o
"운동 지원"이라고 라벨링된 운동 지원 모듈(242)에 대한 아이콘(542);
o
"메모"라고 라벨링된 메모 모듈(253)에 대한 아이콘(544);및
o
디바이스(200) 및 그의 다양한 애플리케이션들(236)에 대한 설정으로의 액세스를 제공하는, "설정"이라고 라벨링된, 설정 애플리케이션 또는 모듈에 대한 아이콘(546).
도 5a에 도시된 아이콘 라벨들은 단지 예시적인 것임에 유의해야 한다. 예를 들어, 비디오 및 음악 재생기 모듈(252)에 대한 아이콘(522)은 선택적으로 "음악" 또는 "음악 재생기"라고 라벨링된다. 기타 라벨들이 선택적으로 다양한 애플리케이션 아이콘들에 대해 사용된다. 일부 실시예들에서, 개개의 애플리케이션 아이콘에 대한 라벨은 개개의 애플리케이션 아이콘에 대응하는 애플리케이션의 이름을 포함한다. 일부 실시예들에서, 특정 애플리케이션 아이콘에 대한 라벨은 특정 애플리케이션 아이콘에 대응하는 애플리케이션의 이름과 별개이다.
도 5b는 디스플레이(550)(예컨대, 터치 스크린 디스플레이(212))와 별개인 터치 감응형 표면(551)(예컨대, 태블릿 또는 터치패드(455), 도 4)을 갖는 디바이스(예컨대, 디바이스(400), 도 4) 상의 예시적인 사용자 인터페이스를 도시한다. 디바이스(400)는 또한, 선택적으로, 터치 감응형 표면(551) 상의 접촉들의 세기를 검출하기 위한 하나 이상의 접촉 세기 센서(예컨대, 센서들(457) 중 하나 이상) 및/또는 디바이스(400)의 사용자에 대한 촉각적 출력들을 생성하기 위한 하나 이상의 촉각적 출력 생성기(459)를 포함한다.
후속하는 일부 예들이(터치 감응형 표면과 디스플레이가 조합된) 터치 스크린 디스플레이(212) 상의 입력들을 참조하여 제공될 것이지만, 일부 실시예들에서, 디바이스는 도 5b에 도시된 바와 같이 디스플레이와 별개인 터치 감응형 표면 상의 입력들을 검출한다. 일부 실시예들에서, 터치 감응형 표면(예컨대, 도 5b의 551)은 디스플레이(예컨대, 550) 상의 주축(예컨대, 도 5b의 553)에 대응하는 주축(예컨대, 도 5b의 552)을 갖는다. 이 실시예들에 따르면, 디바이스는 디스플레이 상의 개개의 위치들에 대응하는 위치들(예컨대, 도 5b에서, 560은 568에 대응하고, 562는 570에 대응함)에서 터치 감응형 표면(551)과의 접촉들(예컨대, 도 5b의 560, 562)을 검출한다. 이러한 방식으로, 터치 감응형 표면(예컨대, 도 5b의 551) 상에서 디바이스에 의해 검출된 사용자 입력들(예컨대, 접촉들(560, 562) 및 그 이동들)은 터치 감응형 표면이 디스플레이와 별개일 때 디바이스에 의해 다기능 디바이스의 디스플레이(예컨대, 도 5b의 550) 상의 사용자 인터페이스를 조작하는 데 사용된다. 유사한 방법들이, 선택적으로, 본 명세서에 기술된 다른 사용자 인터페이스들에 이용된다는 것이 이해되어야 한다.
추가적으로, 하기의 예들이 손가락 입력들(예컨대, 손가락 접촉들, 손가락 탭 제스처들, 손가락 스와이프 제스처들)을 주로 참조하여 주어지는 반면, 일부 실시예들에서, 손가락 입력들 중 하나 이상은 다른 입력 디바이스로부터의 입력(예컨대, 마우스 기반 입력 또는 스타일러스 입력)으로 대체된다는 것이 이해되어야 한다. 예를 들면, 스와이프 제스처가 선택적으로(예를 들면, 접촉 대신의) 마우스 클릭 및 뒤이은(예컨대, 접촉의 이동 대신의) 스와이프의 경로를 따른 커서의 이동으로 대체된다. 다른 예로서, (예를 들면, 접촉의 검출 및 뒤이은 접촉을 검출하는 것을 중지하는 것 대신에) 커서가 탭 제스처의 위치 위에 위치되는 동안에 탭 제스처가 선택적으로 마우스 클릭으로 대체된다. 유사하게, 다수의 사용자 입력이 동시에 검출되는 경우, 다수의 컴퓨터 마우스가 선택적으로 동시에 사용되거나, 또는 마우스와 손가락 접촉들이 선택적으로 동시에 사용되는 것으로 이해하여야 한다.
도 6a는 예시적인 개인용 전자 디바이스(600)를 도시한다. 디바이스(600)는 몸체(602)를 포함한다. 일부 실시예들에서, 디바이스(600)는 디바이스들(200, 400)(예컨대, 도 2a 내지 도 4)에 대하여 기술된 특징부들의 일부 또는 전부를 포함한다. 일부 실시예들에서, 디바이스(600)는 터치 감응형 디스플레이 스크린(604)(이하, 터치 스크린(604))을 갖는다. 대안적으로, 또는 터치 스크린(604)에 추가적으로, 디바이스(600)는 디스플레이 및 터치 감응형 표면을 갖는다. 디바이스들(200, 400)과 마찬가지로, 일부 실시예들에서, 터치 스크린(604)(또는 터치 감응형 표면)은 가해지는 접촉들(예컨대, 터치들)의 세기를 검출하기 위한 하나 이상의 세기 센서들을 갖는다. 터치 스크린(604)(또는 터치 감응형 표면)의 하나 이상의 세기 센서들은 터치들의 세기를 표현하는 출력 데이터를 제공한다. 디바이스(600)의 사용자 인터페이스는 터치들의 세기에 기초하여 터치들에 응답하고, 이는 상이한 세기들의 터치들이 디바이스(600) 상의 상이한 사용자 인터페이스 동작들을 호출할 수 있다는 것을 의미한다.
터치 세기를 검출 및 프로세싱하기 위한 기법들은, 예를 들어, 관련 출원들: 2013년 5월 8일자로 출원되고 발명의 명칭이 "Device, Method, and Graphical User Interface for Displaying User Interface Objects Corresponding to an Application"인 국제 특허 출원 제PCT/US2013/040061호, 및 2013년 11월 11일자로 출원되고 발명의 명칭이 "Device, Method, and Graphical User Interface for Transitioning Between Touch Input to Display Output Relationships"인 국제 특허 출원 제PCT/US2013/069483호에서 발견되며, 이들 각각은 이로써 그 전체가 참고로 포함된다.
일부 실시예들에서, 디바이스(600)는 하나 이상의 입력 메커니즘(606, 608)을 갖는다. 입력 메커니즘들(606, 608)(포함되어 있는 경우)은 물리적이다. 물리적 입력 메커니즘들의 예들은 푸시 버튼들 및 회전가능 메커니즘들을 포함한다. 일부 실시예들에서, 디바이스(600)는 하나 이상의 부착 메커니즘들을 갖는다. 이러한 부착 메커니즘들은, 포함되어 있는 경우, 디바이스(600)가, 예를 들어, 모자, 안경, 귀걸이, 목걸이, 셔츠, 재킷, 팔찌, 시계줄, 쇠줄(chain), 바지, 벨트, 신발, 지갑, 배낭 등에 부착될 수 있게 한다. 이 부착 메커니즘들은 디바이스(600)가 사용자에 의해 착용되도록 한다.
도 6b는 예시적인 개인용 전자 디바이스(600)를 도시한다. 일부 실시예들에서, 디바이스(600)는 도 2a, 도 2b, 및 도 4에 대하여 기술된 컴포넌트들의 일부 또는 전부를 포함한다. 디바이스(600)는 I/O 섹션(614)을 하나 이상의 컴퓨터 프로세서(616) 및 메모리(618)와 동작가능하게 커플링시키는 버스(612)를 갖는다. I/O 섹션(614)은 터치 감응형 컴포넌트(622), 및 선택적으로, 터치 세기 감응형 컴포넌트(624)를 가질 수 있는 디스플레이(604)에 접속된다. 추가로, I/O 섹션(614)은, Wi-Fi, 블루투스, 근거리 통신(NFC), 셀룰러 및/또는 다른 무선 통신 기술들을 사용하여, 애플리케이션 및 운영 체제 데이터를 수신하기 위해 통신 유닛(630)과 접속된다. 디바이스(600)는 입력 메커니즘들(606 및/또는 608)을 포함한다. 입력 메커니즘(606)은, 예를 들어, 회전가능 입력 디바이스 또는 누름가능 및 회전가능 입력 디바이스이다. 입력 메커니즘(608)은, 일부 예들에서, 버튼이다.
입력 메커니즘(608)은, 일부 예들에서, 마이크로폰이다. 개인용 전자 디바이스(600)는, 예를 들어, GPS 센서(632), 가속도계(634), 방향 센서(640)(예컨대, 나침반), 자이로스코프(636), 모션 센서(638), 및/또는 이들의 조합과 같은, 다양한 센서들을 포함하고, 이들 모두는 I/O 섹션(614)에 동작가능하게 접속된다.
개인용 전자 디바이스(600)의 메모리(618)는, 예를 들어, 하나 이상의 컴퓨터 프로세서들(616)에 의해 실행될 때, 컴퓨터 프로세서들로 하여금 후술되는 기술들 및 프로세스들을 수행하게 하는, 컴퓨터 실행가능 명령어들을 저장하기 위한 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체이다. 컴퓨터 실행가능 명령어들은, 예를 들어, 명령어 실행 시스템, 장치, 또는 디바이스, 예컨대, 컴퓨터 기반 시스템, 프로세서-포함(processor-containing) 시스템, 또는 명령어 실행 시스템, 장치, 또는 디바이스로부터 명령어들을 페치하여 명령어들을 실행할 수 있는 다른 시스템에 의해 또는 그와 관련하여 사용하기 위해 임의의 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체 내에 또한 저장되고/되거나 전송된다. 개인용 전자 디바이스(600)는 도 6b의 컴포넌트들 및 구성에 한정되지 않고, 다수의 구성들에서 다른 또는 추가적인 컴포넌트들을 포함할 수 있다.
본 명세서에서 사용되는 바와 같이, "어포던스"라는 용어는, 예를 들어 디바이스들(200, 400, 및/또는 600)(도 2a, 도 4, 도 6a 및 도 6b)의 디스플레이 스크린 상에 디스플레이되는 사용자 상호작용 그래픽 사용자 인터페이스 객체를 지칭한다. 예를 들어, 이미지(예를 들어, 아이콘), 버튼, 및 텍스트(예를 들어, 하이퍼링크)는 각각 어포던스를 구성한다.
본 명세서에 사용되는 바와 같이, "포커스 셀렉터(focus selector)"라는 용어는 사용자와 상호작용하고 있는 사용자 인터페이스의 현재 부분을 나타내는 입력 요소를 지칭한다. 커서 또는 다른 위치 마커(location marker)를 포함하는 일부 구현예들에서, 커서가 특정의 사용자 인터페이스 요소(예컨대, 버튼, 창, 슬라이더 또는 다른 사용자 인터페이스 요소) 위에 있는 동안 터치 감응형 표면(예컨대, 도 4의 터치 패드(455) 또는 도 5b의 터치 감응형 표면(551)) 상에서 입력(예컨대, 누르기 입력)이 검출될 때, 특정의 사용자 인터페이스 요소가 검출된 입력에 따라 조정되도록, 커서가 "포커스 셀렉터"로서 기능한다. 터치 스크린 디스플레이 상의 사용자 인터페이스 요소들과의 직접적인 상호작용을 가능하게 하는 터치 스크린 디스플레이(예컨대, 도 2a의 터치 감응형 디스플레이 시스템(212) 또는 도 5a의 터치 스크린(212))를 포함하는 일부 구현예들에서, 입력(예컨대, 접촉에 의한 누르기 입력)이 특정의 사용자 인터페이스 요소(예컨대, 버튼, 창, 슬라이더 또는 다른 사용자 인터페이스 요소)의 위치에 있는 터치 스크린 디스플레이 상에서 검출될 때, 특정의 사용자 인터페이스 요소가 검출된 입력에 따라 조정되도록, 터치 스크린 상의 검출된 접촉이 "포커스 셀렉터"로서 기능한다. 일부 구현예들에서, (예를 들어, 탭 키 또는 화살표 키들을 사용하여 포커스를 하나의 버튼으로부터 다른 버튼으로 움직이는 것에 의해) 터치 스크린 디스플레이 상의 대응하는 커서의 이동 또는 접촉의 이동 없이 포커스가 사용자 인터페이스의 하나의 영역으로부터 사용자 인터페이스의 다른 영역으로 이동되며; 이러한 구현예들에서, 포커스 셀렉터는 사용자 인터페이스의 상이한 영역들 사이에서의 포커스의 이동에 따라 움직인다. 포커스 셀렉터가 가지는 특정 형태와 무관하게, 포커스 셀렉터는 일반적으로 (예컨대, 사용자가 상호작용하고자 하는 사용자 인터페이스의 요소를 디바이스에 나타내는 것에 의해) 사용자 인터페이스와의 사용자의 의도된 상호작용을 전달하기 위해 사용자에 의해 제어되는 사용자 인터페이스 요소(또는 터치 스크린 디스플레이 상의 접촉)이다. 예를 들어, 터치 감응형 표면(예컨대, 터치 패드 또는 터치 스크린) 상에서 누르기 입력이 검출되는 동안 개개의 버튼 위의 포커스 셀렉터(예컨대, 커서, 접촉, 또는 선택 상자)의 위치는 (디바이스의 디스플레이 상에 보여지는 다른 사용자 인터페이스 요소들과 달리) 사용자가 개개의 버튼을 활성화시키고자 의도하는 중임을 나타낼 것이다.
명세서 및 청구범위에서 사용되는 바와 같이, 접촉의 "특성 세기"라는 용어는 접촉의 하나 이상의 세기에 기초한 접촉의 특성을 지칭한다. 일부 실시예들에서, 특성 세기는 다수의 세기 샘플들에 기초한다. 특성 세기는, 선택적으로, 미리정의된 수의 세기 샘플들, 또는 미리정의된 이벤트에 대해(예컨대, 접촉을 검출한 후에, 접촉의 리프트오프를 검출하기 이전, 접촉의 이동의 시작을 검출하기 이전 또는 후에, 접촉의 종료를 검출하기 이전, 접촉의 세기의 증가를 검출하기 이전 또는 후에, 및/또는 접촉의 세기의 감소를 검출하기 이전 또는 후에) 미리결정된 기간(예컨대, 0.05, 0.1, 0.2, 0.5, 1, 2, 5, 10초) 동안 수집된 세기 샘플들의 세트에 기초한다. 접촉의 특성 세기는, 선택적으로, 접촉의 세기들의 최대값, 접촉의 세기들의 중간값(mean value), 접촉의 세기들의 평균값(average value), 접촉의 세기들의 상위 10 백분위 값(top 10 percentile value), 접촉의 세기들의 최대값의 절반의 값, 접촉의 세기들의 최대값의 90 퍼센트의 값 등 중 하나 이상에 기초한다. 일부 실시예들에서, 접촉의 지속시간은 (예컨대, 특성 세기가 시간의 경과에 따른 접촉의 세기의 평균일 때) 특성 세기를 결정하는 데 사용된다. 일부 실시예들에서, 동작이 사용자에 의해 수행되었는지의 여부를 결정하기 위해, 특성 세기가 하나 이상의 세기 임계치들의 세트와 비교된다. 예를 들어, 하나 이상의 세기 임계치들의 세트는 제1 세기 임계치 및 제2 세기 임계치를 포함한다. 이 예에서, 제1 임계치를 초과하지 않는 특성 세기를 갖는 접촉의 결과, 제1 동작이 행해지고, 제1 세기 임계치를 초과하지만 제2 세기 임계치를 초과하지 않는 특성 세기를 갖는 접촉의 결과, 제2 동작이 행해지며, 제2 임계치 초과의 특성 세기를 갖는 접촉의 결과, 제3 동작이 행해진다. 일부 실시예들에서, 특성 세기와 하나 이상의 임계치들 간의 비교는, 제1 동작 또는 제2 동작을 수행할지를 결정하기 위해 사용되기보다는, 하나 이상의 동작들을 수행할지의 여부(예컨대, 개개의 동작을 수행할지의 여부 또는 개개의 동작을 수행하는 것을 중지할지의 여부)를 결정하기 위해 사용된다.
일부 실시예들에서, 특성 세기를 결정하기 위해 제스처의 일부분이 식별된다. 예를 들어, 터치 감응형 표면은 시작 위치로부터 전환하여 종료 위치(이 지점에서 접촉의 세기가 증가함)에 도달하는 연속적인 스와이프 접촉을 수신한다. 이 예에서, 종료 위치에서의 접촉의 특성 세기는 스와이프 접촉 전체가 아니라 연속적인 스와이프 접촉의 일부분에만(예컨대, 종료 위치에서의 스와이프 접촉의 부분에만) 기초한다. 일부 실시예들에서, 접촉의 특성 세기를 결정하기 전에 스와이프 접촉의 세기들에 평활화 알고리즘(smoothing algorithm)이 적용된다. 예를 들어, 평활화 알고리즘은, 선택적으로, 비가중 이동 평균(unweighted sliding-average) 평활화 알고리즘, 삼각(triangular) 평활화 알고리즘, 메디안 필터(median filter) 평활화 알고리즘, 및/또는 지수(exponential) 평활화 알고리즘 중 하나 이상을 포함한다. 일부 상황들에서, 이 평활화 알고리즘들은 특성 세기를 결정하기 위해 스와이프 접촉의 세기들에서의 좁은 급등(spike)들 또는 급감(dip)들을 제거한다.
터치 감응형 표면 상에서의 접촉의 세기는 접촉 검출 세기 임계치, 가볍게 누르기 세기 임계치, 깊게 누르기 세기 임계치, 및/또는 하나 이상의 다른 세기 임계치와 같은, 하나 이상의 세기 임계치들에 대해 특성화된다. 일부 실시예들에서, 가볍게 누르기 세기 임계치는, 디바이스가 물리적 마우스의 버튼 또는 트랙패드를 클릭하는 것과 전형적으로 연관된 동작들을 수행하게 될 세기에 대응한다. 일부 실시예들에서, 깊게 누르기 세기 임계치는, 디바이스가 물리적 마우스의 버튼 또는 트랙패드를 클릭하는 것과 전형적으로 연관된 동작들과 상이한 동작들을 수행하게 될 세기에 대응한다. 일부 실시예들에서, 접촉이 가볍게 누르기 세기 임계치 미만의(예컨대, 그리고 공칭 접촉-검출 세기 임계치(이 미만에서는 접촉이 더 이상 검출되지 않음) 초과의) 특성 세기로 검출될 때, 디바이스는 가볍게 누르기 세기 임계치 또는 깊게 누르기 세기 임계치와 연관된 동작을 수행함이 없이 터치 감응형 표면 상의 접촉의 이동에 따라 포커스 셀렉터를 이동시킬 것이다. 일반적으로, 달리 언급되지 않는 한, 이 세기 임계치들은 사용자 인터페이스 도면들의 상이한 세트들 사이에서 일관성이 있다.
가볍게 누르기 세기 임계치 미만의 세기로부터 가볍게 누르기 세기 임계치와 깊게 누르기 세기 임계치 사이의 세기로의 접촉의 특성 세기의 증가는 때때로 "가볍게 누르기" 입력으로서 지칭된다. 깊게 누르기 세기 임계치 미만의 세기로부터 깊게 누르기 세기 임계치 초과의 세기로의 접촉의 특성 세기의 증가는 때때로 "깊게 누르기" 입력으로서 지칭된다. 접촉 검출 세기 임계치 미만의 세기로부터 접촉 검출 세기 임계치와 가볍게 누르기 세기 임계치 사이의 세기로의 접촉의 특성 세기의 증가는 때때로 터치 표면 상의 접촉의 검출로서 지칭된다. 접촉 검출 세기 임계치 초과의 세기로부터 접촉 검출 세기 임계치 미만의 세기로의 접촉의 특성 세기의 감소는 때때로 터치 표면으로부터의 접촉의 리프트오프의 검출로서 지칭된다. 일부 실시예들에서, 접촉-검출 세기 임계치는 0이다. 일부 실시예들에서, 접촉-검출 세기 임계치는 0 초과이다.
본 명세서에 기술된 일부 실시예들에서, 하나 이상의 동작은, 개개의 누르기 입력을 포함하는 제스처를 검출하는 것에 응답하여 또는 개개의 접촉(또는 복수의 접촉들)으로 수행되는 개개의 누르기 입력을 검출하는 것에 응답하여 수행되며, 여기서 개개의 누르기 입력은 누르기-입력 세기 임계치 초과의 접촉(또는 복수의 접촉들)의 세기의 증가를 검출하는 것에 적어도 부분적으로 기초하여 검출된다. 일부 실시예들에서, 개개의 동작은, 누르기-입력 세기 임계치 초과의 개개의 접촉의 세기의 증가(예컨대, 개개의 누르기 입력의 "다운 스트로크(down stroke)")를 검출하는 것에 응답하여 수행된다. 일부 실시예들에서, 누르기 입력은 누르기-입력 세기 임계치 초과의 개개의 접촉의 세기의 증가 및 누르기-입력 세기 임계치 미만의 접촉의 세기의 후속하는 감소를 포함하며, 개개의 동작은 누르기-입력 임계치 미만의 개개의 접촉의 세기의 후속하는 감소(예컨대, 개개의 누르기 입력의 "업 스트로크(up stroke)")를 검출하는 것에 응답하여 수행된다.
일부 실시예들에서, 디바이스는 때때로 "지터(jitter)"라고 불리는 돌발적인 입력들을 회피하기 위해 세기 히스테리시스를 이용하는데, 여기서 디바이스는 누르기-입력 세기 임계치에 대한 미리정의된 관계를 갖는 히스테리시스 세기 임계치(예컨대, 히스테리시스 세기 임계치는 누르기-입력 세기 임계치보다 더 낮은 X 세기 단위이거나, 히스테리시스 세기 임계치는 누르기-입력 세기 임계치의 75%, 90% 또는 어떤 적절한 비율임)를 정의하거나 선택한다. 이와 같이, 일부 실시예들에서, 누르기 입력은 누르기-입력 세기 임계치 초과의 개개의 접촉의 세기의 증가 및 누르기-입력 세기 임계치에 대응하는 히스테리시스 세기 임계치 미만의 접촉의 세기의 후속하는 감소를 포함하며, 개개의 동작은 히스테리시스 세기 임계치 미만의 개개의 접촉의 세기의 후속하는 감소(예컨대, 개개의 누르기 입력의 "업 스트로크")를 검출하는 것에 응답하여 수행된다. 이와 유사하게, 일부 실시예들에서, 누르기 입력은 히스테리시스 세기 임계치 이하의 세기로부터 누르기-입력 세기 임계치 이상의 세기로의 접촉의 세기의 증가 그리고, 선택적으로, 히스테리시스 세기 이하의 세기로의 접촉의 세기의 후속하는 감소를 디바이스가 검출할 때에만 검출되며, 개개의 동작은 누르기 입력을 검출(예컨대, 상황에 따라, 접촉의 세기의 증가 또는 접촉의 세기의 감소)하는 것에 응답하여 수행된다.
설명의 편의상, 누르기-입력 세기 임계치와 연관된 누르기 입력에 응답하여 또는 누르기 입력을 포함하는 제스처에 응답하여 수행되는 동작들의 설명은, 선택적으로, 누르기-입력 세기 임계치 초과의 접촉의 세기의 증가, 히스테리시스 세기 임계치 미만의 세기로부터 누르기-입력 세기 임계치 초과의 세기로의 접촉의 세기의 증가, 누르기-입력 세기 임계치 미만의 접촉의 세기의 감소, 및/또는 누르기-입력 세기 임계치에 대응하는 히스테리시스 세기 임계치 미만의 접촉의 세기의 감소 중 어느 하나를 검출한 것에 응답하여 트리거된다. 또한, 동작이 누르기-입력 세기 임계치 미만의 접촉의 세기의 감소를 검출하는 것에 응답하여 수행되는 것으로서 기술되어 있는 예들에서, 동작은, 선택적으로, 누르기-입력 세기 임계치에 대응하고 그보다 더 낮은 히스테리시스 세기 임계치 미만의 접촉의 세기의 감소를 검출하는 것에 응답하여 수행된다.
3.
디지털 어시스턴트 시스템
도 7a는 다양한 예들에 따른 디지털 어시스턴트 시스템(700)의 블록도를 도시한다. 일부 예들에서, 디지털 어시스턴트 시스템(700)은 독립형 컴퓨터 시스템 상에서 구현된다. 일부 예들에서, 디지털 어시스턴트 시스템(700)은 다수의 컴퓨터들에 걸쳐 분산된다. 일부 예들에서, 디지털 어시스턴트의 모듈들 및 기능들 중 일부는 서버 부분과 클라이언트 부분으로 나뉘며, 여기서 클라이언트 부분은 하나 이상의 사용자 디바이스(예컨대, 디바이스들(104, 122, 200, 400, 또는 600)) 상에 존재하고, 예컨대 도 1에 도시된 바와 같은 하나 이상의 네트워크를 통해 서버 부분(예컨대, 서버 시스템(108))과 통신한다. 일부 예들에서, 디지털 어시스턴트 시스템(700)은 도 1에 도시된 서버 시스템(108)(및/또는 DA 서버(106))의 일 구현예이다. 디지털 어시스턴트 시스템(700)은 단지 디지털 어시스턴트 시스템의 일례일 뿐이라는 것, 및 디지털 어시스턴트 시스템(700)이 도시된 것보다 더 많거나 더 적은 컴포넌트들을 가질 수 있거나, 둘 이상의 컴포넌트를 조합할 수 있거나, 또는 상이한 구성 또는 배열의 컴포넌트들을 가질 수 있다는 것에 유의해야 한다. 도 7a에 도시된 다양한 컴포넌트들은 하나 이상의 신호 프로세싱 및/또는 주문형 집적 회로를 비롯한, 하드웨어, 하나 이상의 프로세서에 의한 실행을 위한 소프트웨어 명령어들, 펌웨어, 또는 이들의 조합으로 구현된다.
디지털 어시스턴트 시스템(700)은 메모리(702), 하나 이상의 프로세서들(704), 입/출력(I/O) 인터페이스(706), 및 네트워크 통신 인터페이스(708)를 포함한다. 이들 컴포넌트들은 하나 이상의 통신 버스들 또는 신호 라인들(710)을 통해 서로 통신할 수 있다.
일부 예들에서, 메모리(702)는 비일시적 컴퓨터 판독가능 매체, 예컨대, 고속 랜덤 액세스 메모리 및/또는 비휘발성 컴퓨터 판독가능 저장 매체(예컨대, 하나 이상의 자기 디스크 저장 디바이스, 플래시 메모리 디바이스, 또는 다른 비휘발성 솔리드 스테이트 메모리 디바이스)를 포함한다.
일부 예들에서, I/O 인터페이스(706)는 디스플레이들, 키보드들, 터치 스크린들, 및 마이크로폰들과 같은 디지털 어시스턴트 시스템(700)의 입/출력 디바이스들(716)을 사용자 인터페이스 모듈(722)에 커플링시킨다. I/O 인터페이스(706)는, 사용자 인터페이스 모듈(722)과 함께, 사용자 입력들(예컨대, 음성 입력, 키보드 입력들, 터치 입력들 등)을 수신하고 그에 따라 이들을 프로세싱한다. 일부 예들에서, 예컨대 디지털 어시스턴트가 독립형 사용자 디바이스 상에서 구현되는 경우, 디지털 어시스턴트 시스템(700)은 도 2a, 도 4, 도 6a와 도 6b 각각의 디바이스들(200, 400, 또는 600)에 대해 기술된 컴포넌트들 및 I/O 통신 인터페이스들 중 임의의 것을 포함한다. 일부 예들에서, 디지털 어시스턴트 시스템(700)은 디지털 어시스턴트 구현예의 서버 부분을 표현하고, 사용자 디바이스(예컨대, 디바이스들(104, 200, 400, 또는 600)) 상에 상주하는 클라이언트 측 부분을 통해 사용자와 상호작용할 수 있다.
일부 예들에서, 네트워크 통신 인터페이스(708)는 유선 통신 포트(들)(712) 및/또는 무선 송신 및 수신 회로부(714)를 포함한다. 유선 통신 포트(들)는 하나 이상의 유선 인터페이스들, 예컨대 이더넷, 범용 직렬 버스(USB), 파이어와이어 등을 통해 통신 신호들을 수신하고 전송한다. 무선 회로부(714)는 통신 네트워크들 및 다른 통신 디바이스들로부터/로 RF 신호들 및/또는 광학 신호들을 수신하고 전송한다. 무선 통신은 GSM, EDGE, CDMA, TDMA, 블루투스, Wi-Fi, VoIP, Wi-MAX, 또는 임의의 다른 적합한 통신 프로토콜과 같은 복수의 통신 표준들, 프로토콜들, 및 기술들 중 임의의 것을 이용한다. 네트워크 통신 인터페이스(708)는 인터넷, 인트라넷, 및/또는 무선 네트워크, 예컨대 셀룰러 전화 네트워크, 무선 근거리 통신망(LAN), 및/또는 도시권 통신망(MAN)과 같은 네트워크들을 이용하는 디지털 어시스턴트 시스템(700)과 다른 디바이스들 간의 통신을 가능하게 한다.
일부 예들에서, 메모리(702) 또는 메모리(702)의 컴퓨터 판독가능 저장 매체들은, 운영 체제(718), 통신 모듈(720), 사용자 인터페이스 모듈(722), 하나 이상의 애플리케이션들(724), 및 디지털 어시스턴트 모듈(726)의 전체 또는 그들의 서브세트를 포함한, 프로그램들, 모듈들, 명령어들, 및 데이터 구조들을 저장한다. 특히, 메모리(702) 또는 메모리(702)의 컴퓨터 판독가능 저장 매체는 후술되는 프로세스들을 수행하기 위한 명령어들을 저장한다. 하나 이상의 프로세서들(704)은 이러한 프로그램들, 모듈들, 및 명령어들을 실행하고, 데이터 구조들로부터/로 판독/기록한다.
운영 체제(718)(예를 들어, 다윈(Darwin), RTXC, LINUX, UNIX, iOS, OS X, WINDOWS, 또는 VxWorks와 같은 임베디드 운영 체제)는 일반적인 시스템 태스크들(예를 들어, 메모리 관리, 저장 디바이스 제어, 전력 관리 등)을 제어하고 관리하기 위한 다양한 소프트웨어 컴포넌트들 및/또는 드라이버들을 포함하고, 다양한 하드웨어, 펌웨어, 및 소프트웨어 컴포넌트들 간의 통신들을 용이하게 한다.
통신 모듈(720)은 네트워크 통신 인터페이스(708)를 통해 디지털 어시스턴트 시스템(700)과 다른 디바이스들 간의 통신을 용이하게 한다. 예를 들어, 통신 모듈(720)은 도 2a, 도 4, 도 6a와 도 6b 각각에 도시된 디바이스들(200, 400, 600)과 같은 전자 디바이스들의 RF 회로부(208)와 통신한다. 통신 모듈(720)은 또한 무선 회로부(714) 및/또는 유선 통신 포트(712)에 의해 수신된 데이터를 처리하기 위한 다양한 컴포넌트들을 포함한다.
사용자 인터페이스 모듈(722)은 I/O 인터페이스(706)를 통해 사용자로부터(예컨대, 키보드, 터치 스크린, 포인팅 디바이스, 제어기, 및/또는 마이크로폰으로부터) 커맨드들 및/또는 입력들을 수신하고, 디스플레이 상에 사용자 인터페이스 객체들을 생성한다. 사용자 인터페이스 모듈(722)은 또한 출력들(예컨대, 스피치, 사운드, 애니메이션, 텍스트, 아이콘들, 진동들, 햅틱 피드백, 조명 등)을 준비하고, I/O 인터페이스(706)를 통해(예컨대, 디스플레이들, 오디오 채널들, 스피커들, 및 터치패드들 등을 통해) 사용자에게 그들을 전달한다.
애플리케이션들(724)은 하나 이상의 프로세서들(704)에 의해 실행되도록 구성된 프로그램들 및/또는 모듈들을 포함한다. 예를 들어, 디지털 어시스턴트 시스템이 독립형 사용자 디바이스 상에 구현되는 경우, 애플리케이션들(724)은 게임들, 캘린더 애플리케이션, 내비게이션 애플리케이션, 또는 이메일 애플리케이션과 같은 사용자 애플리케이션들을 포함한다. 디지털 어시스턴트 시스템(700)이 서버 상에서 구현되는 경우, 애플리케이션들(724)은, 예를 들어 리소스 관리 애플리케이션들, 진단 애플리케이션들, 또는 스케줄링 애플리케이션들을 포함한다.
메모리(702)는 또한 디지털 어시스턴트 모듈(726)(또는 디지털 어시스턴트의 서버 부분)을 저장한다. 일부 예들에서, 디지털 어시스턴트 모듈(726)은 하기의 하위모듈들, 또는 그들의 서브세트 또는 수퍼세트를 포함한다: 입/출력 프로세싱 모듈(728), 스피치-텍스트(speech-to-text, STT) 프로세싱 모듈(730), 자연 언어 프로세싱 모듈(732), 대화 흐름 프로세싱 모듈(734), 태스크 흐름 프로세싱 모듈(736), 서비스 프로세싱 모듈(738), 및 스피치 합성 모듈(740). 이러한 모듈들 각각은 디지털 어시스턴트 모듈(726)의 하기의 시스템들 또는 데이터 및 모델들, 또는 그들의 서브세트 또는 수퍼세트 중 하나 이상에 대해 액세스한다: 온톨로지(760), 어휘 인덱스(744), 사용자 데이터(748), 태스크 흐름 모델들(754), 서비스 모델들(756), 및 ASR 시스템들(758).
일부 예들에서, 디지털 어시스턴트 모듈(726)에서 구현되는 모델들, 데이터, 및 프로세싱 모듈들을 사용하여, 디지털 어시스턴트는 다음 중 적어도 일부를 수행할 수 있다: 스피치 입력을 텍스트로 변환하는 것; 사용자로부터 수신된 자연 언어 입력에 표현된 사용자의 의도를 식별하는 것; 사용자의 의도를 완전히 추론하는 데 필요한 정보를(예컨대, 단어들, 게임들, 의도들 등의 중의성을 해소함(disambiguating)으로써) 능동적으로 이끌어내고 얻는 것; 추론된 의도를 이행하기 위한 태스크 흐름을 결정하는 것; 및 태스크 흐름을 실행하여 추론된 의도를 이행하는 것.
일부 예들에서, 도 7b에 도시된 바와 같이, I/O 프로세싱 모듈(728)은 도 7a의 I/O 디바이스들(716)을 통해 사용자와 상호작용하거나 또는 도 7a의 네트워크 통신 인터페이스(708)를 통해 사용자 디바이스(예컨대, 디바이스들(104, 200, 400, 또는 600))와 상호작용하여, 사용자 입력(예컨대, 스피치 입력)을 획득하고 사용자 입력에 대한 응답들을 (예컨대, 스피치 출력들로서) 제공한다. I/O 프로세싱 모듈(728)은 사용자 입력의 수신과 함께 또는 사용자 입력의 수신 직후에, 사용자 디바이스로부터 사용자 입력과 연관된 콘텍스트 정보를 선택적으로 획득한다. 콘텍스트 정보는 사용자-특정 데이터, 어휘, 및/또는 사용자 입력과 관련된 선호도들을 포함한다. 일부 예들에서, 콘텍스트 정보는 또한 사용자 요청이 수신된 시간에서의 사용자 디바이스의 소프트웨어 및 하드웨어 상태 및/또는 사용자 요청이 수신되는 시간에서의 사용자의 주위 환경에 관련된 정보를 포함한다. 일부 예들에서, I/O 프로세싱 모듈(728)은 또한 사용자 요청에 관하여 사용자에게 후속 질문들을 전송하고, 그로부터 답변들을 수신한다. 사용자 요청이 I/O 프로세싱 모듈(728)에 의해 수신되고 사용자 요청이 스피치 입력을 포함하는 경우, I/O 프로세싱 모듈(728)은 스피치-텍스트 변환을 위해 스피치 입력을 STT 프로세싱 모듈(730)(또는 스피치 인식기)로 전달한다.
STT 프로세싱 모듈(730)은 하나 이상의 ASR 시스템들(758)을 포함한다. 하나 이상의 ASR 시스템들(758)은 I/O 프로세싱 모듈(728)을 통해 수신되는 스피치 입력을 프로세싱하여 인식 결과를 생성할 수 있다. 각각의 ASR 시스템(758)은 프론트-엔드 스피치 프리프로세서(front-end speech pre-processor)를 포함한다. 프론트-엔드 스피치 프리프로세서는 스피치 입력으로부터 대표적인 특징을 추출한다. 예를 들어, 프론트-엔드 스피치 프리프로세서는 스피치 입력에 대해 푸리에 변환을 수행하여 대표적인 다차원 벡터의 시퀀스로서 스피치 입력을 특징짓는 스펙트럼 특징을 추출한다. 또한, 각각의 ASR 시스템(758)은 하나 이상의 스피치 인식 모델들(예컨대, 음향 모델들 및/또는 언어 모델들)을 포함하고, 하나 이상의 스피치 인식 엔진들을 구현한다. 스피치 인식 모델의 예는 은닉 마르코프 모델(hidden Markov models), 가우시안 혼합 모델(Gaussian-Mixture Models), 딥 신경망 모델(Deep Neural Network Models), n-gram 언어 모델, 및 다른 통계 모델을 포함한다. 스피치 인식 엔진의 예는 동적 시간 왜곡 기반 엔진 및 가중치 유한 상태 변환기(WFST) 기반 엔진을 포함한다. 하나 이상의 스피치 인식 모델들 및 하나 이상의 스피치 인식 엔진들은 중간 인식 결과들(예를 들어, 음소, 음소 문자열, 및 하위 단어들), 및 궁극적으로 텍스트 인식 결과들(예컨대, 단어, 단어 문자열, 또는 토큰들의 시퀀스)을 생성하기 위해 프론트-엔드 스피치 프리프로세서의 추출된 대표 특징들을 프로세싱하는 데 사용된다. 일부 예들에서, 스피치 입력은 제3자 서비스에 의해 또는 사용자의 디바이스(예컨대, 디바이스(104, 200, 400, 또는 600)) 상에서 적어도 부분적으로 프로세싱되어 인식 결과를 생성한다. STT 프로세싱 모듈(730)이 텍스트 문자열(예를 들어, 단어들, 또는 단어들의 시퀀스, 또는 토큰들의 시퀀스)을 포함하는 인식 결과를 생성하면, 인식 결과는 의도 추론을 위해 자연 언어 프로세싱 모듈(732)로 전달된다. 일부 예들에서, STT 프로세싱 모듈(730)은 스피치 입력의 다수의 후보 텍스트 표현들을 생성한다. 각각의 후보 텍스트 표현은 스피치 입력에 대응하는 단어들 또는 토큰들의 시퀀스이다. 일부 예들에서, 각각의 후보 텍스트 표현은 스피치 인식 신뢰도 점수와 연관된다. 스피치 인식 신뢰도 점수에 기초하여, STT 프로세싱 모듈(730)은 후보 텍스트 표현들의 순위를 정하고, 의도 추론을 위해 n-베스트(n-best)(예컨대, n번째로 높은 순위가 매겨짐) 후보 텍스트 표현(들)을 자연 언어 프로세싱 모듈(732)에 제공하는데, 여기서 n은 0보다 큰 미리결정된 정수이다. 예를 들어, 일례에서, 가장 높은 순위(n=1) 후보 텍스트 표현만이 의도 추론을 위해 자연 언어 프로세싱 모듈(732)에 전달된다. 다른 예에서, 5번째 순위(n=5) 후보 텍스트 표현들이 의도 추론을 위해 자연 언어 프로세싱 모듈(732)에 전달된다.
스피치-텍스트 프로세싱에 대한 더 많은 상세사항들은 2011년 9월 20일자로 출원된 "Consolidating Speech Recognition Results"에 대한 미국 실용신안 출원 제13/236,942호에 기재되어 있으며, 그 전체 개시 내용은 본 명세서에 참고로 포함된다.
일부 예들에서, STT 프로세싱 모듈(730)은 음성 기호 변환 모듈(731)을 통해 인식가능한 단어들의 어휘를 포함하고/하거나 이에 액세스한다. 각각의 어휘 단어는 스피치 인식 음성 기호로 표현된 단어의 하나 이상의 후보 발음들과 연관된다. 특히, 인식가능한 단어의 어휘는 복수의 후보 발음과 연관된 단어를 포함한다. 예를 들어, 어휘는 
및 
의 후보 발음들과 연관된 "tomato"라는 단어를 포함한다. 또한, 어휘 단어는 사용자로부터의 이전 스피치 입력들에 기초한 맞춤형 후보 발음들과 연관된다. 이러한 맞춤형 후보 발음들은 STT 프로세싱 모듈(730)에 저장되고, 디바이스 상의 사용자의 프로파일을 통해 특정 사용자와 연관된다. 일부 예들에서, 단어들에 대한 후보 발음들은 단어의 철자 및 하나 이상의 언어 및/또는 음성 규칙들에 기초하여 결정된다. 일부 예들에서, 후보 발음들은 예를 들어, 알려진 정준 발음들(canonical pronunciations)에 기초하여 수동으로 생성된다.
일부 예들에서, 후보 발음들은 후보 발음의 공통성에 기초하여 순위결정된다. 예를 들어, 후보 발음 
는 
보다 높게 순위결정되는데, 그 이유는 이전 발음이 더 일반적으로 사용되는 발음이기 때문이다(예를 들어, 모든 사용자 중에서, 특정 지리적 지역에 있는 사용자의 경우, 또는 임의의 다른 적절한 사용자들의 서브세트의 경우). 일부 예들에서, 후보 발음들은 후보 발음이 사용자와 연관된 맞춤형 후보 발음인지의 여부에 기초하여 순위결정된다. 예를 들어, 맞춤형 후보 발음들은 정준 후보 발음들보다 높게 순위결정된다. 이는 정준 발음에서 벗어나는 고유한 발음을 가진 고유 명사를 인식하는 데 유용할 수 있다. 일부 예들에서, 후보 발음들은 지리적 기원, 국적, 또는 민족성과 같은 하나 이상의 스피치 특성들과 연관된다. 예를 들어, 후보 발음 
는 미국과 연관되는 반면, 후보 발음 
는 영국과 연관된다. 또한, 후보 발음의 순위는 디바이스 상의 사용자 프로파일에 저장된 사용자의 하나 이상의 특성들(예를 들어, 지리적 기원, 국적, 민족성 등)에 기초한다. 예를 들어, 이는 사용자가 미국과 연관되어 있다는 사용자의 프로필로부터 결정될 수 있다. 미국과 연관되어 있는 사용자에 기초하여, 후보 발음 
(미국과 연관됨)는 후보 발음 
(영국과 연관됨)보다 높게 순위결정된다. 일부 예들에서, 순위결정된 후보 발음들 중 하나는 예측된 발음(예를 들어, 가장 가능성이 있는 발음)으로서 선택된다.
스피치 입력이 수신될 때, STT 프로세싱 모듈(730)은 (예를 들어, 음향 모델을 사용하여) 스피치 입력에 대응하는 음소를 결정하고, 이어서 (예를 들어, 언어 모델을 사용하여) 음소에 매칭되는 단어를 결정하고자 시도하는 데 사용된다. 예를 들어, STT 프로세싱 모듈(730)이 스피치 입력의 일부에 대응하는 음소들의 시퀀스 
를 먼저 식별하는 경우, 그것은 이어서 어휘 인덱스(744)에 기초하여 이 시퀀스가 단어 "tomato"에 대응한다고 결정할 수 있다.
일부 예들에서, STT 프로세싱 모듈(730)은 근사 매칭 기법들을 사용하여 발화 중인 단어를 결정한다. 따라서, 예를 들어, STT 프로세싱 모듈(730)은 음소들의 특정 시퀀스가 그 단어에 대한 음소들의 후보 시퀀스 중 하나가 아니더라도 음소들의 시퀀스 
가 단어 "tomato"에 대응한다고 결정한다.
디지털 어시스턴트의 자연 언어 프로세싱 모듈(732)("자연 언어 프로세서")은 STT 프로세싱 모듈(730)에 의해 생성된 n-베스트 후보 텍스트 표현(들)("단어 시퀀스(들)" 또는 "토큰 시퀀스(들)")을 취하고, 후보 텍스트 표현들의 각각을 디지털 어시스턴트에 의해 인식된 하나 이상의 "행동가능한 의도들"과 연관시키고자 시도한다. 일부 실시예들에서, 하기에서 더 상세히 기술되는 바와 같이, STT 프로세싱 모듈(730)은 허위 트리거 완화자(FTM)를 사용하여 후보 텍스트 표현 각각을 하나 이상의 "후보 의도들"과 연관시키고자 시도한다. FTM은 후보 의도 평가자(candidate intent evaluator, CIE)에 후보 의도들을 제공하며, 이는 후보 의도들이 하나 이상의 "행동가능한 의도"를 포함하는지의 여부를 평가한다. "행동가능한 의도"(또는 "사용자 의도")는 디지털 어시스턴트에 의해 수행될 수 있는 태스크를 표현하고, 태스크 흐름 모델들(754)에서 구현되는 연관 태스크 흐름을 가질 수 있다. 연관 태스크 흐름은 디지털 어시스턴트가 태스크를 수행하기 위해 취하는 일련의 프로그래밍된 동작들 및 단계들이다. 디지털 어시스턴트의 능력들의 범주는 태스크 흐름 모델들(754)에서 구현되고 저장된 태스크 흐름들의 수 및 종류, 또는 다시 말해, 디지털 어시스턴트가 인식하는 "행동가능한 의도들"의 수 및 종류에 의존한다. 그러나, 디지털 어시스턴트의 효율성은 또한 자연 언어로 표현된 사용자 요청으로부터 정확한 "행동가능한 의도(들)"를 추론하는 어시스턴트의 능력에 의존한다.
일부 예들에서, STT 프로세싱 모듈(730)로부터 획득된 단어들 또는 토큰들의 시퀀스에 부가하여, 자연 언어 프로세싱 모듈(732)은 또한 예를 들어, I/O 프로세싱 모듈(728)로부터 사용자 요청과 연관된 콘텍스트 정보를 수신한다. 자연 언어 프로세싱 모듈(732)은 선택적으로 콘텍스트 정보를 이용하여, STT 프로세싱 모듈(730)로부터 수신된 후보 텍스트 표현들에 포함된 정보를 명확하게 하고, 보완하고, 그리고/또는 추가로 정의한다. 콘텍스트 정보는, 예를 들어 사용자 선호도들, 사용자 디바이스의 하드웨어 및/또는 소프트웨어 상태들, 사용자 요청 전, 요청 중, 또는 요청 직후에 수집되는 센서 정보, 디지털 어시스턴트와 사용자 사이의 이전 상호작용(예컨대, 대화) 등을 포함한다. 본 명세서에 기술되는 바와 같이, 일부 예들에서, 콘텍스트 정보는 동적이고, 시간, 위치, 대화의 내용, 및 다른 인자들에 따라 변한다.
일부 예들에서, 자연 언어 프로세싱은, 예컨대, 온톨로지(760)에 기초한다. 온톨로지(760)는 많은 노드들을 포함하는 계층 구조(hierarchical structure)이며, 각각의 노드는 "행동가능한 의도" 또는 "행동가능한 의도들" 중 하나 이상에 관련된 "속성", 또는 다른 "속성들" 중 어느 하나를 표현한다. 전술한 바와 같이, "행동가능한 의도"는 디지털 어시스턴트가 수행할 수 있는 태스크, 즉 그것이 "행동가능"하거나 또는 영향을 미칠 수 있는 태스크를 표현한다. "속성"은 행동가능한 의도 또는 다른 속성의 하위 태양과 연관되는 파라미터를 표현한다. 온톨로지(760) 내의 행동가능한 의도 노드와 속성 노드 간의 연결성(linkage)은 속성 노드에 의해 표현되는 파라미터가 행동가능한 의도 노드에 의해 표현되는 태스크에 어떻게 관련되는지를 정의한다.
일부 예들에서, 온톨로지(760)는 행동가능한 의도 노드들 및 속성 노드들로 구성된다. 온톨로지(760) 내에서, 각각의 행동가능한 의도 노드는 직접적으로 또는 하나 이상의 중간 속성 노드들을 통해 하나 이상의 속성 노드들에 링크된다. 유사하게, 각각의 속성 노드는 직접적으로 또는 하나 이상의 중간 속성 노드들을 통해 하나 이상의 행동가능한 의도 노드들에 링크된다. 예를 들어, 도 7c에 도시된 바와 같이, 온톨로지(760)는 "레스토랑 예약" 노드(즉, 행동가능한 의도 노드)를 포함한다. 속성 노드들 "레스토랑", (예약을 위한) "날짜/시간", 및 "인원수"는 행동가능한 의도 노드(즉, "레스토랑 예약" 노드)에 각각 직접적으로 링크된다.
추가로, 속성 노드들 "요리", "가격대", "전화번호", 및 "위치"는 속성 노드 "레스토랑"의 하위노드들이고, 중간 속성 노드 "레스토랑"을 통해 "레스토랑 예약" 노드(즉, 행동가능한 의도 노드)에 각각 링크된다. 다른 예를 들어, 도 7c에 도시된 바와 같이, 온톨로지(760)는 또한 "리마인더 설정" 노드(즉, 다른 행동가능한 의도 노드)를 포함한다. 속성 노드들 (리마인더 설정을 위한) "날짜/시간" 및 (리마인더를 위한) "주제"는 각각 "리마인더 설정" 노드에 링크된다. 속성 "날짜/시간"이 레스토랑 예약을 하는 태스크 및 리마인더를 설정하는 태스크 둘 다에 관련되기 때문에, 속성 노드 "날짜/시간"은 온톨로지(760) 내의 "레스토랑 예약" 노드 및 "리마인더 설정" 노드 둘 다에 링크된다.
행동가능한 의도 노드는, 그의 링크된 개념 노드들과 함께, "도메인"으로 기술된다. 본 논의에서, 각각의 도메인은 개개의 행동가능한 의도와 연관되고, 특정한 행동가능한 의도와 연관된 노드들(및 이들 사이의 관계들)의 그룹을 지칭한다. 예를 들어, 도 7c에 도시된 온톨로지(760)는 온톨로지(760) 내의 레스토랑 예약 도메인(762)의 일례 및 리마인더 도메인(764)의 일례를 포함한다. 레스토랑 예약 도메인은 행동가능한 의도 노드 "레스토랑 예약", 속성 노드들 "레스토랑", "날짜/시간", 및 "인원수", 및 하위속성 노드들 "요리", "가격대", "전화 번호", 및 "위치"를 포함한다. 리마인더 도메인(764)은 행동가능한 의도 노드 "리마인더 설정", 및 속성 노드들 "주제" 및 "날짜/시간"을 포함한다. 일부 예들에서, 온톨로지(760)는 많은 도메인들로 구성된다. 각각의 도메인은 하나 이상의 속성 노드들을 하나 이상의 다른 도메인들과 공유한다. 예를 들어, "날짜/시간" 속성 노드는 레스토랑 예약 도메인(762) 및 리마인더 도메인(764) 외에도, 많은 상이한 도메인들(예컨대, 스케줄링 도메인, 여행 예약 도메인, 영화 티켓 도메인 등)과 연관된다.
도 7c가 온톨로지(760) 내의 2개의 예시적인 도메인들을 도시하지만, 다른 도메인들은, 예를 들어 "영화를 찾다", "전화 통화를 개시한다", "길을 찾는다", "회의를 스케줄링한다", "메시지를 전송한다", "질문에 대한 답변을 제공한다", "목록을 읽는다", "내비게이션 명령어들을 제공한다", "태스크에 대한 명령어들을 제공한다" 등을 포함한다. "메시지를 전송한다" 도메인은 "메시지를 전송한다" 행동가능한 의도 노드와 연관되고, "수신자(들)", "메시지 유형", 및 "메시지 본문"과 같은 속성 노드들을 추가로 포함한다. 속성 노드 "수신자"는, 예를 들어 "수신자 이름" 및 "메시지 주소"와 같은 하위속성 노드들에 의해 추가로 정의된다.
일부 예들에서, 온톨로지(760)는 디지털 어시스턴트가 이해할 수 있고 그에 의거하여 동작할 수 있는 모든 도메인들(및 그에 따른 행동가능한 의도들)을 포함한다. 일부 예들에서, 온톨로지(760)는, 예컨대, 전체 도메인들 또는 노드들을 추가하거나 제거함으로써 또는 온톨로지(760) 내에서 노드들 사이의 관계를 수정함으로써 수정된다.
일부 예들에서, 다수의 관련 행동가능한 의도들과 연관된 노드들은 온톨로지(760) 내에서 "상위 도메인" 아래에 군집된다. 예를 들어, "여행" 상위 도메인은 여행에 관련된 속성 노드들 및 행동가능한 의도 노드들의 군집을 포함한다. 여행에 관련된 행동가능한 의도 노드들은 "항공 예약", "호텔 예약", "자동차 렌탈", "길찾기", "관심 지점 찾기" 등을 포함한다. 동일한 상위 도메인(예컨대, "여행" 상위 도메인) 아래의 행동가능한 의도 노드들은 많은 속성 노드들을 공동으로 갖는다. 예를 들어, "항공 예약", "호텔 예약", "자동차 렌탈", "길찾기", 및 "관심 지점 찾기"에 대한 행동가능한 의도 노드들은 속성 노드들 "시작 위치", "목적지", "출발 날짜/시간", "도착 날짜/시간", 및 "인원수" 중 하나 이상을 공유한다.
일부 예들에서, 온톨로지(760) 내의 각각의 노드는, 노드에 의해 표현되는 속성 또는 행동가능한 의도와 관련된 단어들 및/또는 구절(phrase)들의 세트와 연관된다. 각각의 노드와 연관된 단어들 및/또는 구절들의 개개의 세트는 노드와 연관된 소위 "어휘"이다. 각각의 노드와 연관된 단어들 및/또는 구절들의 개개의 세트는 노드에 의해 표현되는 속성 또는 행동가능한 의도와 관련하여 어휘 인덱스(744)에 저장된다. 예를 들어, 도 7b로 돌아와서, "레스토랑"의 속성에 대한 노드와 연관된 어휘는 "음식", "음료", "요리", "배고프다", "먹다", "피자", "패스트푸드", "식사" 등과 같은 단어들을 포함한다. 다른 예를 들어, "전화 통화 개시"의 행동가능한 의도에 대한 노드와 연관된 어휘는 "통화", "전화", "다이얼", "벨소리", "이 번호로 전화", "~에게 전화" 등과 같은 단어들 및 구절들을 포함한다. 어휘 인덱스(744)는 상이한 언어들의 단어들 및 구절들을 선택적으로 포함한다.
자연 언어 프로세싱 모듈(732)은 STT 프로세싱 모듈(730)로부터 후보 텍스트 표현들(예컨대, 텍스트 문자열(들) 또는 토큰 시퀀스(들))을 수신하고, 각각의 후보 표현에 대하여, 후보 텍스트 표현 내의 단어들에 의해 어떤 노드들이 연루되는지를 결정한다. 일부 예들에서, 후보 텍스트 표현 내의 단어 또는 구절이 (어휘 인덱스(744)를 통해) 온톨로지(760) 내의 하나 이상의 노드들과 연관되는 것으로 밝혀지는 경우, 단어 또는 구절은 이들 노드들을 "트리거" 또는 "활성화"시킨다. 활성화된 노드들의 양 및/또는 상대적 중요도에 기초하여, 자연 언어 프로세싱 모듈(732)은 사용자가 디지털 어시스턴트로 하여금 수행하도록 의도했던 태스크로서 행동가능한 의도들 중 하나를 선택한다. 일부 예들에서, 가장 많이 "트리거된" 노드들을 갖는 도메인이 선택된다. 일부 예들에서, 가장 높은 신뢰도 값(confidence value)(예컨대, 그것의 다양한 트리거된 노드들의 상대적 중요도에 기초함)을 갖는 도메인이 선택된다. 일부 예들에서, 도메인은 트리거된 노드들의 수 및 중요도의 조합에 기초하여 선택된다. 일부 예들에서, 디지털 어시스턴트가 사용자로부터의 유사한 요청을 이전에 정확하게 해석했는지의 여부와 같은 추가 요인들도 노드를 선택하는 데 있어서 마찬가지로 고려된다.
사용자 데이터(748)는 사용자-특정 정보, 예컨대, 사용자-특정 어휘, 사용자 선호도, 사용자 주소, 사용자의 초기설정 언어 및 제2 언어, 사용자의 연락처 목록, 및 각각의 사용자에 대한 다른 단기 또는 장기 정보를 포함한다. 일부 예들에서, 자연 언어 프로세싱 모듈(732)은 사용자-특정 정보를 이용하여 사용자 입력에 포함된 정보를 보완하여 사용자 의도를 추가로 정의한다. 예를 들어, "내 생일 파티에 내 친구들을 초대하라"라는 사용자 요청에 대하여, 자연 언어 프로세싱 모듈(732)은, "친구들"이 누구인지 그리고 "생일 파티"가 언제, 어디에서 열릴지를 결정하기 위해 사용자에게 그의/그녀의 요청에서 그러한 정보를 명확하게 제공하도록 요구하는 대신, 사용자 데이터(748)에 액세스할 수 있다.
일부 예들에서, 자연 언어 프로세싱 모듈(732)은 하나 이상의 기계 학습 메커니즘들(예컨대, 신경망)을 이용하여 구현됨을 인식해야 한다. 특히, 하나 이상의 기계 학습 메커니즘들은 후보 텍스트 표현 및 후보 텍스트 표현과 연관된 콘텍스트 정보를 수신하도록 구성된다. 후보 텍스트 표현 및 연관된 콘텍스트 정보에 기초하여, 하나 이상의 기계 학습 메커니즘은 후보 행동가능한 의도들의 세트에 대하여 의도 신뢰도 점수들을 결정하도록 구성된다. 자연 언어 프로세싱 모듈(732)은 결정된 의도 신뢰도 점수들에 기초하여 후보 행동가능한 의도들의 세트로부터 하나 이상의 후보 행동가능한 의도들을 선택할 수 있다. 일부 예들에서, 온톨로지(예컨대, 온톨로지(760))는 또한 후보 행동가능한 의도들의 세트로부터 하나 이상의 후보 행동가능한 의도들을 선택하는 데 사용된다.
토큰 문자열에 기초하여 온톨로지를 검색하는 다른 상세 사항들이 2008년 12월 22일자로 출원된 "Method and Apparatus for Searching Using An Active Ontology"에 대한 미국 실용 특허 출원 제12/341,743호에 기재되어 있으며, 이 출원의 전체 개시내용은 본 명세서에 참조로서 편입된다.
일부 예들에서, 일단 자연 언어 프로세싱 모듈(732)이 사용자 요청에 기초하여 행동가능한 의도(또는 도메인)를 식별하면, 자연 언어 프로세싱 모듈(732)은 식별된 행동가능한 의도를 표현하기 위해 구조화된 질의(structured query)를 생성한다. 일부 예들에서, 구조화된 질의는, 행동가능한 의도를 위한 도메인 내의 하나 이상의 노드들에 대한 파라미터들을 포함하고, 파라미터들 중 적어도 일부는, 사용자 요청에서 명시되는 특정 정보 및 요건들로 채워진다. 예를 들어, 사용자는 "7시에 스시 가게에 저녁 예약을 하라"라고 말한다. 이러한 경우, 자연 언어 프로세싱 모듈(732)은 사용자 입력에 기초하여 행동가능한 의도가 "레스토랑 예약"이라고 정확하게 식별할 수 있다. 온톨로지에 따라, "레스토랑 예약" 도메인에 대한 구조화된 질의는 {요리}, {시간}, {날짜}, {인원수} 등과 같은 파라미터들을 포함한다. 일부 예들에서, 스피치 입력, 및 STT 프로세싱 모듈(730)을 사용하여 스피치 입력으로부터 도출된 텍스트에 기초하여, 자연 언어 프로세싱 모듈(732)은 레스토랑 예약 도메인에 대한 부분 구조화된 질의를 생성하며, 여기서 부분 구조화된 질의는 파라미터들 {요리 = "스시"} 및 {시간 = "7pm"}을 포함한다. 그러나, 이 예에서, 사용자의 발화는 도메인과 연관된 구조화된 질의를 완성하기에 불충분한 정보를 포함한다. 따라서, {인원수} 및 {날짜}와 같은 다른 필수 파라미터들은 현재 이용가능한 정보에 기초하여 구조화된 질의 내에 명시되어 있지 않다. 일부 예들에서, 자연 언어 프로세싱 모듈(732)은 구조화된 질의의 일부 파라미터들을, 수신된 콘텍스트 정보로 채운다. 예를 들어, 일부 예들에서, 사용자가 "내 근처"의 스시 레스토랑을 요청했다면, 자연 언어 프로세싱 모듈(732)은 구조화된 질의 내의 {위치} 파라미터를, 사용자 디바이스로부터의 GPS 좌표들로 채운다.
일부 예들에서, 자연 언어 프로세싱 모듈(732)은 STT 프로세싱 모듈(730)로부터 수신된 각각의 후보 텍스트 표현에 대하여 다수의 후보 행동가능한 의도들을 식별한다. 또한, 일부 예들에서, 각각의 식별된 후보 행동가능한 의도에 대하여 각자의 구조화된 질의(부분 또는 완전)가 생성된다. 자연 언어 프로세싱 모듈(732)은 각각의 후보 행동가능한 의도에 대하여 의도 신뢰도 점수를 결정하고 의도 신뢰도 점수들에 기초하여 후보 행동가능한 의도들의 순위를 정한다. 일부 예들에서, 자연 언어 프로세싱 모듈(732)은 생성된 구조화된 질의(또는 질의들)(임의의 완성된 파라미터들을 포함함)를 태스크 흐름 프로세싱 모듈(736)("태스크 흐름 프로세서")로 전달한다. 일부 예들에서, m-베스트(예컨대, m번째 높은 순위) 후보 행동가능한 의도들에 대한 구조화된 질의(또는 질의들)가 태스크 흐름 프로세싱 모듈(736)에 제공되며, 여기서 m은 0보다 큰 미리결정된 정수이다. 일부 예들에서, m-베스트 후보 행동가능한 의도들에 대한 구조화된 질의(또는 질의들)는 대응하는 후보 텍스트 표현(들)과 함께 태스크 흐름 프로세싱 모듈(736)에 제공된다.
스피치 입력의 다수의 후보 텍스트 표현들로부터 결정된 다수의 후보 행동가능한 의도들에 기초하여 사용자 의도를 추론하는 다른 상세사항들은 2014년 6월 6일자로 출원된 "System and Method for Inferring User Intent From Speech Inputs"에 대한 미국 실용 특허 출원 제14/298,725호에 기재되어 있으며, 그 전체 개시 내용은 본 명세서에 참고로 포함된다.
태스크 흐름 프로세싱 모듈(736)은 자연 언어 프로세싱 모듈(732)로부터 구조화된 질의(또는 질의들)를 수신하도록, 필요하다면, 구조화된 질의를 완성하도록, 그리고 사용자의 궁극적인 요청을 "완성"하는 데 필요한 동작들을 수행하도록 구성된다. 일부 예들에서, 이들 태스크들을 완수하는 데 필요한 다양한 절차들이 태스크 흐름 모델들(754)에서 제공된다. 일부 예들에서, 태스크 흐름 모델들(754)은 사용자로부터 추가 정보를 획득하기 위한 절차들, 및 행동가능한 의도와 연관된 동작들을 수행하기 위한 태스크 흐름들을 포함한다.
전술한 바와 같이, 구조화된 질의를 완성하기 위해, 태스크 흐름 프로세싱 모듈(736)은 추가 정보를 획득하고/하거나 잠재적으로 모호한 발화들의 중의성을 해소하기 위해 사용자와의 추가 대화를 개시할 필요가 있다. 그와 같은 상호작용이 필요한 경우, 태스크 흐름 프로세싱 모듈(736)은 대화 흐름 프로세싱 모듈(734)을 호출하여 사용자와의 대화에 참여한다. 일부 예들에서, 대화 흐름 프로세싱 모듈(734)은 어떻게(및/또는 언제) 사용자에게 추가 정보를 물을지를 결정하고, 사용자 응답을 수신하고 프로세싱한다. 질문들은 I/O 프로세싱 모듈(728)을 통해 사용자들에게 제공되고 그들로부터 답변들이 수신된다. 일부 예들에서, 대화 흐름 프로세싱 모듈(734)은 청각적 및/또는 시각적 출력을 통해 사용자에게 대화 출력을 제시하고, 음성 또는 물리적(예컨대, 클릭킹) 응답들을 통해 사용자로부터 입력을 수신한다. 상기 예에 이어서, 태스크 흐름 프로세싱 모듈(736)이 대화 흐름 프로세싱 모듈(734)을 호출하여 도메인 "레스토랑 예약"과 연관된 구조화된 질의를 위한 "인원수" 및 "날짜" 정보를 결정하는 경우, 대화 흐름 프로세싱 모듈(734)은 "몇 명입니까?" 및 "언제입니까?"와 같은 질문들을 생성하여 사용자에게 전달한다. 사용자로부터 답변들이 수신되면, 이어서 대화 흐름 프로세싱 모듈(734)은 구조화된 질의를 누락 정보로 채우거나, 또는 태스크 흐름 프로세싱 모듈(736)에 정보를 전달하여 구조화된 질의로부터 누락 정보를 완성한다.
일단 태스크 흐름 프로세싱 모듈(736)이 행동가능한 의도에 대한 구조화된 질의를 완성했다면, 태스크 흐름 프로세싱 모듈(736)은 행동가능한 의도와 연관된 궁극적인 태스크를 수행하도록 진행한다. 따라서, 태스크 흐름 프로세싱 모듈(736)은 구조화된 질의에 포함된 특정 파라미터들에 따라 태스크 흐름 모델에서 단계들 및 명령어들을 실행한다. 예를 들어, "레스토랑 예약"의 행동가능한 의도에 대한 태스크 흐름 모델은 레스토랑에 연락하기 위한 그리고 특정 시간의 특정 인원수에 대한 예약을 실제로 요청하기 위한 단계들 및 명령어들을 포함한다. 예를 들어, {레스토랑 예약, 레스토랑 = ABC 카페, 날짜 = 3/12/2012, 시간 = 7pm, 인원수 = 5}와 같은 구조화된 질의를 사용하여, 태스크 흐름 프로세싱 모듈(736)은, (1) OPENTABLE®과 같은 레스토랑 예약 시스템 또는 ABC 카페의 서버에 로그온하는 단계, (2) 웹사이트 상에서 일정 서식으로 날짜, 시간, 및 인원수 정보를 입력하는 단계, (3) 그 서식을 제출하는 단계, 및 (4) 사용자의 캘린더 내에 예약을 위한 캘린더 엔트리를 만드는 단계를 수행한다.
일부 예들에서, 태스크 흐름 프로세싱 모듈(736)은 사용자 입력에서 요청된 태스크를 완성하거나 또는 사용자 입력에서 요청된 정보제공형 답변을 제공하기 위해 서비스 프로세싱 모듈(738)("서비스 프로세싱 모듈")의 어시스턴트를 채용한다. 예를 들어, 서비스 프로세싱 모듈(738)은 태스크 흐름 프로세싱 모듈(736)을 대신해서 전화 통화하도록, 캘린더 엔트리를 설정하도록, 지도 검색을 호출하도록, 사용자 디바이스 상에 설치된 다른 사용자 애플리케이션들을 호출하거나 그들과 상호작용하도록, 그리고 제3자 서비스들(예를 들어, 레스토랑 예약 포탈, 소셜 네트워킹 웹사이트, 은행업무 포탈 등)을 호출하거나 그들과 상호작용하도록 동작한다. 일부 예들에서, 각각의 서비스에 의해 요구되는 프로토콜들 및 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)들은 서비스 모델들(756) 중 개개의 서비스 모델에 의해 명시된다. 서비스 프로세싱 모듈(738)은 서비스를 위한 적절한 서비스 모델에 액세스하고, 서비스 모델에 따른 서비스에 의해 요구되는 프로토콜들 및 API들에 따라 서비스에 대한 요청들을 생성한다.
예를 들어, 레스토랑이 온라인 예약 서비스를 가능하게 했다면, 레스토랑은 예약을 하는 데 필요한 파라미터들 및 온라인 예약 서비스에 필요한 파라미터의 값들을 전달하기 위한 API들을 명시하는 서비스 모델을 제출한다. 태스크 흐름 프로세싱 모듈(736)에 의해 요청될 때, 서비스 프로세싱 모듈(738)은 서비스 모델에 저장된 웹 주소를 사용하여 온라인 예약 서비스와의 네트워크 접속을 확립하고, 온라인 예약 서비스의 API에 따른 포맷으로 예약의 필요한 파라미터들(예컨대, 시간, 날짜, 인원수)을 온라인 예약 인터페이스에 전송한다.
일부 예들에서, 자연 언어 프로세싱 모듈(732), 대화 흐름 프로세싱 모듈(734), 및 태스크 흐름 프로세싱 모듈(736)은 사용자의 의도를 추론 및 정의하도록, 사용자 의도를 더 명확히 하고 정제하게 하기 위해 정보를 획득하도록, 그리고 최종적으로 사용자의 의도를 이행하기 위해 응답(즉, 사용자에게로의 출력, 또는 태스크의 완수)을 생성하도록 총체적이고 반복적으로 사용된다. 생성된 응답은 사용자의 의도를 적어도 부분적으로 이행하는 스피치 입력에 대한 대화 응답이다. 또한, 일부 예들에서, 생성된 응답은 스피치 출력으로서 출력된다. 이들 예에서, 생성된 응답은 스피치 합성 모듈(740)(예컨대, 스피치 합성기)로 전송되며, 여기서 스피치 합성 모듈(740)은 스피치 형태로 대화 응답을 합성하도록 프로세싱될 수 있다. 또 다른 예들에서, 생성된 응답은 스피치 입력에서 사용자 요청을 만족시키는 것과 관련된 데이터 콘텐츠이다.
태스크 흐름 프로세싱 모듈(736)이 자연 언어 프로세싱 모듈(732)로부터 다수의 구조화된 질의들을 수신하는 예들에서, 태스크 흐름 프로세싱 모듈(736)은 초기에 수신된 구조화된 질의들 중 제1 구조화된 질의를 프로세싱하여 제1 구조화된 질의를 완성하고자 시도하고/하거나 제1 구조화된 질의에 의해 표현되는 하나 이상의 태스크들 또는 동작들을 실행한다. 일부 예들에서, 제1 구조화된 질의는 가장 높은 순위의 행동가능한 의도에 대응한다. 다른 예들에서, 제1 구조화된 질의는 대응하는 스피치 인식 신뢰도 점수들 및 대응하는 의도 신뢰도 점수들의 조합에 기초하여, 수신된 구조화된 질의들로부터 선택된다. 일부 예들에서, 태스크 흐름 프로세싱 모듈(736)이 제1 구조화된 질의의 프로세싱 시 오류를 겪게 되는 경우(예컨대, 필수 파라미터를 결정할 능력 부족으로 인해), 태스크 흐름 프로세싱 모듈(736)은 더 낮은 순위의 행동가능한 의도에 대응하는 수신된 구조화된 질의들 중 제2 구조화된 질의를 선택 및 프로세싱하도록 진행할 수 있다. 제2 구조화된 질의는, 예를 들어, 대응하는 후보 텍스트 표현의 스피치 인식 신뢰도 점수, 대응하는 후보 행동가능한 의도의 의도 신뢰도 점수, 제1 구조화된 질의 내의 누락된 필수 파라미터, 또는 이들의 임의의 조합에 기초하여 선택된다.
스피치 합성 모듈(740)은 사용자에게의 제시를 위한 스피치 출력을 합성하도록 구성된다. 스피치 합성 모듈(740)은 디지털 어시스턴트에 의해 제공된 텍스트에 기초하여 스피치 출력을 합성한다. 예를 들어, 생성된 대화 응답은 텍스트 문자열의 형태이다. 스피치 합성 모듈(740)은 텍스트 문자열을 가청 스피치 출력으로 변환한다. 스피치 합성 모듈(740)은, 텍스트로부터의 스피치 출력을 생성하기 위하여 임의의 적절한 스피치 합성 기법을 사용하는데, 이는 편집 합성(concatenative synthesis), 단위 선택 합성, 다이폰 합성, 도메인-특정 합성, 포먼트 합성(formant synthesis), 조음 합성(articulatory synthesis), HMM(hidden Markov model) 기반 합성, 및 정현파 합성(sinewave synthesis)을 포함하지만 이로 한정되지 않는다. 일부 예들에서, 스피치 합성 모듈(740)은 단어들에 대응하는 음소 문자열들에 기초하여 개별 단어들을 합성하도록 구성된다. 예를 들어, 음소 문자열은 생성된 대화 응답의 단어와 연관된다. 음소 문자열은 단어와 연관된 메타데이터에 저장된다. 스피치 합성 모듈(740)은 스피치 형태의 단어를 합성하기 위해 메타데이터 내의 음소 문자열을 직접 프로세싱하도록 구성된다.
일부 예들에서, 스피치 합성 모듈(740)을 사용하는 대신에(또는 그에 부가하여), 스피치 합성은 원격 디바이스(예컨대, 서버 시스템(108)) 상에서 수행되고, 합성된 스피치는 사용자에게의 출력을 위해 사용자 디바이스로 전송된다. 예를 들어, 이는 디지털 어시스턴트에 대한 출력이 서버 시스템에서 생성되는 일부 구현예들에서 발생할 수 있다. 그리고 서버 시스템은 일반적으로 사용자 디바이스보다 많은 프로세싱 능력 또는 리소스를 갖기 때문에, 클라이언트 측 합성에서 실행될 수 있는 것보다 더 높은 품질의 스피치 출력을 획득하는 것이 가능하다.
디지털 어시스턴트에 대한 추가적인 상세 사항들은 2011년 1월 10일자로 출원되고 발명의 명칭이 "Intelligent Automated Assistant"인 미국 실용 특허 출원 제12/987,982호, 및 2011년 9월 30일자로 출원되고 발명의 명칭이 "Generating and Processing Task Items That Represent Tasks to Perform"인 미국 실용 특허 출원 제13/251,088호에서 발견될 수 있고, 이 출원들의 전체 개시내용들은 본 명세서에 참조로서 편입된다.
4.
가상 어시스턴트의 예시적인 아키텍처 및 기능
도 8은 자연 언어 상호작용을 제공하기 위한 가상 어시스턴트(800)의 블록도를 도시한다. 일부 예들에서, 가상 어시스턴트(800)(예컨대, 디지털 어시스턴트 시스템(700))는 다양한 실시예들에 따라 사용자 디바이스에 의해 구현될 수 있다. 일부 실시예들에서, 사용자 디바이스, 서버(예컨대, 서버(108)), 또는 이들의 조합은 가상 어시스턴트(800)를 구현할 수 있다. 사용자 디바이스는, 예를 들어 도 1, 도 2a, 도 2b, 도 4, 도 9, 도 11a, 도 11b, 도 12a 내지 도 12d, 도 13a, 도 13b, 및 도 14a 내지 도 14d에 도시된 바와 같은 디바이스(104, 200, 400, 900, 1120, 1220, 1320, 또는 1420)를 사용하여 구현될 수 있다. 일부 실시예들에서, 도 8에 도시된 바와 같이, 가상 어시스턴트(800)는 하기의 서브모듈들, 또는 그의 서브세트 또는 수퍼세트를 포함한다: 입력 모듈(810), 자연 언어 엔진(820), 허위 트리거 완화자(FTM)(840), 후보 의도 평가자(CIE)(860), 및 태스크 실행 모듈(880). 일부 실시예들에서, 가상 어시스턴트(800)는 도 7b에 도시된 디지털 어시스턴트 시스템(700)의 디지털 어시스턴트 모듈(726)을 사용하여 구현될 수 있다. 예를 들어, 가상 어시스턴트(800)는 디지털 어시스턴트 모듈(726)의 것들과 유사한 하나 이상의 모듈들, 모델들, 애플리케이션들, 어휘들, 및 사용자 데이터를 포함할 수 있다. 도 7b 및 도 8을 참조하면, 하나의 예로서, 입력 모듈(810)은, 예를 들어, 입/출력 프로세싱 모듈(728)의 서브모듈 또는 변형일 수 있다. 자연 언어 엔진(820)은, 예를 들어, STT 프로세싱 모듈(730), 음성 기호(phonetic alphabet) 변환 모듈(731), 어휘(744), 사용자 데이터(748), 및/또는 자연 언어 프로세싱 모듈(760) 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 가상 어시스턴트(800)는, 또한, 디지털 어시스턴트 모듈(726)에 포함되지 않은 모듈들, 모델들, 애플리케이션들, 어휘들, 및 사용자 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 도 8에 도시된 바와 같은 허위 트리거 완화자(840)는 디지털 어시스턴트 모듈(726)에 포함되지 않을 수 있다.
도 8을 참조하면, 일부 실시예들에서, 입력 모듈(810)은 하나 이상의 오디오 스트림들(802)을 수신한다. 오디오 스트림은 하나 이상의 발화들을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 오디오 스트림 내의 발화는 단어, 복수의 단어들을 포함하는 구절, 및/또는 하나 이상의 문장들을 포함할 수 있다. 도 9에 예시된 일례로서, 오디오 스트림(912)은 "밖이 어두워. 불을 켜줘, 시리(It's dark outside. Turn on the light, Siri)."와 같은 문장들로서 하나 이상의 사용자 발화들을 포함할 수 있다.
다시 도 8을 참조하면, 입력 모듈(810)은 활성화되거나 (예컨대, 사전구성된 기간 동안) 활성 상태를 유지하여, 하나 이상의 오디오 스트림들(802)을 수신할 수 있다. 예를 들어, 입력 모듈(810)의 음성 활동 검출기(814)는 (예컨대, 음성 활동 검출기(814)에서 수신된 입력 신호들의 진폭 및/또는 주파수 스펙트럼에 기초하여) 인간 음성의 존재 또는 부재를 검출할 수 있다. 일부 실시예들에서, 입력 모듈(810)은 하나 이상의 수신된 오디오 스트림들을 저장하도록(예컨대, 10초의 오디오 스트림들을 저장함) 구성된 버퍼(812)(예컨대, 링 버퍼)를 포함할 수 있다.
일부 실시예들에서, 버퍼(812)에 저장된 수신된 오디오 스트림들을 사용하여, 음성 활동 검출기(814)는 오디오 스트림이 렉시컬 트리거를 포함하는지의 여부를 결정할 수 있다. 렉시컬 트리거는 단일 단어 또는 복수의 단어들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 렉시컬 트리거는 "안녕 시리", "안녕 어시스턴트", "시리", "어시스턴트" 등일 수 있다. 일부 실시예들에서, 입력 모듈(810)(예컨대, 음성 활동 검출기(814))에 의한 렉시컬 트리거를 수신할 시, 가상 어시스턴트(800)의 적어도 일부분(예컨대, NLE(820))이 활성화된다. 일부 실시예들에서, 가상 어시스턴트(800)의 적어도 일부분(예컨대, 입력 모듈(810), NLE(820), FTM(840))은 활성 상태를 유지할 수 있거나, 또는 사전구성된 기간 동안 활성 상태를 유지할 수 있다. 예를 들어, 입력 모듈(810)은 30초 동안 오디오 스트림들(802)을 수신하기 위해 활성 상태를 유지할 수 있다. 가상 어시스턴트(800)의 적어도 일부분이 적어도 사전구성된 기간 동안 활성 상태를 유지하는 실시예들에서, 렉시컬 트리거는 가상 어시스턴트(800)의 일부분이 활성화되게 하지 않을 수 있다. 대신에, 렉시컬 트리거는 오디오 스트림의 적어도 일부분이 가상 어시스턴트로 지향된다는 것을 나타낼 수 있다.
도 9에 도시된 상기의 예를 사용하여, 발화 "불을 켜줘, 시리"는 단일 단어 렉시컬 트리거 "시리"를 포함하는데, 이는 발화가 디바이스(900) 상에서 동작하는 가상 어시스턴트로 지향된다는 것을 나타낸다. 일부 실시예들에서, 오디오 스트림 내의 발화의 시작 부분에 렉시컬 트리거가 위치될 수 있다(예컨대, "시리, 주가는 어때?(Siri, what is the stock price?)"). 일부 실시예들에서, 발화의 시작 부분 이외의 임의의 부분에 렉시컬 트리거가 위치될 수 있다(예컨대, "불을 켜줘, 시리."). 렉시컬 트리거가 발화의 시작 부분 이외의 임의의 부분에 위치되게 하는 것은, 사용자가 렉시컬 트리거에 의해 가상 어시스턴트로 지향된 모든 발화를 리드할 것을 요구하기보다는 사용자와 가상 어시스턴트 사이의 더 자연스러운 인간-기계 상호작용을 가능하게 한다. 이는 사용자 경험을 향상시키고, 전력 소비를 감소시키고, 시스템 효율을 개선한다.
도 8을 다시 참조하면, 전술된 바와 같이, 입력 모듈(810)은 하나 이상의 오디오 스트림들(802)을 수신한다. 가상 어시스턴트(800)는 (예컨대, 입력 모듈(810)의 VAD(814)를 사용하여) 하나 이상의 오디오 스트림들(802) 중 특정 오디오 스트림의 시작 포인트/종단 포인트 및/또는 지속기간을 결정할 수 있다. 그러한 결정에 기초하여, 가상 어시스턴트(800)는 렉시컬 트리거가 특정 오디오 스트림 내에 포함되는지의 여부를 결정할 수 있다.
하나의 예로서, 특정 오디오 스트림의 시작 포인트를 검출하기 위해, 가상 어시스턴트(800)는, 특정 오디오 스트림을 수신하기 전에, 마이크로폰(도 8에 도시되지 않음)을 통해 음성 활동의 부재를 검출한다(예컨대, 인접한 발화들 사이의 침묵(silence) 또는 일시정지(pause)를 검출함). 가상 어시스턴트(800)는 특정 오디오 스트림을 수신하기 전의 음성 활동의 부재가 제1 임계 기간(예컨대, 3초)을 초과하는지의 여부를 추가로 결정할 수 있다. 음성 활동의 부재가 제1 임계 기간을 초과하는 경우, 가상 어시스턴트(800)는 특정 오디오 스트림의 시작 포인트를 결정한다. 예를 들어, 제1 임계 기간이 3초인 경우, 그리고 가상 어시스턴트(800)가, 제1 오디오 스트림을 수신하기 전, 5초 침묵이 있다거나 입력 모듈(810)이 지난 5초 동안 어떠한 오디오 입력도 수신하지 않는다고 결정하는 경우, 가상 어시스턴트(800)는 음성 활동의 부재 기간이 제1 임계 기간을 초과한다고 결정한다. 그 결과, 특정 오디오 스트림의 시작 포인트가 결정될 수 있다.
일부 실시예들에서, 특정 오디오 스트림의 종단 포인트를 검출하기 위해, 가상 어시스턴트(800)는, 특정 오디오 스트림의 하나 이상의 발화들을 수신한 후, 마이크로폰(도 8에 도시되지 않음)을 통해 음성 활동의 부재를 검출할 수 있다(예컨대, 인접한 발화들 사이의 침묵 또는 일시 정지를 검출함). 가상 어시스턴트(800)는 특정 오디오 스트림을 수신한 후의 음성 활동의 부재가 제2 임계 기간(예컨대, 3초)을 초과하는지의 여부를 추가로 결정할 수 있다. 음성 활동의 부재 기간이 제2 임계 기간을 초과하는 경우, 가상 어시스턴트(800)는 제1 오디오 스트림의 종단 포인트를 결정한다. 예를 들어, 제2 임계 기간이 3초인 경우, 그리고 가상 어시스턴트(800)가, 특정 오디오 스트림을 수신한 후, 5초 침묵이 있다거나 입력 모듈(810)이 다음 5초 동안 어떠한 추가 오디오 입력도 수신하지 않는다고 결정하는 경우, 가상 어시스턴트(800)는 음성 활동의 부재 기간이 제2 임계 기간을 초과한다고 결정할 수 있다. 그 결과, 특정 오디오 스트림의 종단 포인트가 결정될 수 있다.
도 9에 도시된 예로서, 특정 오디오 스트림(912)은 제1 발화(예컨대, "밖이 어두워.") 및 제2 발화(예컨대, "불을 켜줘, 시리.")를 포함할 수 있다. 디바이스(900) 상에서 동작하는 가상 어시스턴트(예컨대, 가상 어시스턴트(800))는, 오디오 스트림(912)의 제1 발화를 수신하기 전, 어떠한 오디오 입력도 적어도 3초 동안 수신되지 않는다는 것; 그리고 제2 발화 오디오 스트림(912)을 수신한 후, 적어도 3초 동안 어떠한 오디오 입력도 수신되지 않는다는 것을 결정할 수 있다. 가상 어시스턴트는, 제1 발화와 제2 발화 사이에, 음성 활동의 짧은 부재 기간(예컨대, 0.5초의 짧은 일시정지)만이 존재한다고 추가로 결정할 수 있다. 그 결과, 가상 어시스턴트는 오디오 스트림(912)의 시작 포인트/종단 포인트 및/또는 지속기간을 결정할 수 있다.
일부 실시예들에서, 도 8을 참조하면, 오디오 스트림의 종단 포인트는 입력 모듈(810)이 오디오 스트림을 수신하도록 구성된 사전구성된 지속기간에 기초하여 결정될 수 있다. 예를 들어, (예컨대, 정보를 획득하거나 가상 어시스턴트에게 태스크를 수행할 것을 지시하기 위해) 오디오 스트림 내의 하나 이상의 사용자 발화들이 가상 어시스턴트로 지향되는 경우, 사용자 발화들은 전형적으로 30초 초과 동안 지속되지 않을 수 있다. 따라서, 사전구성된 지속기간은, 예를 들어 30초가 되도록 설정될 수 있다. 그 결과, 특정 오디오 스트림의 검출된 시작 포인트 이후 30초 내에 수신된 임의의 사용자 발화들은 동일한 오디오 스트림의 발화들인 것으로 결정될 수 있다. 따라서, 특정 오디오 스트림의 종단 포인트를 결정하기 위해, 일부 실시예들에서, 가상 어시스턴트(800)는 (예컨대, 입력 모듈(810)을 사용하여) 오디오 스트림의 시작 포인트를 검출할 수 있고, 오디오 스트림에 대한 사전구성된 지속기간(예컨대, 30초)을 획득할 수 있고, 사전구성된 지속기간 및 시작 포인트에 기초하여 오디오 스트림의 종단 포인트를 결정할 수 있다(예컨대, 종단 포인트는 시작 포인트의 30초 이후임).
도 8을 참조하면, 일부 실시예들에서, 오디오 스트림의 종단 포인트는 버퍼(812)의 용량에 기초하여 결정될 수 있다. 버퍼(812)는 수신된 하나 이상의 오디오 스트림들을 오디오 파일로서 저장할 수 있다. 오디오 파일 버퍼(812)의 저장 크기는 버퍼(812)의 용량(예컨대, 메가바이트의 범위)에 의존한다. 버퍼(812)의 용량에 기초하여 오디오 스트림의 종단 포인트를 결정하는 일례로서, 가상 어시스턴트(800)는 (예컨대, 입력 모듈(810)을 사용하여) 하나 이상의 발화들을 포함하는 수신된 오디오 스트림을 표현하는 오디오 파일의 크기를 결정할 수 있고, 오디오 파일의 크기를 버퍼(812)의 용량과 비교할 수 있다. 일부 실시예들에서, 오디오 파일의 크기가 버퍼(812)의 용량에 도달하는 경우(예컨대, 버퍼(812)의 용량과 실질적으로 동일함), 가상 어시스턴트(800)는 오디오 파일에 포함된 발화들이 전체 오디오 스트림을 표현한다고 결정할 수 있다. 이러한 결정 결과에 기초하여, 가상 어시스턴트(800)는 오디오 스트림의 종단 포인트를 결정할 수 있다.
일부 실시예들에서, 가상 어시스턴트(800)는, 또한, 특정 오디오 스트림을 수신하기 전의 또는 이를 수신한 후의 음성 활동의 특정 부재가 특정 오디오 스트림의 시작 포인트 또는 종단 포인트에 각각 대응할 가능성을 추정할 수 있다. 전술된 바와 같이, 가상 어시스턴트(800)는 스피치 입력을 수신하기 전 또는 이를 수신한 후의 음성 활동의 부재를 검출할 수 있다. 일부 예들에서, 가상 어시스턴트(800)의 자동 스피치 인식 시스템(예컨대, 도 7a에 도시된 시스템(758))은 스피치 입력을 프로세싱하고 인식 결과를 생성한다. 인식 결과(예컨대, 스피치 입력의 텍스트) 및 하나 이상의 언어 모델들(예컨대, 전술된 바와 같은 ASR 시스템(758)에 의해 사용되는 모델들)에 기초하여, 가상 어시스턴트(800)는 음성 활동의 특정 부재가 특정 오디오 스트림의 시작 포인트 또는 종단 포인트에 대응할 가능성을 추정한다. 오디오 스트림(912)(예컨대, "밖이 어두워. 불을 켜줘, 시리.")의 상기의 예에서, 하나 이상의 언어 모델들 및 ASR 시스템의 인식 결과들에 기초하여, 가상 어시스턴트(800)는 오디오 스트림(912)을 수신한 후의 음성 활동의 부재(예컨대, 3초의 침묵)가 오디오 스트림(912)의 종단 포인트에 대응할 가능성을 추정할 수 있다. 추정된 가능성에 기초하여, 가상 어시스턴트(800)는 (예컨대, 추정된 가능성 대 임계치의 비교에 기초하여) 증가된 또는 개선된 신뢰도로 오디오 스트림(912)의 종단 포인트를 검출할 수 있다.
특정 오디오 스트림의 종단 포인트 및 시작 포인트를 검출할 시, 가상 어시스턴트(800)는 특정 오디오 스트림의 지속기간을 결정할 수 있다. 일부 실시예들에서, 특정 오디오 스트림의 지속기간에 기초하여, 가상 어시스턴트(800)는 렉시컬 트리거가 특정 오디오 스트림에 포함되는지의 여부를 결정할 수 있다. 일부 실시예들에서, 가상 어시스턴트(800)는 특정 오디오 스트림의 지속기간을 결정하는 것이 아니라, 특정 오디오 스트림의 검출된 종단 포인트 및 검출된 시작 포인트를 사용하여 렉시컬 트리거가 특정 오디오 스트림에 포함되는지의 여부를 결정할 수 있다.
전술된 바와 같이, 도 9는 하나 이상의 발화들(예컨대, "밖이 어두워. 불을 켜줘, 시리.")을 포함하는 오디오 스트림(912)을 예시하며, 가상 어시스턴트(800)는 렉시컬 트리거(예컨대, "시리")가 오디오 스트림(912)에 포함된다고 결정한다. 도 9에 도시된 바와 같이, 오디오 스트림(912)의 하나 이상의 발화들은 가상 어시스턴트(800)로 지향되지 않는 적어도 하나의 발화를 포함할 수 있다. 예를 들어, 제1 발화 "밖이 어두워"는 코멘트일 수 있고, 디바이스(900) 상에서 동작하는 가상 어시스턴트(예컨대, 가상 어시스턴트(800))로 지향되는 발화가 아니다. 따라서, 가상 어시스턴트는 그러한 발화에 기초하여 태스크를 수행하거나 동작을 취하지 않을 수 있다. 하기에서 상세히 기술되는 바와 같이, 다양한 기법들을 이용하여, 가상 어시스턴트는, 발화가 그것으로 지향되지 않고, 따라서, 무시되어야 한다고 결정할 수 있다. 그러한 발화들은, 예를 들어 사용자의 코멘트들, 하나의 사용자로부터 다른 사용자로 지향되는 발화 등을 포함할 수 있다. 가상 어시스턴트가, 발화가 그것으로 지향되는지의 여부를 결정하는 능력은 디바이스의 동작 효율을 향상시키는데, 그 이유는 가상 어시스턴트가 그것으로 지향되지 않는 임의의 발화들을 무시할 수 있는 한편, 트리거 단어 또는 구절에 의해 가상 어시스턴트로 지향되는 모든 발화를 리드하기 위한 요건들을 제거하거나 감소시키기 때문이다.
도 8을 참조하면, 일부 실시예들에서, 하나 이상의 오디오 스트림들(802) 중 특정 오디오 스트림이 렉시컬 트리거(예컨대, "시리")를 포함한다는 결정에 따라, 입력 모듈(810)은 하나 이상의 스피치 결과들(816)을 생성한다. 스피치 결과들(816)은 특정 오디오 스트림에 포함된 하나 이상의 발화들의 오디오 표현들(예컨대, 발음 표시들)을 포함할 수 있다. 입력 모듈(810)은 스피치 결과들(816)을 자연 언어 엔진(820)에 추가로 제공하고, 이는 스피치-텍스트(STT) 프로세싱 모듈(730) 및/또는 자연 언어 프로세스 모듈(732)(도 7b에 도시됨)과 같은 하나 이상의 모듈들, 또는 이들의 변형을 포함할 수 있다. 스피치 결과들(816)에 기초하여, 자연 언어 엔진(820)은 특정 오디오 스트림 내의 하나 이상의 발화들을 표현하는 후보 텍스트 표현들(822)을 생성할 수 있다. 전술된 바와 같이, 각각의 후보 텍스트 표현은 특정 오디오 스트림 내의 발화들에 대응하는 단어들 또는 토큰들의 시퀀스일 수 있다. 일례로서 도 9에 도시된 오디오 스트림(912)을 사용하여, 디바이스(900) 상에서 동작하는 가상 어시스턴트의 자연 언어 엔진은 오디오 스트림(912)의 발화들 각각의 스피치-텍스트 변환을 수행할 수 있고, 제1 후보 텍스트 표현(예컨대, "밖이 어두워.") 및 제2 후보 텍스트 표현(예컨대, "불을 켜줘, 시리.")을 포함하는 후보 텍스트 표현들을 생성할 수 있다.
일부 실시예들에서, 자연 언어 엔진(820)은 하나 이상의 후보 텍스트 표현들(822)에 대응하는 신뢰도 레벨들을 추가로 결정할 수 있다. 예를 들어, 전술된 바와 같이, 각각의 후보 텍스트 표현은 스피치 인식 신뢰도 점수와 연관될 수 있다. 그리고, 자연 언어 엔진(820)은 (예컨대, STT 프로세싱 모듈(730)을 사용하여) 후보 텍스트 표현들(822)을 순위결정할 수 있고, 후보 의도 생성 또는 도출을 위해 n-베스트(예컨대, n번째로 높은 순위가 매겨짐) 후보 텍스트 표현(들)을 제공할 수 있다.
전술된 바와 같이, 자연 언어 엔진(820)은, 예를 들어, STT 프로세싱 모듈(730), 음성 기호 변환 모듈(731), 어휘(744), 사용자 데이터(748), 및/또는 자연 언어 프로세싱 모듈(760) 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, 자연 언어 프로세싱 모듈(760)을 사용하여, 자연 언어 엔진(820)은 후보 텍스트 표현들을 추가로 해석하여, 사전-완화 의도들, 및 선택적으로, 사전-완화 의도들과 연관된 신뢰도 레벨들을 도출할 수 있다. 예를 들어, 자연 언어 엔진(820)은, 선택적으로, 사전-완화 의도들과 연관된 신뢰도 레벨들을 순위결정할 수 있고, 후보 의도 생성 또는 도출을 위해 n-베스트 사전-완화 의도들을 제공할 수 있다.
도 8을 참조하면, 가상 어시스턴트(800)의 허위 트리거 완화자(FTM)(840)는 하나 이상의 후보 텍스트 표현들(822)(또는 순위결정된 후보 텍스트 표현들) 중 적어도 하나의 후보 텍스트 표현이 가상 어시스턴트(800)에 의해 무시되어야 하는지의 여부를 결정할 수 있다. FTM(840)은, 예를 들어, 도 7b에 도시된 디지털 어시스턴트 모듈(726)의 서브모듈 또는 그의 변형을 사용하여 구현될 수 있다. 예를 들어, FTM(840)은 하나 이상의 후보 의도들(842)을 도출하기 위해 자연 언어 프로세싱(732) 또는 그의 변형을 포함할 수 있다. 일부 실시예들에서, FTM(840)은 간단한 결정 트리 또는 부스트된 결정 트리와 같은 결정 트리를 포함할 수 있다. 전술된 바와 같이, 일부 실시예들에서, 특정 오디오 스트림 내의 하나 이상의 발화들 중 적어도 하나의 발화는 가상 어시스턴트(800)로 지향되지 않을 수 있고, 따라서, 가상 어시스턴트(800)에 의해 무시될 수 있다.
도 9는 적어도 하나의 후보 텍스트 표현이 무시되어야 하는지의 여부를 결정하는 하나의 예를 도시한다. 도 9에 도시되고 전술된 바와 같이, 사용자(910)의 발화들에 기초하여, 디바이스(900) 상에서 동작하는 가상 어시스턴트의 자연 언어 엔진(예컨대, NLE(820))은, 예를 들어, 2개의 후보 텍스트 표현들, 예컨대 "밖이 어두워." 및 "불을 켜줘, 시리."를 생성할 수 있다. 일부 실시예들에서, 가상 어시스턴트의 FTM(예컨대, FTM(840))은, 2개의 후보 텍스트 표현들 각각에 대해, 후보 텍스트 표현이 렉시컬 트리거를 포함하는지의 여부를 결정한다. 예를 들어, FTM은 제1 후보 텍스트 표현(예컨대, "밖이 어두워.")이 렉시컬 트리거를 포함하지 않지만, 제2 후보 텍스트 표현(예컨대, "불을 켜줘, 시리.")이 렉시컬 트리거(예컨대, "시리")를 포함한다고 결정한다.
도 8을 참조하면, 일부 실시예들에서, FTM(840)이, 후보 텍스트 표현이 렉시컬 트리거를 포함한다고 결정하는 경우, FTM(840)은, 대응하는 사용자 발화가 가상 어시스턴트(800)로 지향되고, 따라서, 특정 후보 텍스트 표현이 무시되지 않아야 한다고 결정한다. 따라서, 특정 후보 텍스트 표현은 하기에서 더 상세히 설명되는 바와 같이 추가로 프로세싱될 것이다. 도 9에 도시된 예로서, 디바이스(900) 상에서 동작하는 가상 어시스턴트의 FTM은 제2 후보 텍스트 표현(예컨대, "불을 켜줘, 시리.")이 무시되지 않아야 한다고 결정하는데, 그 이유는 그것이 단일 단어 렉시컬 트리거 "시리"를 포함하기 때문이다.
도 8을 참조하면, 일부 실시예들에서, FTM(840)이, 후보 텍스트 표현이 렉시컬 트리거를 포함하지 않는다고 결정하는 경우, FTM(840)은 특정 후보 텍스트 표현에 대응하는 발화가 가상 어시스턴트(800)로 지향되지 않을 가능성을 추정할 수 있다. 도 9에 도시된 예를 사용하여, 전술된 바와 같이, 디바이스(900) 상에서 동작하는 가상 어시스턴트의 FTM은, 제1 후보 텍스트 표현(예컨대, "밖이 어두워.")이 렉시컬 트리거를 포함하지 않는다고 결정한다. 또한, 결정 트리를 사용하여, 가상 어시스턴트의 FTM은 제1 후보 텍스트 표현에 대응하는 발화가 가상 어시스턴트로 지향되지 않을 가능성을 추정할 수 있다. 예를 들어, FTM은 제1 후보 텍스트 표현(예컨대, "밖이 어두워.")에 대응하는 사전-완화 의도가 가상 어시스턴트에 의해 인식되는 도메인 또는 후보 의도와 연관되지 않거나 그와 연관되지 않을 가능성이 있다고 결정할 수 있다. 그 결과, FTM은, 제1 후보 텍스트 표현(예컨대, "밖이 어두워.")에 대응하는 발화가 가상 어시스턴트로 지향되지 않을 가능성을 추정할 수 있고, 추정된 가능성이 임계 조건을 만족하는지의 여부를 결정할 수 있다. 그러한 경우, FTM은 발화가 가상 어시스턴트로 지향되지 않는다고 결정한다. 그 결과, 제1 후보 텍스트 표현(예컨대, "밖이 어두워.")은 후보 의도를 생성할 목적으로 무시될 수 있다. 일부 실시예들에서, 후보 텍스트 표현이 무시되어야 하는지의 여부의 결정은, 또한, 하기에서 더 상세히 기술되는 바와 같이, 사용 패턴 및/또는 감각 데이터와 같은 콘텍스트 정보에 기초할 수 있다.
도 8을 다시 참조하면, 일부 실시예들에서, FTM(840)은, 후보 텍스트 표현들(822) 각각에 대해, 특정 후보 텍스트 표현이 무시되어야 하는지의 여부를 결정할 수 있다. 후보 텍스트 표현들(822) 중 적어도 하나가 무시되어야 하는 경우, FTM(840)은 무시되지 않아야 하는 후보 텍스트 표현들에 기초하여 하나 이상의 후보 의도들(842)을 생성할 수 있다. 예를 들어, 무시되지 않아야 하는 후보 텍스트 표현들의 사전-완화 의도들에 기초하여, FTM(840)은 후보 의도들(842)을 도출할 수 있다. 도 9에 도시된 상기의 예를 계속하면, 디바이스(900) 상에서 동작하는 가상 어시스턴트의 FTM은, 제1 후보 텍스트 표현(예컨대, "밖이 어두워.")이 무시되어야 하지만, 제2 후보 텍스트 표현(예컨대, "불을 켜줘, 시리.")이 무시되지 않아야 한다고 결정한다. 따라서, 일부 실시예들에서, 가상 어시스턴트의 FTM은 제2 후보 텍스트 표현의 사전-완화 의도를 온톨로지(예컨대, 온톨로지(760))에서의 인식된 도메인의 것과 연관시켜서 그를 해석하여 후보 의도를 도출하고자 시도할 수 있다. 예를 들어, FTM은 제2 후보 텍스트 표현에 대응하는 사전-완화 의도(사용자의 거실에서 불을 켜기 위함)를 후보 의도로서 선택하는 한편, 제1 후보 텍스트 표현에 대응하는 사전-완화 의도를 필터링 아웃할 수 있다.
도 8을 참조하면, 일부 실시예들에서, FTM(840)은 하나 이상의 후보 의도들(842) 각각에 대응하는 신뢰도 레벨들을 획득할 수 있다. 전술된 바와 같이, 사전-완화 의도들 각각에 대해, NLE(820)는 신뢰도 레벨을 생성할 수 있다. 예를 들어, 특정 후보 텍스트 표현은 다수의 인식된 도메인들과 연관될 수 있고, 따라서, 다수의 사전-완화 의도들이 동일한 후보 텍스트 표현으로부터 도출될 수 있다. NLE(820) 및/또는 FTM(840)은, 최고 신뢰도 값을 갖는 도메인을 선택하고, 이어서, 대응하는 후보 의도를 결정하기 위해, (예컨대, 온톨로지 내의 그의 다양한 트리거된 노드들의 상대적 중요도에 기초하여) 신뢰도 점수를 결정할 수 있다.
도 8을 참조하면, 일부 실시예들에서, 가상 어시스턴트(800)는 후보 의도 평가자(CIE)(860)를 포함한다. CIE(860)는 하나 이상의 후보 의도들(842)이 적어도 하나의 행동가능한 의도를 포함하는지의 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, CIE(860)는, 후보 의도들(842) 각각에 대해, 태스크가 수행될 수 있는지의 여부를 결정할 수 있다. 일부 실시예들에서, CIE(860)는 태스크를 실제로 수행함이 없이 그러한 결정을 행할 수 있다(예컨대, 드라이 런을 행함). 하나의 예로서, CIE(860)는, 도 7b에 도시된 바와 같은 태스크 흐름 프로세싱 모듈(736) 및 대화 프로세싱 모듈(734)과 같은 디지털 어시스턴트 모듈(726)의 하나 이상의 서브모듈들 또는 이들의 변형들을 포함할 수 있다. CIE(860)는, 결과들을 스피치 합성 모듈(740)에 제공함이 없이, 그리고 결과들을 출력함이 없이, 이들 서브모듈들 또는 그들의 변형들을 사용하여 후보 의도(842)가 행동가능한 의도인지의 여부에 대한 결정을 수행할 수 있다.
도 8에 도시된 다른 예로서, CIE(860)는 후보 의도(842)가 행동가능한 의도인지의 여부를 결정하기 위해 태스크 흐름 프로세싱 모듈(862) 및 대화 프로세싱 모듈(864)을 포함할 수 있다. 도 8에 도시된 태스크 흐름 프로세싱 모듈(862) 및 대화 프로세싱 모듈(864)은, 태스크 흐름 프로세싱 모듈(862) 및 대화 프로세싱 모듈(864)이 그들의 프로세싱 결과들을 스피치 합성 모듈로 제공하지 않을 수 있거나 달리 그 결과들을 사용자에게 출력하지 않을 수 있다는 점을 제외하면, 도 7b에 도시된 바와 같은 태스크 흐름 프로세싱 모듈(736) 및 대화 프로세싱 모듈(734)의 복제품들일 수 있다. 그 결과, CIE(860)는 후보 의도(842)가 행동가능한 의도인지의 여부를 결정할 수 있고, 그러한 결정은 가상 어시스턴트(8000)가 실제로 태스크를 수행함이 없이 행해질 수 있다. 따라서, 태스크가 수행될 수 없거나 또는 단지 부분적으로만 수행될 수 있는 경우, CIE(860)는 가상 어시스턴트(800)가 태스크를 실제로 수행하게 함이 없이 그러한 결정을 행할 수 있지만, 오히려, 태스크를 실제로 수행하기 위해 더 많은 정보를 획득하고자 시도할 것이다(예컨대, 콘텍스트 정보를 획득하거나 사용자와의 대화를 개시하여 더 많은 정보를 획득함). 태스크를 실제로 수행함이 없이 후보 의도가 행동 의도인지의 여부를 결정하는 것은 동작 효율을 개선하고, 인간-기계 인터페이스를 향상시킨다. 예를 들어, 그러한 결정은 전력을 절감하고, 부분적으로 수행된 태스크를 출력하는 것 또는 사용자에게 혼동을 야기하는 것을 회피시킨다.
전술된 바와 같이, 도 9에 도시된 예를 계속하면, 후보 텍스트 표현(예컨대, "불을 켜줘, 시리")에 기초하여, 디바이스(900) 상에서 동작하는 가상 어시스턴트의 FTM은 사용자의 거실에서 불을 켜는 후보 의도를 생성한다. 가상 어시스턴트의 CIE(예컨대, CIE(860))는 태스크가 이 후보 의도와 관련하여 수행될 수 있는지의 여부를 결정한다. 일부 실시예들에서, CIE는 태스크 흐름 프로세싱 모듈(예컨대, 태스크 흐름 프로세싱 모듈(862)) 및/또는 대화 프로세싱 모듈(예컨대, 대화 프로세싱 모듈(864))을 사용하여 그러한 결정을 수행할 수 있다. 예를 들어, 태스크 흐름 프로세싱 모듈은 대응하는 후보 의도를 사용하여 생성된 구조화된 질의에 기초하여 사용자의 거실에서 불들을 켜는 태스크를 수행하고자 시도할 수 있다. 일부 예들에서, 태스크 흐름 프로세싱 모듈은 그러한 태스크가 수행될 수 없다고 결정할 수 있는데, 그 이유는 그것이 거실 내의 불들을 제어하는 홈 자동화 디바이스를 찾을 수 없기 때문이다. 일부 예들에서, 태스크 흐름 프로세싱 모듈은, 불들을 제어하는 홈 자동화 디바이스가 사용가능하고, 따라서, 대응하는 태스크가 수행될 수 있다고 결정할 수 있다.
도 8을 참조하면, 일부 실시예들에서, CIE(860)가, 후보 의도(842)에 대응하는 태스크가 수행될 수 있다고 결정하는 경우, 그것은 특정 후보 의도(842)가 행동가능한 의도라고 결정한다. CIE(860)는 후보 의도들(842) 각각에 대한 결정을 반복할 수 있고, 행동가능한 의도들(868)을 생성할 수 있다. 도 8에 도시된 바와 같이, CIE(860)는 행동가능한 의도들(868) 각각을 태스크 실행 모듈(880)에 제공하고, 이 태스크 실행 모듈(880)은 행동가능한 의도들(868)에 따라 하나 이상의 태스크들을 수행한다. 태스크 실행 모듈(880)은, 도 7b에 도시된 바와 같은 태스크 흐름 프로세싱 모듈(736) 및 대화 프로세싱 모듈(734)과 같은 디지털 어시스턴트 모듈(726)의 하나 이상의 서브모듈들 또는 이들의 변형들을 포함할 수 있다. 태스크가 실제로 수행되게 하지 않는 CIE(860)와 달리, 태스크 실행 모듈(880)은 행동가능한 의도들(868)에 따라 구조화된 질의(또는 질의들)를 수신하고, 필요하다면, 구조화된 질의를 완성하고, 사용자의 궁극적인 요청을 "완성"하는 데 필요한 태스크들을 수행한다. 도 9에 도시된 예를 계속하면, 사용자의 거실에서 불을 켜는 행동가능한 의도를 수신할 시, 디바이스(900) 상에서 동작하는 가상 어시스턴트의 태스크 실행 모듈은 불이 켜지게 하고, 선택적으로, 행동가능한 의도의 실행 결과를 출력할 수 있다(예컨대, "불이 켜졌습니다(Your light is on)."와 같은 청각적 및/또는 시각적 출력(942)을 제공함).
도 8을 다시 참조하면, 일부 실시예들에서, CIE(860)는 태스크를 수행하는 것과 연관된 신뢰도 레벨의 추정에 기초하여 태스크가 수행될 수 있는지의 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, CIE(860)는 태스크를 수행하는 것과 연관된 신뢰도 레벨을 추정할 수 있으며, 태스크를 수행하는 것과 연관된 신뢰도 레벨이 임계 신뢰도 레벨을 만족하는지의 여부를 결정할 수 있다. CIE(860)가, 태스크를 수행하는 것과 연관된 신뢰도 레벨이 임계 신뢰도 레벨을 만족한다고 결정하는 경우, CIE(860)는 태스크가 수행될 수 있다고 결정한다.
도 10은 실행 결과들 및 콘텍스트 정보를 사용하여 자연 언어 상호작용을 제공하기 위한 예시적인 가상 어시스턴트(1000)의 블록도를 도시한다. 일부 예들에서, 가상 어시스턴트(1000)(예컨대, 디지털 어시스턴트 시스템(700))는 다양한 실시예들에 따라 사용자 디바이스에 의해 구현될 수 있다. 일부 실시예들에서, 사용자 디바이스, 서버(예컨대, 서버(108)), 또는 이들의 조합은 가상 어시스턴트(1000)를 구현할 수 있다. 사용자 디바이스는, 예를 들어 도 1, 도 2a, 도 2b, 도 4, 도 9, 도 11a, 도 11b, 도 12a 내지 도 12d, 도 13a, 도 13b, 및 도 14a 내지 도 14d에 도시된 바와 같은 디바이스(104, 200, 400, 900, 1120, 1220, 1320, 또는 1420)를 사용하여 구현될 수 있다. 가상 어시스턴트(800)와 유사하게, 가상 어시스턴트(1000)는 입력 모듈(810), 자연 언어 엔진(816), FTM(840), CIE(860), 및 태스크 실행 모듈(880)을 포함한다. 가상 어시스턴트(1000)의 이들 모듈들 또는 컴포넌트들은 가상 어시스턴트(800)에 대해 전술된 것들과 유사하며, 따라서, 반복적으로 기술되지 않는다. 일부 실시예들에서, 가상 어시스턴트(1000)의 다양한 모듈들, 모델들, 애플리케이션들, 어휘들, 및 사용자 데이터 중 하나 이상은 이전 실행 결과들 및/또는 콘텍스트 정보와 같은 추가 정보를 수신하여, 음성 활동 검출, 후보 텍스트 표현 결정, 후보 의도 결정, 행동가능한 의도 결정, 및/또는 행동가능한 의도들의 실행을 보조할 수 있다.
도 10 및 도 11a를 참조하면, 예를 들어, 디바이스(1120) 상에서 동작하는 가상 어시스턴트(예컨대, 가상 어시스턴트(1000))는 입력 모듈(예컨대, 입력 모듈(810))을 통해, 사용자(1110)로부터 오디오 스트림(1112)을 수신한다. 오디오 스트림(1112)은 "오늘 날씨는 어때, 시리? 그리고 주가는 어떤지 알아?(How is the weather today, Siri? And do you know what the stock price is?)"와 같은 하나 이상의 사용자 발화들을 포함한다. 가상 어시스턴트는 오디오 스트림(1112)에 포함된 발화들을 사용하여 스피치 결과들을 생성한다. 스피치 결과들에 기초하여, 가상 어시스턴트는 자연 언어 엔진(예컨대, 자연 언어 엔진(820))을 통해, 하나 이상의 후보 텍스트 표현들(예컨대, 후보 텍스트 표현들(1022))을 생성한다.
다음, 후보 텍스트 표현들의 각각의 후보 텍스트 표현에 대해, 가상 어시스턴트는 FTM(예컨대, FTM(840))을 통해, 특정 후보 텍스트 표현이 가상 어시스턴트에 의해 무시되어야 하는지의 여부를 결정한다. 전술된 바와 같이, 일부 실시예들에서, 가상 어시스턴트는, 예를 들어, 특정 후보 텍스트 표현이 렉시컬 트리거를 포함하는지의 여부를 결정할 수 있다. 도 11a에 도시된 일례로서, 오디오 스트림(1112)을 표현하는 후보 텍스트 표현들은 제1 후보 텍스트 표현(예컨대, "오늘 날씨는 어때, 시리?") 및 제2 후보 텍스트 표현(예컨대, "그리고 주가는 어떤지 알아?")을 포함한다. 가상 어시스턴트는, 제1 후보 텍스트 표현이 렉시컬 트리거(예컨대, "시리")를 포함하고, 따라서, 무시되지 않아야 한다고 결정하는데, 그 이유는 대응하는 발화가 디바이스(1120) 상에서 동작하는 가상 어시스턴트로 지향되기 때문이다. 제2 후보 텍스트 표현과 관련하여, 가상 어시스턴트는 그것이 렉시컬 트리거를 포함하지 않는다고 결정한다. 그러한 결정에 따라, 가상 어시스턴트는 제2 후보 텍스트 표현에 대응하는 발화가 가상 어시스턴트(1000)로 지향되지 않을 가능성을 추정한다.
도 10 및 도 11a를 참조하면, 일부 실시예들에서, 제2 후보 텍스트 표현에 대응하는 발화가 가상 어시스턴트로 지향되지 않을 가능성을 추정하기 위해, 가상 어시스턴트는 콘텍스트 정보(예컨대, 실행 결과들 및 콘텍스트 정보(1044))를 획득한다. 콘텍스트 정보는 디바이스(1120) 상에서 동작하는 가상 어시스턴트의 사용 패턴과 연관될 수 있다. 가상 어시스턴트의 사용 패턴은, 사용자(1110)가 도 11a에 도시된 바와 같은 디바이스(1120)를 사용하고/하거나 가상 어시스턴트를 사용하여 수행하는 특정 활동의 패턴을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 사용자(1110)는 아침 오전 6시경에 날씨 및 주가에 관하여 동일한 질문을 빈번하게 물을 수 있다. 따라서, 사용 패턴은 아침 오전 6시 또는 오전 6시경의 사용자의 활동(예컨대, 가상 어시스턴트에 동일한 질문을 묻는 것)에 대해 생성될 수 있다. 콘텍스트 정보는 디바이스(1120)로부터 획득된 그러한 사용 패턴 및 시간(1122)(예컨대, 그것이 아침 오전 6시경임을 나타냄)을 포함할 수 있다. 사용 패턴과 연관된 콘텍스트 정보에 기초하여, 가상 어시스턴트는, FTM(예컨대, FTM(840))을 통해, 제2 후보 텍스트 표현에 대응하는 발화가 가상 어시스턴트로 지향되지 않을 가능성을 추정할 수 있다. 예를 들어, 사용자가 아침 오전 6시경에 주가에 관하여 가상 어시스턴트에 빈번하게 묻는다는 것, 그리고 현재 시간이 오전 6시경이라는 것을 나타내는 콘텍스트 정보에 기초하여, 가상 어시스턴트는 발화 "그리고 주가는 어떤지 알아?"가 가상 어시스턴트(1000)로 지향되지 않을 가능성이 낮다(예컨대, 임계치를 만족하지 않는다)는 것을 추정할 수 있다. 그 결과, 가상 어시스턴트는, 추정된 가능성에 기초하여, 제2 후보 텍스트 표현이 무시되지 않아야 한다고 결정한다.
일부 실시예들에서, 콘텍스트 정보는, 또한, 후보 의도가 행동가능한 의도인지의 여부를 결정하기 위해 사용될 수 있다. 도 11a에 도시된 상기의 예를 계속하면, 제1 후보 텍스트 표현(예컨대, "오늘 날씨는 어때, 시리?") 및 제2 후보 텍스트 표현(예컨대, "그리고 주가는 어떤지 알아?) 둘 모두가 무시되지 않아야 한다는 결정에 기초하여, 디바이스(1120) 상에서 동작하는 가상 어시스턴트는 하나 이상의 후보 의도들을 생성한다. 예를 들어, 가상 어시스턴트는 오늘의 날씨 정보를 획득하는 제1 후보 의도 및 주가 정보를 획득하는 제2 후보 의도를 생성한다. 후보 의도들 각각에 대해, 가상 어시스턴트는, CIE(예컨대, CIE(860))를 통해, 태스크가 수행될 수 있는지의 여부를 결정한다. 전술된 바와 같이, CIE는 태스크를 실제로 수행함이 없이, 예를 들어 태스크 흐름 프로세싱 모듈 및/또는 대화 프로세싱 모듈을 사용함으로써, 그러한 결정을 행할 수 있다.
일부 실시예들에서, 날씨 정보를 획득하는 제1 후보 의도와 관련하여, 가상 어시스턴트는 위치의 추가 정보가 날씨 정보를 획득하는 태스크를 수행하는 데 필수적일 수 있다고 결정한다. 그러나, 이러한 위치 정보는 제1 후보 텍스트 표현에 제시되거나 그에 의해 제공되지 않는다. 따라서, 일부 실시예들에서, 가상 어시스턴트는 디바이스(1120)에 통신가능하게 커플링된 하나 이상의 센서들로부터의 감각 데이터와 연관된 콘텍스트 정보를 획득할 수 있으며, 태스크가 콘텍스트 정보에 기초하여 수행될 수 있는지의 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 위치 데이터는 디바이스(1120)의 현재 위치를 나타내는 콘텍스트 정보로서 획득될 수 있다. 이러한 콘텍스트 정보에 의해, 가상 어시스턴트는 날씨 정보를 획득하는 제1 후보 의도가 행동가능한 의도라고 결정하는데, 그 이유는 날씨 정보가 디바이스(1120)의 현재 위치에 대한 내부 또는 외부 데이터 소스로부터(예컨대, 날씨 정보 웹사이트로부터) 획득될 수 있기 때문이다.
도 11a를 참조하면, 주가 정보를 획득하는 제2 후보 의도와 관련하여, 가상 어시스턴트는 주식명의 추가 정보가 주가를 획득하는 태스크를 수행하는 데 필수적일 수 있다고 결정한다. 그러나, 이러한 주식명 정보는 제2 후보 텍스트 표현에 제시되거나 그에 의해 제공되지 않는다. 따라서, 일부 실시예들에서, 가상 어시스턴트는 가상 어시스턴트 및/또는 디바이스(1120)의 사용 패턴과 연관된 콘텍스트 정보를 획득할 수 있다. 가상 어시스턴트 및/또는 디바이스(1120)의 사용 패턴은, 사용자(1110)가 도 11a에 도시된 바와 같은 사용자의 디바이스(1120)를 사용하고/하거나 가상 어시스턴트(1000)를 사용하여 수행하는 특정 활동의 패턴을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 사용자(1110)는 아침 오전 6시경에 S&P 지수에 관하여 질문을 빈번하게 물을 수 있다. 따라서, 사용 패턴은 아침 오전 6시 또는 오전 6시경의 사용자의 활동(예컨대, 가상 어시스턴트에 S&P 500 지수의 동일한 질문을 묻는 것)에 대해 생성될 수 있다. 콘텍스트 정보는 디바이스(1120)에 의해 제공된 그러한 사용 패턴 및 시간(1122)(예컨대, 그것이 아침 오전 6시경임을 나타냄)을 포함할 수 있다. 이러한 콘텍스트 정보에 의해, 가상 어시스턴트는, S&P 500 지수 정보가 획득될 수 있기 때문에, 주가를 획득하는 제2 후보 의도가 행동가능한 의도인 것으로 결정한다.
도 11b는 감각 데이터와 연관된 콘텍스트 정보를 사용하여 가상 어시스턴트(예컨대, 도 10에 도시된 가상 어시스턴트(1000))에 의해 자연 언어 상호작용을 제공하기 위한 예시적인 사용자 인터페이스를 도시한다. 도 10 및 도 11b에 도시된 바와 같이, 예를 들어, 디바이스(1120) 상에서 동작하는 가상 어시스턴트는 사용자(1110) 및 사용자(1130)로부터 하나 이상의 오디오 스트림들을 수신한다. 오디오 스트림은, 예를 들어 사용자(1130)로부터의 발화(1132), 사용자(1130)로부터의 발화(1134), 및 사용자(1110)로부터의 발화(1136)를 포함할 수 있다. 사용자(1110)로부터의 하나 이상의 발화들은 가상 어시스턴트 또는 사용자(1130)로 지향될 수 있다. 예를 들어, 사용자(1110)로부터의 발화(1132)는 "시리, 오늘 S&P 지수는 어때?"를 포함할 수 있다. 전술된 것들과 유사하게, 가상 어시스턴트는 발화(1132)의 제1 후보 텍스트 표현이 렉시컬 트리거(예컨대, "시리")를 포함하고, 따라서, 무시되지 않아야 한다고 결정한다. 그러한 결정에 기초하여, 가상 어시스턴트는 제1 후보 의도를 생성하고, S&P 500 지수를 획득하는 제1 후보 의도가 행동가능하다고 결정한다. 따라서, 가상 어시스턴트는 S&P 500 지수를 획득하는 태스크를 수행하고, 결과(1138)를 출력한다(예컨대, 청각적 및/또는 시각적 출력이 "오늘 S&P 500 지수는 12000입니다."를 나타냄).
도 11b에 도시된 바와 같이, 가상 어시스턴트(1000)에 의해 출력되는 S&P 500 지수를 들을 시, 사용자(1130)는 사용자(1130)에 질문하는 발화(1134) "오늘 AAPL 많이 올랐다고 들었어?"를 제공할 수 있다. 디바이스(1120) 상에서 동작하는 가상 어시스턴트는 발화(1134)에 대응하는 제2 후보 텍스트 표현을 생성할 수 있고, 제2 후보 텍스트 표현이 무시되어야 하는지의 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 가상 어시스턴트는, 제2 후보 텍스트 표현이 렉시컬 트리거를 포함하지 않는다고 결정할 수 있고, 따라서, 발화(1134)가 가상 어시스턴트로 지향되지 않을 가능성을 추정할 수 있다. 일부 실시예들에서, 가능성을 추정하기 위해, 가상 어시스턴트는 디바이스(1120)에 통신가능하게 커플링된 하나 이상의 센서들로부터 감각 데이터를 획득할 수 있고, 획득된 감각 데이터에 기초하여, 발화(1134)가 가상 어시스턴트로 지향되지 않을 가능성을 추정할 수 있다. 예를 들어, 디바이스(1120)는 임의의 주어진 시간에 디바이스(1120)에 대한 사용자(1110)의 시선을 검출하는 광학 센서(264)(예컨대, 카메라)를 포함할 수 있다. 광학 센서(264)는, 예를 들어, 발화(1134)가 디바이스(1120) 상에서 동작하는 가상 어시스턴트에 의해 수신되는 동안 사용자(1130)가 디바이스(1120)를 응시하고 있지 않다고 검출할 수 있다. 그 결과, 가상 어시스턴트는, 광학 센서(264)에 의해 제공된 감각 데이터를 사용하여, (예컨대, 임계치와 비교하여) 발화(1134)가 가상 어시스턴트로 지향되지 않을 가능성이 높다고 추정한다. 따라서, FTM(840)은 제2 후보 텍스트 표현이 무시되어야 한다고 결정한다.
도 11b에 도시된 예를 계속하면, 발화(1134)를 들을 시, 사용자(1130)는 발화(1136) "정말, 오늘 AAPL 가격은 어때?"를 제공할 수 있다. 가상 어시스턴트는 발화(1136)에 대응하는 제3 후보 텍스트 표현을 생성할 수 있고, 제3 후보 텍스트 표현이 무시되어야 하는지의 여부를 결정할 수 있다. 전술된 것들과 유사하게, 가상 어시스턴트는 제3 후보 텍스트 표현이 렉시컬 트리거를 포함하지 않는다고 결정할 수 있다. 그러한 결정에 기초하여, 가상 어시스턴트는 발화(1136)가 디바이스(1120) 상에서 동작하는 가상 어시스턴트로 지향되지 않을 가능성을 추정할 수 있다. 일부 실시예들에서, 가능성을 추정하기 위해, 가상 어시스턴트는 감각 데이터를 획득하고, 획득된 감각 데이터에 기초하여, 발화(1136)가 가상 어시스턴트(1000)로 지향되지 않을 가능성을 추정할 수 있다. 예를 들어, 광학 센서(264)는, 예를 들어, 발화(1136)가 가상 어시스턴트에 의해 수신되는 동안 사용자(1110)가 디바이스(1120)를 응시하고 있다고 검출할 수 있다. 그 결과, 가상 어시스턴트는, 광학 센서(264)에 의해 제공된 감각 데이터를 사용하여, (예컨대, 가능성 임계치와 비교하여) 발화(1136)가 가상 어시스턴트(1000)로 지향되지 않을 가능성이 낮다고 추정한다. 따라서, 가상 어시스턴트는 제3 후보 텍스트 표현이 무시되지 않아야 한다고 결정한다. 따라서, 가상 어시스턴트는 제3 후보 텍스트 표현에 기초하여 후보 의도를 생성할 수 있고, 후보 의도가 행동가능한 의도라고 결정할 수 있다. 따라서, 가상 어시스턴트는 AAPL의 주가를 획득하는 태스크를 수행하고, 결과(1140)를 출력한다(예컨대, 청각적 및/또는 시각적 출력이 "AAPL은 오늘 $200로 끝났습니다."를 나타냄).
도 12a 내지 도 12d는 이전에 결정된 행동가능한 의도를 실행하는 것과 연관된 콘텍스트 정보를 사용하여 디바이스(1220) 상에서 동작하는 가상 어시스턴트에 의해 자연 언어 상호작용을 제공하기 위한 예시적인 사용자 인터페이스들을 도시한다. 도 10 및 도 12a에 도시된 바와 같이, 사용자(1210)는 디바이스(1220) 상에서 동작하는 가상 어시스턴트에 의해 수신되는 제1 오디오 스트림(1212)(예컨대, "시리, 음악 좀 틀어줘(Siri, play some music)")을 제공한다. 전술된 것들과 유사하게, 가상 어시스턴트는 제1 오디오 스트림(1212)이 렉시컬 트리거(예컨대, "시리")를 포함한다고 결정하고, 제1 오디오 스트림(1212)의 후보 텍스트 표현(예컨대, "시리, 음악 좀 틀어줘.")을 생성하고, 제1 오디오 스트림(1212)의 후보 텍스트 표현이 무시되지 않아야 한다고 결정하고(왜냐하면 그것이 렉시컬 트리거를 포함하기 때문임), 후보 의도를 생성하고, 후보 의도가 행동가능한 의도(예컨대, 음악을 재생하는 태스크가 수행될 수 있음)라고 결정하고, 행동가능한 의도를 실행하고, 실행의 결과를 출력한다(예컨대, "여기 당신이 좋아할만한 음악이 있습니다(Here is some music you might like)."와 같은 청각적 및/또는 시각적 메시지(1224)를 출력함). 도 12a에 도시된 바와 같이, 가상 어시스턴트(1000)는 시간(1222A)(예컨대, 9AM)에 제1 오디오 스트림(1212)을 수신 및 프로세싱할 수 있다.
도 12b에 도시된 바와 같이, 디바이스(1220) 상에서 동작하는 가상 어시스턴트가 음악을 재생하는 태스크를 실행하고 있는 동안, 그것은 시간(1222B)(예컨대, 9:05AM)에 사용자(1210)로부터 제2 오디오 스트림(1214)을 수신할 수 있다. 일부 실시예들에서, 가상 어시스턴트는 제2 오디오 스트림(1214)의 후보 텍스트 표현을 생성한다. 제2 오디오 스트림(1214)의 후보 텍스트 표현에 기초하여, 가상 어시스턴트는 제2 오디오 스트림(1214)(예컨대, "멈춰줘(Stop)")이 제1 오디오 스트림(1212)(예컨대, "음악 좀 틀어줘")과 동일한 오디오 세션의 일부인지의 여부를 결정할 수 있다.
일부 실시예들에서, 제2 오디오 스트림(1214)이 제1 오디오 스트림(1212)을 포함하는 동일한 오디오 세션의 일부인지의 여부를 결정하기 위해, 디바이스(1220) 상에서 동작하는 가상 어시스턴트는 이전에 결정된 행동가능한 의도를 실행하는 것과 연관된 콘텍스트 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 가상 어시스턴트는, 제2 오디오 스트림(1214)이 수신될 때, 이전의 결정된 행동가능한 의도를 실행한 결과로서 음악이 재생되고 있다고 검출한다. 그 결과, 가상 어시스턴트는 제2 오디오 스트림(1214)이 제1 오디오 스트림(1212)을 포함하는 동일한 오디오 세션의 일부이거나 그러할 가능성이 있다고 결정한다. 일부 실시예들에서, 그러한 결정은, 또한, 제1 오디오 스트림(1212)과 제2 오디오 스트림(1214) 사이의 관계(예컨대, 의미적 관계, 주제별(topical) 관계)를 고려할 수 있다. 관계를 고려하는 실시예들이 하기에서 상세히 추가로 설명된다.
도 12b를 참조하면, 제2 오디오 스트림(1214)이 제1 오디오 스트림(1212)을 포함하는 동일한 오디오 세션의 일부라는 결정에 따라, 가상 어시스턴트는, 제2 오디오 스트림(1214)의 후보 텍스트 표현에 기초하여, 제2 후보 의도를 생성한다. 가상 어시스턴트는 제2 후보 의도가 행동가능한 의도를 포함하는지의 여부를 추가로 결정한다. 일부 실시예들에서, 이러한 결정은, 가상 어시스턴트에 의해 수행된 또는 수행되고 있는 이전 태스크와 연관된 콘텍스트 정보에 기초할 수 있다. 예를 들어, 콘텍스트 정보는 음악을 재생하는 이전 태스크를 수행하는 것과 연관될 수 있다. 따라서, 도 12b에 도시된 바와 같이, 제2 후보 의도는 현재 재생 중인 음악을 중지하는 것으로 결정될 수 있다. 따라서, 가상 어시스턴트는, 이러한 제2 후보 의도에 따라 태스크가 수행될 수 있고(예컨대, 음악을 재생하는 것을 중지함), 따라서, 제2 후보 의도가 행동가능하다고 결정할 수 있다. 그 결과, 가상 어시스턴트는 음악을 재생하는 것을 중지하기 위해 행동가능한 의도를 실행한다. 일부 실시예들에서, 가상 어시스턴트는, 선택적으로, 실행의 결과들을 나타내는 청각적 및/또는 시각적 출력(1226)(예컨대, "알겠습니다(OK)")을 제공한다.
도 12c 및 도 12d는 디바이스(1220) 상에서 동작하는 가상 어시스턴트가 "시리, 음악 좀 틀어줘."와 같은 발화를 포함하는 제1 오디오 스트림(1242)을 수신하는 유사한 시나리오를 도시한다. 전술된 것들과 유사하게, 가상 어시스턴트는 음악을 재생하는 행동가능한 의도를 결정하고, 행동가능한 의도를 실행하고, 선택적으로, 청각적/시각적 메시지(1222)를 출력한다(예컨대, "여기 당신이 좋아할만한 음악이 있습니다."). 음악이 여전히 재생 중인 동안, 가상 어시스턴트는 "이 노래를 스킵해줘(Skip this song)"와 같은 발화를 포함하는 제2 오디오 스트림(1244)을 수신한다. 가상 어시스턴트는, 제2 오디오 스트림(1244)이 수신될 때, 이전의 결정된 행동가능한 의도를 실행한 결과로서 음악이 재생되고 있다고 검출한다. 그 결과, 가상 어시스턴트는 제2 오디오 스트림(1244)이 제1 오디오 스트림(1242)을 포함하는 동일한 오디오 세션의 일부이거나 그러할 가능성이 있다고 결정할 수 있다. 그 결과, 가상 어시스턴트는, 제 2 오디오 스트림(1244)의 후보 텍스트 표현에 기초하여, 제2 후보 의도를 생성한다. 가상 어시스턴트는 제2 후보 의도가 행동가능한 의도를 포함하는지의 여부를 추가로 결정한다. 예를 들어, 도 12d에 도시된 바와 같이, 제2 후보 의도는 현재 재생 중인 사운드 트랙 1을 스킵하고 다음 사운드 트랙을 재생하기 시작하는 것으로 결정될 수 있다. 따라서, 가상 어시스턴트는, 이러한 제2 후보 의도에 따라 태스크가 수행될 수 있고, 따라서, 제2 후보 의도가 행동가능하다고 결정할 수 있다. 그 결과, 가상 어시스턴트는 사운드 트랙 1을 재생하는 것을 중지하고 사운드 트랙 2를 재생하기 시작하기 위해 행동가능한 의도를 실행한다.
도 13a 및 도 13b는 사용자 발화들 또는 오디오 스트림들의 관계와 연관된 콘텍스트 정보를 사용하여 가상 어시스턴트에 의해 자연 언어 상호작용을 제공하기 위한 예시적인 사용자 인터페이스들을 도시한다. 전술된 바와 같이, 콘텍스트 정보는 가상 어시스턴트의 하나 이상의 모듈들 또는 컴포넌트들(예컨대, 도 10에 도시된 가상 어시스턴트(1000)의 FTM(840) 및 CIE(860))에 제공될 수 있다. 일부 실시예들에서, 콘텍스트 정보는 후보 의도가 행동가능한 의도인지의 여부를 결정하기 위해 CIE(예컨대, CIE(860))에 제공될 수 있다. 그러한 콘텍스트 정보는, 예를 들어, 오디오 스트림 내의 사용자 발화들을 표현하는 후보 텍스트 표현들 사이에 하나 이상의 관계들을 포함할 수 있다.
도 13a에 도시된 일례로서, 디바이스(1320) 상에서 동작하는 가상 어시스턴트(예컨대, 가상 어시스턴트(1000))는 오디오 스트림(1312)을 수신한다. 오디오 스트림(1312)은 제1 발화(예컨대, "마지막 경기에서 Warriors가 잘 해냈다는 걸 알거야.") 및 제2 발화(예컨대, "다음 경기는 언제지, 시리?")를 포함할 수 있다. 오디오 스트림(1312)에 기초하여, 후보 텍스트 표현들이 오디오 스트림(1312)에 포함된 발화들을 표현하기 위해 생성될 수 있다. 가상 어시스턴트는, 제1 발화(예컨대, "마지막 경기에서 Warriors가 잘 해냈다는 걸 알거야.")의 후보 텍스트 표현이 렉시컬 트리거를 포함하지 않고, 제1 발화가 가상 어시스턴트로 지향되지 않을 가능성이 있다고 (예컨대, FTM(840)을 사용하여) 결정할 수 있다. 그 결과, 가상 어시스턴트는 제1 발화의 후보 텍스트 표현이 후보 의도들을 생성할 목적으로 무시되어야 한다고 결정할 수 있다. 일부 실시예들에서, 제1 발화의 후보 텍스트 표현이 후보 의도들을 생성할 목적으로 무시되는 동안, 그것은 다수의 후보 텍스트 표현들 사이의 관계들을 결정하기 위해 유지될 수 있다.
도 13a에 도시된 예를 계속하면, 가상 어시스턴트는 제2 발화(예컨대, "다음 경기는 언제지, 시리?")의 후보 텍스트 표현이 렉시컬 트리거를 포함하고, 따라서, 제2 발화가 가상 어시스턴트로 지향될 가능성이 있다고 (예컨대, FTM(840)를 사용하여) 결정할 수 있다. 그 결과, 제2 발화의 후보 텍스트 표현은 무시되지 않아야 한다. 따라서, 가상 어시스턴트는 제2 발화의 후보 텍스트 표현에 기초하여 후보 의도를 생성하며, 후보 의도가 행동가능한 의도인지의 여부를 결정한다. 전술된 바와 같이, 후보 의도가 행동가능한 의도인지의 여부를 결정하기 위해, 일부 실시예들에서, 가상 어시스턴트는 태스크가 행동가능한 의도에 따라 수행될 수 있는지의 여부를 결정한다. 태스크가 수행될 수 있는지의 여부의 결정은, 제2 발화의 후보 텍스트 표현에 그리고 후보 텍스트 표현들 사이의 관계들을 나타내는 콘텍스트 정보에 기초할 수 있다.
전술된 바와 같이, 오디오 스트림(1312) 내의 제2 발화의 후보 텍스트 표현은 "다음 경기는 언제지, 시리?"를 포함할 수 있다. 이러한 후보 텍스트 표현에만 기초하여, 가상 어시스턴트는 태스크가 수행될 수 있는지의 여부를 결정하지 못할 수 있는데, 그 이유는 후보 텍스트 표현이 사용자가 어느 경기를 지칭하는지를 나타내지 않기 때문이다. 일부 예들에서, 가상 어시스턴트는 인접한 후보 텍스트 표현들 사이의 관계들을 결정할 수 있다. 예를 들어, 가상 어시스턴트는 제1 발화(예컨대, "마지막 경기에서 Warriors가 잘 해냈다는 걸 알거야.")의 후보 텍스트 표현이 제2 발화(예컨대, "다음 경기는 언제지, 시리?")의 후보 텍스트 표현과 의미적으로, 주제별로, 그리고/또는 시간적으로 관련된다고 결정한다. 그 결과, 가상 어시스턴트는 후보 텍스트 표현들 사이의 관계들과 연관된 콘텍스트 정보를 사용하여, 태스크가 수행될 수 있는지의 여부를 결정할 수 있다. 이러한 예에서, 콘텍스트 정보는, 사용자(1310)가 "다음 경기는 언제지, 시리?"라고 물을 때, 사용자(1310)가 Golden State Warriors 경기를 지칭하는 것일 가능성이 있다는 것을 나타낸다. 그 결과, 가상 어시스턴트는, 콘텍스트 정보에 기초하여 태스크가 수행될 수 있다(예컨대, 인터넷을 검색함으로써, Warriors 경기의 스케줄을 획득하는 태스크가 수행될 수 있음)고 결정하고, 따라서, 후보 의도가 행동가능한 의도라고 결정한다. 따라서, 가상 어시스턴트는 행동가능한 의도를 실행할 수 있고, 예를 들어, "Golden State Warriors의 다음 경기는 내일 5:30pm으로 스케줄링되어 있습니다(Golden State Warriors next game is schedule tomorrow at 5:30pm)."와 같은 청각적 및/또는 시각적 출력(1326)을 제공한다.
이제 도 13b를 참조하면, 다수의 오디오 스트림들 사이의 관계들(예컨대, 의미적, 시사적, 시간적)과 연관된 콘텍스트 정보가, 또한, 2개 이상의 오디오 스트림들이 동일한 오디오 세션에 있는지의 여부를 결정하는 데 사용될 수 있다. 도 13b를 참조하면, 디바이스(1320) 상에서 동작하는 가상 어시스턴트(예컨대, 도 10에 도시된 가상 어시스턴트(1000))는 "Worriors의 경기 스코어는 어땠어(What was the score of the Warriors' game)?"와 같은 발화를 포함하는 제1 오디오 스트림(1342)을 수신한다. 전술된 것들과 유사하게, 가상 어시스턴트는 제1 오디오 스트림(1342)의 후보 텍스트 표현을 생성하고, 그것이 무시되지 않아야 한다고 결정하고, 후보 의도를 생성하고, 후보 의도가 행동가능한 의도라고 결정하고, 행동가능한 의도를 실행하고, "Warriors가 123 대 112의 스코어로 Knicks를 이겼습니다(Warriors defeated Knicks by a score of 123 to 112)."와 같은 청각적 및/또는 시각적 출력(1346)을 제공한다.
일부 실시예들에서, 가상 어시스턴트가 제1 오디오 스트림(1342)에 대응하는 행동가능한 의도의 실행의 결과를 출력하는 동안 또는 출력한 후, 디바이스(1320) 상에서 동작하는 가상 어시스턴트는 "다음 경기는 언제지?"와 같은 발화를 포함하는 제2 오디오 스트림(1344)을 수신한다. 일부 실시예들에서, 가상 어시스턴트는 제2 오디오 스트림(1344)을 표현하기 위해 후보 텍스트 표현을 생성한다. 제2 오디오 스트림(1344)의 후보 텍스트 표현의 생성은 제2 오디오 스트림(1344)이 렉시컬 트리거를 포함하는지의 여부와는 무관하게 수행될 수 있다. 예를 들어, 가상 어시스턴트는 제2 오디오 스트림(1344)을 수신하는 것과 제1 오디오 스트림(1342)에 대응하는 행동가능한 의도의 실행 사이의 시간적 관계를 결정할 수 있다. 가상 어시스턴트는, 추가로, 시간적 관계가 제2 오디오 스트림(1344)이 행동가능한 의도의 실행으로부터 임계 기간 내에 수신된다는 것을 나타내고, 따라서, 제2 오디오 스트림(1344)의 후보 텍스트 표현을 생성하기 위해 제2 오디오 스트림(1344) 내의 렉시컬 트리거가 요구되지 않는다고 결정한다.
제2 오디오 스트림(1344)의 후보 텍스트 표현의 생성 후, 디바이스(1320) 상에서 동작하는 가상 어시스턴트는 제2 오디오 스트림(1344)이 제1 오디오 스트림(1342)을 포함하는 동일한 오디오 세션의 일부인지의 여부를 결정할 수 있다. 가상 어시스턴트는 제1 오디오 스트림(1322) 및 제2 오디오 스트림(1344)의 각자의 후보 텍스트 표현들 사이의 관계들을 결정할 수 있다. 예를 들어, 가상 어시스턴트는 제1 오디오 스트림(1322)(예컨대, "Warriors 경기의 스코어는 어땠어?")의 후보 텍스트 표현이 제2 오디오 스트림(예컨대, "다음 경기는 언제지?")의 후보 텍스트 표현과 의미적으로, 주제별로, 그리고/또는 시간적으로 관련된다고 결정한다. 그 결과, 가상 어시스턴트는 제1 및 제2 오디오 스트림들의 각자의 후보 텍스트 표현들 사이의 관계들과 연관된 콘텍스트 정보를 사용하여, 오디오 스트림들이 동일한 오디오 세션 내에 있는지의 여부를 결정할 수 있다. 도 13b에 도시된 예에서, 가상 어시스턴트는 제2 오디오 스트림(1344)이 제1 오디오 스트림(1322)을 포함하는 동일한 오디오 세션의 일부라고 결정하는데, 그 이유는 오디오 스트림들의 각자의 후보 텍스트 표현들이 의미적으로 그리고/또는 주제별로 관련되기 때문이다. 그러한 결정에 따라, 가상 어시스턴트는 제2 오디오 스트림(1322)의 후보 텍스트 표현들에 기초하여 후보 의도를 생성하고, 후보 의도가 행동가능한 의도인지의 여부를 결정하고, 그러한 경우에, 행동가능한 의도를 실행한다. 그 결과, 가상 어시스턴트는 "Golden State Warriors의 다음 경기는 내일 5:30pm으로 스케줄링되어 있습니다."와 같은 청각적 및/또는 시각적 출력(1348)을 제공한다.
도 14a 내지 도 14d는 콘텍스트 정보를 사용하여 복수의 태스크들로부터 일정 태스크를 선택하기 위한 예시적인 사용자 인터페이스들을 도시한다. 전술된 바와 같이, 이전 실행 결과들 및/또는 콘텍스트 정보는 가상 어시스턴트의 하나 이상의 모듈들 또는 컴포넌트들(예컨대, 도 10에 도시된 가상 어시스턴트(1000)의 FTM(840) 및 CIE(860))에 제공될 수 있다. 일부 실시예들에서, 콘텍스트 정보는 수행할 하나 이상의 태스크들을 선택할 목적으로 태스크 실행 모듈(880)에 제공될 수 있다. 도 14a를 참조하면, 디바이스(1420) 상에서 동작하는 가상 어시스턴트가 "시리, 음악 좀 틀어줘."와 같은 발화를 포함하는 제1 오디오 스트림(1412)을 수신한다. 도 12a와 관련하여 전술된 것들과 유사하게, 가상 어시스턴트는 오디오 스트림(1412)이 렉시컬 트리거를 포함한다고 결정하고, 후보 텍스트 표현을 생성하고, 후보 텍스트 표현이 무시되지 않아야 한다고 결정하고, 후보 의도를 생성하고, 후보 의도가 행동가능한 의도라고 결정하고, 행동가능한 의도를 실행한다. 그 결과, 가상 어시스턴트는 음악을 재생하기 시작하고, 선택적으로, "여기 당신이 좋아할만한 음악이 있습니다."와 같은 청각적 및/또는 시각적 출력(1424)을 제공한다.
도 14b를 참조하면, 일부 실시예들에서, 가상 어시스턴트가 이전에 결정된 행동가능한 의도를 실행하고 있는 동안(예컨대, 음악을 재생함), 그것은 제2 오디오 스트림(1414)을 수신한다. 제2 오디오 스트림(1414)은 제1 오디오 스트림(1412)에 의미적으로 또는 주제별로 관련되지 않을 수 있는 다른 사용자 요청을 포함할 수 있다. 예를 들어, 제2 오디오 스트림(1414)은 "나는 내 아내에게 메시지를 전송하고 싶어, 시리(I would like to send a message to my wife, Siri)."와 같은 발화를 포함한다. 디바이스(1420) 상에서 동작하는 가상 어시스턴트는 전술된 것들과 유사한 프로세스를 반복할 수 있고, 제2 오디오 스트림(1414)에 기초하여 도출된 제2 행동가능한 의도를 실행할 수 있다. 그 결과, 가상 어시스턴트는 디바이스(1420)가, 예를 들어 텍스트 메시지를 작성하기 위한 텍스트 메시지 사용자 인터페이스(1426)를 디스플레이하게 한다.
도 14c를 참조하면, 일부 실시예들에서, 이전에 결정된 행동가능한 의도들(예컨대, 음악을 재생하는 것 그리고 텍스트 메시지를 작성하기 위한 텍스트 메시지 사용자 인터페이스를 디스플레이하는 것) 둘 모두를 실행하는 동안, 디바이스(1420) 상에서 동작하는 가상 어시스턴트는 제3 오디오 스트림(1416)을 수신한다. 제3 오디오 스트림(1416)은 이전에 결정된 행동가능한 의도들 중 하나 또는 둘 모두의 실행과 관련될 수 있다. 예를 들어, 제3 오디오 스트림(1416)은 "멈춰줘"와 같은 발화를 포함할 수 있다. 제3 오디오 스트림(1416)에 기초하여, 가상 어시스턴트는, 예를 들어 현재 재생 중인 음악을 중지하는 제1 후보 의도 및 텍스트 메시지의 작성을 중지하는 제2 후보 의도를 결정할 수 있다. 가상 어시스턴트는 제1 및 제2 후보 의도들 둘 모두가 행동가능한 의도들이라고 추가로 결정할 수 있는데, 그 이유는 각자의 태스크가 수행될 수 있기 때문이다.
일부 실시예들에서, 복수의 행동가능한 의도들이 있는 경우, 가상 어시스턴트는, 복수의 행동가능한 의도들과 연관된 복수의 태스크들로부터, 수행할 단일 태스크를 선택한다. 일부 실시예들에서, 실행을 위한 단일 태스크의 선택은 콘텍스트 정보에 기초할 수 있다. 예를 들어, 가상 어시스턴트는 가상 어시스턴트에 의해 개시되는 가장 최근의 태스크와 연관된 콘텍스트 정보를 획득하고, 그러한 콘텍스트 정보에 기초하여 실행을 위한 단일 태스크를 선택한다. 전술된 바와 같은 이러한 예에서, 가상 어시스턴트에 의해 개시되는 가장 최근의 태스크는 텍스트 메시지를 작성하기 위한 사용자 인터페이스를 디스플레이하는 것이다. 따라서, 텍스트 메시지를 작성하기 위한 사용자 인터페이스를 디스플레이하는 이러한 가장 최근의 태스크와 연관된 콘텍스트 정보에 기초하여, 가상 어시스턴트는 제3 오디오 스트림(1416)에 포함된 사용자 요청을 명확하게 하고, 텍스트 메시지의 작성을 중지 또는 취소하는 태스크를 선택한다. 선택적으로, 도 14c에 도시된 바와 같이, 가상 어시스턴트는 "알겠습니다, 당신의 아내에게로의 메시지는 취소했습니다(OK, message to your wife cancelled)."와 같은 청각적 및/또는 시각적 출력(1432)을 제공할 수 있다.
일부 실시예들에서, 복수의 행동가능한 의도들이 있는 경우, 가상 어시스턴트는, 복수의 행동가능한 의도들과 연관된 복수의 태스크들로부터, 사용자 선택에 기초하여 수행할 단일 태스크를 선택한다. 이는 도 14d에 도시되어 있으며, 여기서 가상 어시스턴트는 복수의 태스크 옵션들을 출력한다. 예를 들어, 가상 어시스턴트는 사용자(1410)에게 태스크를 선택할 것을 촉구하는 청각적 및/또는 시각적 출력(1434)(예컨대, "음악을 멈추고 싶은가요 아니면 당신의 아내에게로의 메시지를 취소하고 싶은가요(Would you like to stop the music or cancel the message to your wife)?")을 제공한다. 가상 어시스턴트는 오디오 스트림(1418)에서 사용자 선택(예컨대, "음악을 멈춰줘")을 수신하고, 사용자 선택에 기초하여 태스크를 수행한다. 선택적으로, 도 14d에 도시된 바와 같이, 가상 어시스턴트는 "음악이 중지되었습니다(Music stopped)"와 같은 청각적 및/또는 시각적 출력(1436)을 제공할 수 있다.
일부 실시예들에서, 복수의 행동가능한 의도들이 있는 경우, 가상 어시스턴트는, 복수의 행동가능한 의도들과 연관된 복수의 태스크들로부터, 복수의 태스크들 각각과 연관된 우선순위에 기초하여 수행할 단일 태스크를 선택한다. 예를 들어, 가상 어시스턴트(예컨대, 가상 어시스턴트(1000))는 "오늘 날씨는 어때, 시리?"와 같은 발화를 포함하는 제1 오디오 스트림을 수신할 수 있다. 가상 어시스턴트가 응답하기 전에, 그것은 "자동차 사고야! 시리, 911에 전화해줘!(There is a car accident! Siri, call 911!)"와 같은 발화들을 포함하는 제2 오디오 스트림을 수신한다. 오디오 스트림들에 기초하여, 가상 어시스턴트는 날씨 정보를 획득하는 제1 행동가능한 의도 및 긴급 호출을 행하는 제2 행동가능한 의도를 결정한다. 일부 실시예들에서, 가상 어시스턴트는 수행될 복수의 태스크들 각각과 연관된 우선순위를 결정할 수 있고, 결정된 우선순위들에 기초하여 태스크를 선택할 수 있다. 상기의 예에서, 제1 오디오 스트림을 수신한 후에 제2 오디오 스트림이 수신되는 동안, 가상 어시스턴트는 긴급 911 호출을 행하는 제2 행동가능한 의도와 연관된 태스크가 날씨 정보를 획득하는 제1 행동가능한 의도와 연관된 태스크보다 더 높은 우선순위를 갖는다고 결정한다. 따라서, 가상 어시스턴트는 실행을 위한 제2 행동가능한 의도와 연관된 태스크를 선택한다(예컨대, 긴급 911 호출을 행함).
전술된 다양한 실시예들이 특정 타입의 콘텍스트 정보에 관한 것이지만, 기술된 기법들은, 또한, 2017년 9월 1에 출원되고 이로써 그 전체가 참고로 포함되는 미국 특허 출원 제15/694,267호 "Methods and Systems for Customizing Suggestions Using User-specific Information"에 기재된 바와 같이, 임의의 타입들의 콘텍스트 정보를 사용할 수 있다는 것이 이해된다.
5.
자연 언어 상호작용을 제공하기 위한 프로세스
도 15a 내지 도 15g는 다양한 실시예들에 따른, 자연 언어 상호작용을 제공하기 위해 가상 어시스턴트를 동작시키기 위한 프로세스(1500)를 도시한다. 프로세스(1500)는, 예를 들어, 가상 어시스턴트를 구현하는 하나 이상의 전자 디바이스들을 사용하여 수행된다. 일부 예들에서, 프로세스(1500)는 클라이언트-서버 시스템(예컨대, 시스템(100))을 사용하여 수행되고, 프로세스(1500)의 블록들은 서버(예컨대, DA 서버(106))와 클라이언트 디바이스 사이에서 임의의 방식으로 분담된다. 다른 예들에서, 프로세스(1500)의 블록들은 서버와 다수의 클라이언트 디바이스들(예컨대, 모바일 전화기 및 스마트 워치) 사이에서 분담된다. 따라서, 프로세스(1500)의 일부분들이 클라이언트-서버 시스템의 특정 디바이스들에 의해 수행되는 것으로 본 명세서에 기술되지만, 프로세스(1500)는 그렇게 제한되지 않는다는 것이 이해될 것이다. 다른 예들에서, 프로세스(1500)는 단지 하나의 클라이언트 디바이스(예컨대, 사용자 디바이스(104, 200, 400, 600, 900, 1120, 1220, 1320, 또는 1420))만을 또는 다수의 클라이언트 디바이스들만을 사용하여 수행된다. 프로세스(1500)에서, 일부 블록들은, 선택적으로, 조합되고, 일부 블록들의 순서는, 선택적으로, 변경되고, 일부 블록들은, 선택적으로, 생략된다. 일부 예들에서, 추가 단계들이 프로세스(1500)와 조합하여 수행될 수 있다.
전술된 바와 같이, 사용자로부터의 발화의 시작 부분에서 트리거 구절을 항상 요구하는 것은 인간-기계 상호작용이 번거로워지게 하고 인간-기계 사용자 인터페이스를 덜 자연스럽고 덜 효율적이게 만들 수 있다. 프로세스(1500)에 의해 표현되는 것들을 포함하는, 본 출원에 기술된 기법들은 트리거 구절을 갖는 모든 사용자 발화를 리드하기 위한 이러한 요건의 필요성을 제거하거나 감소시킨다. 대신에, 트리거 단어 또는 구절은 하나 이상의 사용자 발화들을 포함할 수 있는 오디오 스트림의 임의의 부분에 놓일 수 있다. 더욱이, 본 출원에 기술된 기법들은 복수의 단어들(예컨대, "안녕 시리")을 포함하는 트리거 구절을 사용하는 것을 요구하지 않는다. 단일 단어(예컨대, "시리")는 사용자 발화들을 포함하는 오디오 스트림이 가상 어시스턴트로 지향된다는 것을 나타내는 데 사용될 수 있다. 이는 더 자연스러운 통신 방식을 가능하게 한다. 그 결과, 본 기법들은 디바이스의 작동성을 향상시키고, 사용자-디바이스 인터페이스를 더 효율적이 되게 하는데, 이는, 추가로, 사용자가 디바이스를 더 빠르고 효율적으로 사용하게 함으로써 디바이스의 전력 사용량을 감소시키고 배터리 수명을 개선한다.
도 15a를 참조하면, 블록(1502)에서, 하나 이상의 발화들을 포함하는 제1 오디오 스트림(예컨대, 도 9에 도시된 바와 같은 오디오 스트림(912))이 마이크로폰을 통해 수신된다. 블록(1504)에서, 제1 오디오 스트림이 렉시컬 트리거를 포함하는지의 여부가 결정된다. 일부 실시예들에서, 렉시컬 트리거는 단일 단어 렉시컬 트리거이다. 일부 실시예들에서, 제1 오디오 스트림은 제1 발화를 포함하고, 단일 단어 렉시컬 트리거는 제1 발화의 시작 부분 이외의 제1 발화의 일부분에 위치된다. 도 9에 기술된 일례로서, 렉시컬 트리거(예컨대, "시리")는 발화의 종단에 위치된다(예컨대, "불을 켜줘, 시리.").
블록(1506)에서, 제1 오디오 스트림이 렉시컬 트리거를 포함하는지의 여부를 결정하기 위해, 제1 오디오 스트림의 시작 포인트가 검출된다. 제1 오디오 스트림의 시작 포인트를 검출하는 하나의 예로서, 블록(1508)에서, 제1 오디오 스트림을 수신하기 전의 음성 활동의 부재가 검출된다. 블록(1510)에서, 제1 오디오 스트림을 수신하기 전의 음성 활동의 부재가 제1 임계 기간을 초과하는지의 여부가 결정된다. 블록(1512)에서, 음성 활동의 부재가 제1 임계 기간을 초과한다는 결정에 따라, 제1 오디오 스트림의 시작 포인트는 제1 오디오 스트림을 수신하기 전의 음성 활동의 부재에 기초하여 결정된다.
블록(1514)에서, 제1 오디오 스트림이 렉시컬 트리거를 포함하는지의 여부를 결정하기 위해, 제1 오디오 스트림의 종단 포인트가 검출된다. 제1 오디오 스트림의 종단 포인트를 검출하는 하나의 예로서, 블록(1516)에서, 제1 오디오 스트림의 하나 이상의 발화들을 수신한 후의 음성 활동의 부재가 마이크로폰을 통해 검출된다. 블록(1518)에서, 제1 오디오 스트림의 하나 이상의 발화들을 수신한 후의 음성 활동의 부재가 제2 임계 기간을 초과하는지의 여부가 결정된다. 블록(1520)에서, 제1 오디오 스트림의 하나 이상의 발화들을 수신한 후의 음성 활동의 부재가 제2 임계 기간을 초과한다는 결정에 따라, 제1 오디오 스트림의 종단 포인트는 제1 오디오 스트림의 하나 이상의 발화들을 수신한 후의 음성 활동의 부재에 기초하여 결정된다.
제1 오디오 스트림의 종단 포인트를 검출하는 다른 예로서, 블록(1522)에서, 전자 디바이스가 제1 오디오 스트림을 수신하도록 구성된 사전구성된 지속기간이 획득된다. 도 15b를 참조하면, 블록(1524)에서, 제1 오디오 스트림의 종단 포인트는 제1 오디오 스트림의 검출된 시작 포인트 및 사전구성된 지속기간에 기초하여 결정된다.
제1 오디오 스트림의 종단 포인트를 검출하는 다른 예로서, 블록(1526)에서, 제1 오디오 스트림의 수신된 하나 이상의 발화들을 표현하는 오디오 파일의 크기가 결정된다. 블록(1528)에서, 오디오 파일의 크기는 오디오 파일을 저장하는 버퍼의 용량과 비교된다. 블록(1530)에서, 제1 오디오 스트림의 종단 포인트는 오디오 파일을 저장하는 버퍼의 용량과 오디오 파일의 크기를 비교한 결과에 기초하여 결정된다. 오디오 스트림의 시작 포인트 및 종단 포인트를 검출하는 다양한 실시예들은, 예를 들어, 도 8 및 도 9와 관련하여 상세히 전술되어 있다.
블록(1532)에서, 제1 오디오 스트림이 렉시컬 트리거(예컨대, "시리")를 포함하는지의 여부를 결정하기 위해, 렉시컬 트리거가 제1 오디오 스트림의 시작 포인트와 종단 포인트 사이에 포함되는지의 여부가 결정된다.
블록(1534)에서, 제1 오디오 스트림이 렉시컬 트리거를 포함한다는 결정에 따라, 하나 이상의 발화들의 하나 이상의 후보 텍스트 표현들이 생성된다. 도 8과 관련하여 전술된 바와 같이, 후보 텍스트 표현들은 자연 언어 엔진(예컨대, NLE(820))에 의해 생성될 수 있다.
블록(1536)에서, 하나 이상의 후보 텍스트 표현들을 생성하기 위해, 하나 이상의 후보 텍스트 표현들을 생성하기 위한 제1 오디오 스트림의 하나 이상의 발화들 각각의 스피치-텍스트 변환이 수행된다. 예를 들어, 제1 후보 텍스트 표현(예컨대, "밖이 어두워.") 및 제2 후보 텍스트 표현(예컨대, "불을 켜줘, 시리.")을 포함하는 후보 텍스트 표현들을 생성하기 위해, 도 9에 도시된 오디오 스트림(912)의 발화들 각각의 스피치-텍스트 변환이 수행될 수 있다. 블록(1538)에서, 하나 이상의 후보 텍스트 표현들에 대응하는 신뢰도 레벨들이 결정된다.
도 15c를 참조하면, 블록(1540)에서, 하나 이상의 후보 텍스트 표현들 중 적어도 하나의 후보 텍스트 표현이 가상 어시스턴트에 의해 무시되어야 하는지의 여부가 결정된다. 블록(1542)에서, 하나 이상의 후보 텍스트 표현들 중 적어도 하나의 후보 텍스트 표현이 가상 어시스턴트에 의해 무시되어야 하는지의 여부를 결정하기 위해, 적어도 하나의 후보 텍스트 표현이 렉시컬 트리거를 포함하는지의 여부가 결정된다. 블록(1544)에서, 적어도 하나의 후보 텍스트 표현이 렉시컬 트리거를 포함하지 않는다는 결정에 따라, 적어도 하나의 후보 텍스트 표현에 대응하는 발화가 가상 어시스턴트로 지향되지 않을 가능성이 추정된다. 전술된 바와 같이, 도 9에 도시된 예에서, 디바이스(900) 상에서 동작하는 가상 어시스턴트의 FTM은, 후보 텍스트 표현(예컨대, "밖이 어두워.")이 렉시컬 트리거를 포함하지 않는다고 결정한다. 또한, 결정 트리를 사용하여, 가상 어시스턴트의 FTM은 특정 제1 후보 텍스트 표현에 대응하는 발화가 가상 어시스턴트로 지향되지 않을 가능성을 추정할 수 있다.
적어도 하나의 후보 텍스트 표현에 대응하는 발화가 가상 어시스턴트로 지향되지 않을 가능성을 추정하는 하나의 예로서, 블록(1546)에서, 가상 어시스턴트의 사용 패턴(예컨대, 도 10 및 도 11a에 도시된 바와 같이, 특정 질문의 빈도가 특정 시간에 문의됨)과 연관된 콘텍스트 정보가 획득된다. 블록(1548)에서, 가상 어시스턴트의 사용 패턴과 연관된 콘텍스트 정보에 기초하여, 적어도 하나의 후보 텍스트 표현에 대응하는 발화가 가상 어시스턴트로 지향되지 않을 가능성이 추정된다.
적어도 하나의 후보 텍스트 표현에 대응하는 발화가 가상 어시스턴트로 지향되지 않을 가능성을 추정하는 다른 예로서, 블록(1550)에서, 전자 디바이스에 통신가능하게 커플링된 하나 이상의 센서들로부터의 감각 데이터(예컨대, 전술된 바와 같은 위치 데이터)가 획득된다. 블록(1552)에서, 감각 데이터에 기초하여, 적어도 하나의 후보 텍스트 표현에 대응하는 발화가 가상 어시스턴트로 지향되지 않을 가능성이 추정된다.
적어도 하나의 후보 텍스트 표현에 대응하는 발화가 가상 어시스턴트로 지향되지 않을 가능성을 추정하는 다른 예로서, 후보 텍스트 표현이, 가상 어시스턴트에 대한 인식된/유효한 요청들에 대응하는 LM(language model) 및/또는 CFG(context free grammar)에 순응하는 정도가 결정된다. 예를 들어, "야채류를 먹어라(Eat your vegetables)"와 같은 후보 텍스트 표현은 LM 및/또는 CFG에 대해 낮은 정도의 순응성을 가질 수 있고, 따라서, 가상 어시스턴트로 지향될 가능성이 적지 않다. "2인 자리를 예약해줘"와 같은 다른 후보 텍스트 표현은 LM 및/또는 CFG에 대해 높은 정도의 순응성을 가질 수 있고, 따라서, 가상 어시스턴트로 지향될 가능성이 많다.
블록(1554)에서, 추정된 가능성에 기초하여, 하나 이상의 후보 텍스트 표현들 중 적어도 하나의 후보 텍스트 표현이 가상 어시스턴트에 의해 무시되어야 하는지의 여부가 결정된다. 도 11a와 관련하여 전술된 하나의 예로서, 사용자가 아침 오전 6시경에 주가에 관하여 가상 어시스턴트에 빈번하게 묻는다는 것, 그리고 현재 시간이 오전 6시경이라는 것을 나타내는 콘텍스트 정보에 기초하여, 가상 어시스턴트는 발화 "그리고 주가는 어떤지 알아?"가 가상 어시스턴트로 지향되지 않을 가능성이 낮다(예컨대, 임계치를 만족하지 않는다)는 것을 추정할 수 있다. 그 결과, 가상 어시스턴트는, 추정된 가능성에 기초하여, 특정 후보 텍스트 표현이 무시되지 않아야 한다고 결정한다.
도 15d를 참조하면, 블록(1556)에서, 적어도 하나의 후보 텍스트 표현이 가상 어시스턴트에 의해 무시되어야 한다는 결정에 따라, 무시되어야 하는 적어도 하나의 후보 텍스트 표현 이외의 하나 이상의 후보 텍스트 표현들 중의 후보 텍스트 표현들에 기초하여 하나 이상의 후보 의도들이 생성된다. 후보 의도들을 생성하기 위해, 블록(1558)에서, 하나 이상의 발화들의 하나 이상의 후보 텍스트 표현들에 대응하는 하나 이상의 사전-완화 의도들이 획득된다. 블록(1560)에서, 하나 이상의 사전-완화 의도들로부터, 무시되어야 하는 적어도 하나의 후보 텍스트 표현 이외의 하나 이상의 후보 텍스트 표현들에 대응하는 하나 이상의 후보 의도들이 선택된다. 도 10과 관련하여 전술된 바와 같이, 후보 의도들은 FTM(예컨대, FTM(1044))에 의해 생성될 수 있다.
블록(1562)에서, 하나 이상의 후보 의도들이 적어도 하나의 행동가능한 의도를 포함하는지의 여부가 결정된다. 블록(1564)에서, 하나 이상의 후보 의도들이 적어도 하나의 행동가능한 의도를 포함하는지의 여부를 결정하기 위해, 하나 이상의 후보 의도들 각각에 대해, 태스크가 수행될 수 있는지의 여부가 결정된다. 전술된 바와 같이, 일부 실시예들에서, 그러한 결정은 CIE(예컨대, 도 10에 도시된 CIE(860))에 의해 수행될 수 있다. 태스크가 수행될 수 있는지의 여부를 결정하는 하나의 예로서, 블록(1566)에서, 가상 어시스턴트의 사용 패턴과 연관된 콘텍스트 정보가 획득된다. 블록(1568)에서, 가상 어시스턴트의 사용 패턴과 연관된 콘텍스트 정보에 기초하여, 태스크가 수행될 수 있는지의 여부가 결정된다. 사용 패턴에 기초한 그러한 결정의 하나의 예가 도 11b와 관련하여 상기에 예시되어 있다.
태스크가 수행될 수 있는지의 여부를 결정하는 다른 예로서, 블록(1570)에서, 가상 어시스턴트에 수행된 이전 태스크와 연관된 콘텍스트 정보가 획득된다. 블록(1572)에서, 가상 어시스턴트에 수행된 이전 태스크와 연관된 콘텍스트 정보에 기초하여, 태스크가 수행될 수 있는지의 여부가 결정된다. 가상 어시스턴트에 의해 수행된 이전 태스크에 기초한 그러한 결정의 하나의 예가 도 12a 내지 도 12d와 관련하여 상기에 예시되어 있다.
도 15e를 참조하면, 태스크가 수행될 수 있는지의 여부를 결정하는 다른 예로서, 블록(1574)에서, 하나 이상의 후보 텍스트 표현들 사이의 하나 이상의 관계들이 결정된다. 블록(1576)에서, 하나 이상의 후보 텍스트 표현들 사이의 하나 이상의 관계들에 기초하여 태스크가 수행될 수 있는지의 여부가 결정된다. 하나 이상의 관계들에 기초한 그러한 결정의 하나의 예가 도 13a 및 도 13b와 관련하여 상기에 예시되어 있다.
태스크가 수행될 수 있는지의 여부를 결정하는 다른 예로서, 블록(1578)에서, 전자 디바이스에 통신가능하게 커플링된 하나 이상의 센서들로부터의 감각 데이터(예컨대, 위치 데이터)가 획득된다. 블록(1580)에서, 감각 데이터에 기초하여 태스크가 수행될 수 있는지의 여부가 결정된다.
태스크가 수행될 수 있는지의 여부를 결정하는 다른 예로서, 블록(1582)에서, 태스크를 수행하는 것과 연관된 신뢰도 레벨이 추정된다. 블록(1584)에서, 태스크를 수행하는 것과 연관된 신뢰도 레벨이 임계 신뢰도 레벨을 만족하는지의 여부가 결정된다. 블록(1586)에서, 태스크를 수행하는 것과 연관된 신뢰도 레벨이 임계 신뢰도 레벨을 만족한다는 결정에 따라, 태스크가 수행될 수 있다고 결정된다.
블록(1588)에서, 태스크가 수행될 수 있다는 결정에 따라, 하나 이상의 후보 의도들이 적어도 하나의 행동가능한 의도를 포함한다고 결정된다. 예를 들어, 도 11a와 관련하여 전술된 바와 같이, 콘텍스트 정보(예컨대, 사용 패턴 및 시간)에 기초하여, 가상 어시스턴트는 주가를 획득하는 특정 후보 의도가 행동가능한 의도라고 결정한다.
블록(1590)에서, 하나 이상의 후보 의도들이 적어도 하나의 행동가능한 의도를 포함한다는 결정에 따라, 적어도 하나의 행동가능한 의도가 실행된다. 블록(1592)에서, 적어도 하나의 행동가능한 의도에 따라 하나 이상의 태스크들이 수행된다.
도 15f를 참조하면, 적어도 하나의 행동가능한 의도를 실행하기 위해, 블록(1594)에서, 복수의 행동가능한 의도들과 연관된 복수의 태스크들로부터 실행을 위한 제1 태스크가 선택된다. 실행을 위한 제1 태스크를 선택하는 하나의 예로서, 블록(1596)에서, 가상 어시스턴트에 의해 개시되는 가장 최근의 태스크(예컨대, 도 14b에 도시된 바와 같이 텍스트 메시지를 작성하기 위한 사용자 인터페이스를 디스플레이함)와 연관된 콘텍스트 정보가 획득된다. 블록(1598)에서, 제1 태스크는 가상 어시스턴트에 의해 수행된 이전 태스크와 연관된 콘텍스트 정보에 기초하여 선택된다.
실행을 위한 제1 태스크를 선택하는 하나의 예로서, 블록(1600)에서, 복수의 행동가능한 의도들과 연관된 복수의 태스크들에 대응하는 복수의 태스크 옵션들이 출력된다. 블록(1602)에서, 복수의 태스크 옵션들로부터 사용자 선택이 수신된다. 블록(1604)에서, 실행을 위한 제1 태스크가 사용자 선택에 기초하여 선택된다. 사용자 선택에 기초하여 실행을 위한 태스크를 선택하는 것은 도 14d와 관련하여 상기에 예시되어 있다.
실행을 위한 제1 태스크를 선택하는 하나의 예로서, 블록(1606)에서, 복수의 태스크들 각각과 연관된 우선순위가 결정된다. 블록(1608)에서, 실행을 위한 제1 태스크는 복수의 태스크들 각각과 연관된 우선순위에 기초하여 선택된다. 블록(1610)에서, 선택된 제1 태스크가 수행된다. 전술된 바와 같이, 더 높은 우선순위를 갖는 태스크(예컨대, 긴급 호출을 행함)가 더 낮은 우선순위를 갖는 태스크(예컨대, 날씨 정보를 리포트함)에 앞서 선택된다.
블록(1612)에서, 적어도 하나의 행동가능한 의도의 실행의 결과가 출력된다.
도 15g를 참조하면, 블록(1614)에서, 적어도 하나의 행동가능한 의도를 실행할 시, 제2 오디오 스트림이 마이크로폰을 통해 수신된다. 블록(1616)에서, 제2 오디오 스트림을 표현하기 위해 하나 이상의 제2 후보 텍스트 표현들이 생성된다. 블록(1618)에서, 하나 이상의 제2 후보 텍스트 표현들에 기초하여, 제2 오디오 스트림이 제1 오디오 스트림을 포함하는 오디오 세션의 일부인지의 여부가 결정된다.
블록(1620)에서, 제2 오디오 스트림이 제1 오디오 스트림을 포함하는 오디오 세션의 일부인지의 여부를 결정하는 하나의 예로서, 적어도 하나의 행동가능한 의도를 실행하는 것과 연관된 콘텍스트 정보가 획득된다. 블록(1622)에서, 적어도 하나의 행동가능한 의도를 실행하는 것과 연관된 콘텍스트 정보에 기초하여, 제2 오디오 스트림이 제1 오디오 스트림을 포함하는 오디오 세션의 일부인지의 여부가 결정된다.
블록(1624)에서, 제2 오디오 스트림이 제1 오디오 스트림을 포함하는 오디오 세션의 일부인지의 여부를 결정하는 다른 예로서, 제1 오디오 스트림 및 제2 오디오 스트림의 각자의 후보 텍스트 표현들 사이의 관계가 결정된다. 블록(1626)에서, 제1 오디오 스트림 및 제2 오디오 스트림의 각자의 후보 텍스트 표현들 사이의 관계에 기초하여, 제2 오디오 스트림이 제1 오디오 스트림을 포함하는 오디오 세션의 일부인지의 여부가 결정된다.
블록(1628)에서, 제2 오디오 스트림이 제1 오디오 스트림을 포함하는 오디오 세션의 일부라는 결정에 따라, 하나 이상의 제2 후보 텍스트 표현들에 기초하여 하나 이상의 제2 후보 의도들이 생성된다.
블록(1630)에서, 하나 이상의 제2 후보 의도들이 적어도 하나의 제2 행동가능한 의도를 포함하는지의 여부가 결정된다. 블록(1632)에서, 하나 이상의 제2 후보 의도들이 적어도 하나의 제2 행동가능한 의도를 포함한다는 결정에 따라, 적어도 하나의 제2 행동가능한 의도가 실행된다. 블록(1634)에서, 적어도 하나의 제2 행동가능한 의도의 실행의 결과가 출력된다. 도 15g에 도시된 프로세스의 예들은 도 12a 내지 도 12d와 관련하여 전술되어 있다.
전술한 설명은, 설명의 목적을 위해, 특정 실시예들을 참조하여 기술되었다. 그러나, 상기의 예시적인 논의들은 본 발명을 개시된 정확한 형태들로 규명하거나 제한하려는 의도는 아니다. 많은 수정들 및 변형들이 상기 교시 내용들의 관점에서 가능하다. 실시예들은 기술들의 원리 및 그것들의 실제적인 응용을 가장 잘 설명하기 위하여 선택되고 기술되었다. 따라서, 당업자는 고려된 특정 사용에 적합한 바와 같이 다양한 수정을 이용하여 기법들 및 다양한 실시예들을 최상으로 활용하는 것이 가능하게 된다.
본 개시내용 및 예들이 첨부의 도면들을 참조하여 충분히 설명되었지만, 당업자에게 다양한 변경들 및 수정들이 명백할 것이라는 것에 주목하여야 한다. 그러한 변경들 및 수정들은 청구항들에 의해 정의되는 바와 같은 개시내용 및 예들의 범주 내에 포함되는 것으로 이해되어야 한다.
전술된 바와 같이, 본 기술의 일 태양은 인간-기계 인터페이스를 개선하여 더 자연스러운 언어 상호작용을 제공하기 위해 다양한 소스들(예컨대, 가상 어시스턴트 또는 디바이스의 사용 패턴과 연관된 콘텍스트 정보)로부터 입수가능한 데이터의 수집 및 사용이다. 본 개시내용은, 일부 경우들에 있어서, 이러한 수집된 데이터가 특정 개인을 고유하게 식별하거나 또는 그와 연락하거나 그의 위치를 확인하는 데 이용될 수 있는 개인 정보 데이터를 포함할 수 있음을 고려한다. 그러한 개인 정보 데이터는 인구통계 데이터, 위치 기반 데이터, 전화 번호들, 이메일 주소들, 트위터 ID들, 집 주소들, 사용자의 건강 또는 피트니스 레벨과 관련한 데이터 또는 기록들(예컨대, 바이탈 사인(vital sign) 측정치들, 약물 정보, 운동 정보), 생년월일, 또는 임의의 다른 식별 정보를 포함할 수 있다.
본 개시내용은 본 기술에서의 그러한 개인 정보 데이터의 이용이 사용자들에게 이득을 주기 위해 사용될 수 있음을 인식한다. 예를 들어, 개인 정보 데이터는 더 큰 관심이 있는 타깃 콘텐츠를 사용자에게 전달하는데 이용될 수 있다. 따라서, 그러한 개인 정보 데이터의 이용은 전달된 콘텐츠의 계산된 제어를 가능하게 한다. 게다가, 사용자에게 이득을 주는 개인 정보 데이터에 대한 다른 이용들이 또한 본 개시내용에 의해 고려된다. 예를 들어, 건강 및 피트니스 데이터는 사용자의 일반적인 웰니스(wellness)에 대한 식견들을 제공하는 데 사용될 수 있거나, 또는 웰니스 목표들을 추구하는 기술을 이용하는 개인들에게 긍정적인 피드백으로서 사용될 수 있다.
본 개시내용은 그러한 개인 정보 데이터의 수집, 분석, 공개, 전달, 저장, 또는 다른 이용을 책임지고 있는 엔티티들이 잘 확립된 프라이버시 정책들 및/또는 프라이버시 관례들을 준수할 것이라는 것을 추가로 고려한다. 특히, 이러한 엔티티들은, 대체로 개인 정보 데이터를 사적이고 안전하게 유지시키기 위한 산업적 또는 행정적 요건들을 충족시키거나 넘어서는 것으로 인식되는 프라이버시 정책들 및 관례들을 구현하고 지속적으로 사용해야 한다. 그러한 정책들은 사용자들에 의해 용이하게 액세스가능해야 하고, 데이터의 수집 및/또는 사용이 변화함에 따라 업데이트되어야 한다. 사용자들로부터의 개인 정보는 엔티티의 적법하며 적정한 사용들을 위해 수집되어야 하고, 이들 적법한 사용들을 벗어나서 공유되거나 판매되지 않아야 한다. 또한, 그러한 수집/공유는 단지 사용자들의 고지에 입각한 동의를 수신한 후에만 발생해야 한다. 부가적으로, 그러한 엔티티들은 그러한 개인 정보 데이터에 대한 액세스를 보호하고 안전하게 하며 개인 정보 데이터에 대한 액세스를 갖는 다른 사람들이 그들의 프라이버시 정책들 및 절차들을 고수한다는 것을 보장하기 위한 임의의 필요한 단계들을 취할 것이다. 게다가, 이러한 엔티티들은 널리 인정된 프라이버시 정책들 및 관례들에 대한 그들의 고수를 증명하기 위해 제3자들에 의해 그들 자신들이 평가를 받을 수 있다. 추가로, 정책들 및 관례들은 수집되고/되거나 액세스되고 있는 특정 타입들의 개인 정보 데이터에 대해 적응되어야하고, 관할권 특정적 고려사항들을 포함하는 적용가능한 법률들 및 표준들에 적응되어야 한다. 예를 들어, 미국에서, 소정 건강 데이터의 수집 또는 그에 대한 액세스는 HIPAA(Health Insurance Portability and Accountability Act)와 같은 연방법 및/또는 주법에 의해 통제될 수 있는 반면; 다른 국가들에서의 건강 데이터는 다른 법령들 및 정책들의 대상이 될 수 있고, 그에 따라 처리되어야 한다. 따라서, 각 국가에서의 상이한 개인 데이터 타입들에 대해 상이한 프라이버시 관례들이 유지되어야 한다.
전술한 것에도 불구하고, 본 개시내용은 또한 사용자들이 개인 정보 데이터의 사용, 또는 그에 대한 액세스를 선택적으로 차단하는 실시예들을 고려한다. 즉, 본 개시내용은 그러한 개인 정보 데이터에 대한 액세스를 방지하거나 차단하기 위해 하드웨어 및/또는 소프트웨어 요소들이 제공될 수 있다는 것을 고려한다. 예를 들어, 사용자의 활동들의 사용 패턴을 수집하는 경우에, 본 기술은 사용자들이 그러한 수집 전에 또는 그 동안에 개인 정보 데이터의 수집 시의 참여의 "동의함(opt in)" 또는 "동의하지 않음(opt out)"을 선택하는 것을 허용하도록 구성될 수 있다. 다른 예에서, 사용자들은 사용자들의 활동 정보를 제공하거나 공유하지 않는 것을 선택할 수 있다. 또 다른 예에서, 사용자들은 사용자들의 활동 정보가 유지되는 시간의 길이를 제한하는 것, 또는 활동 정보에 기초하여 사용 패턴의 전개를 전적으로 금지하는 것을 선택할 수 있다. "동의함" 및 "동의하지 않음" 옵션들을 제공하는 것에 더해, 본 개시내용은 개인 정보의 액세스 또는 사용에 관련된 통지들을 제공하는 것을 고려한다. 예를 들어, 사용자는, 앱을 다운로드할 시, 그의 개인 정보 데이터가 액세스될 것임을 통지받을 수 있고, 이어서, 개인 정보 데이터가 앱에 의해 액세스되기 직전에 다시 상기하게 될 수 있다.
더욱이, 의도하지 않은 또는 인가되지 않은 액세스 또는 사용의 위험요소들을 최소화하는 방식으로 개인 정보 데이터가 관리 및 처리되어야 한다는 것이 본 개시내용의 의도이다. 위험요소는, 데이터의 수집을 제한하고 데이터가 더 이상 필요하지 않다면 그것을 삭제함으로써 최소화될 수 있다. 추가로, 그리고 소정의 건강 관련 애플리케이션들에서를 포함하여, 적용가능할 때, 데이터 비식별화(de-identification)가 사용자의 프라이버시를 보호하기 위해 사용될 수 있다. 비식별화는, 적절한 때, 특정 식별자들(예컨대, 생년월일 등)을 제거하는 것, 저장된 데이터의 양 또는 특이성을 제어하는 것(예컨대, 주소 레벨에서가 아니라 도시 레벨에서의 위치 데이터를 수집함), 데이터가 저장되는 방법을 제어하는 것(예컨대, 사용자들에 걸쳐서 데이터를 집계함), 및/또는 다른 방법들에 의해 용이해질 수 있다.
따라서, 본 개시내용이 하나 이상의 다양한 개시된 실시예들을 구현하기 위해 개인 정보 데이터의 사용을 광범위하게 커버하지만, 본 개시내용은 다양한 실시예들이 또한 그러한 개인 정보 데이터에 액세스할 필요 없이 구현될 수 있다는 것을 또한 고려한다. 즉, 본 기술의 다양한 실시예들은 이러한 개인 정보 데이터의 전부 또는 일부분의 결여로 인해 동작 불가능하게 되지 않는다. 예를 들어, 사용자 발화가 가상 어시스턴트로 지향될 가능성은, 비-개인 정보 데이터 또는 드러난 최소량의 개인 정보, 예컨대 사용자와 연관된 디바이스에 의해 요청되는 콘텐츠, 가상 어시스턴트에 이용가능한 다른 비-개인 정보, 또는 공개적으로 입수가능한 정보에 기초하여 추정될 수 있다.
Claims (34)
- 가상 어시스턴트에 의해 자연 언어 상호작용을 제공하기 위한 방법으로서,
하나 이상의 프로세서들, 메모리, 및 마이크로폰을 갖는 전자 디바이스에서,
상기 마이크로폰을 통해, 하나 이상의 발화(utterance)들을 포함하는 제1 오디오 스트림을 수신하는 단계;
상기 제1 오디오 스트림이 렉시컬 트리거(lexical trigger)를 포함하는지의 여부를 결정하는 단계;
상기 제1 오디오 스트림이 상기 렉시컬 트리거를 포함한다는 결정에 따라, 상기 하나 이상의 발화들의 하나 이상의 후보 텍스트 표현들을 생성하는 단계;
상기 하나 이상의 후보 텍스트 표현들 중 적어도 하나의 후보 텍스트 표현이 상기 가상 어시스턴트에 의해 무시되어야 하는지의 여부를 결정하는 단계;
적어도 하나의 후보 텍스트 표현이 상기 가상 어시스턴트에 의해 무시되어야 한다는 결정에 따라, 무시되어야 하는 상기 적어도 하나의 후보 텍스트 표현 이외의 상기 하나 이상의 후보 텍스트 표현들 중의 후보 텍스트 표현들에 기초하여 하나 이상의 후보 의도들을 생성하는 단계;
상기 하나 이상의 후보 의도들이 적어도 하나의 행동가능한 의도를 포함하는지의 여부를 결정하는 단계;
상기 하나 이상의 후보 의도들이 적어도 하나의 행동가능한 의도를 포함한다는 결정에 따라, 상기 적어도 하나의 행동가능한 의도를 실행하는 단계; 및
상기 적어도 하나의 행동가능한 의도의 실행의 결과를 출력하는 단계를 포함하는, 방법. - 제1항에 있어서, 상기 렉시컬 트리거는 단일 단어 렉시컬 트리거인, 방법.
- 제2항에 있어서, 상기 제1 오디오 스트림은 제1 발화를 포함하고, 상기 단일 단어 렉시컬 트리거는 상기 제1 발화의 시작 부분 이외의 제1 발화의 일부분에 위치되는, 방법.
- 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 제1 오디오 스트림이 렉시컬 트리거를 포함하는지의 여부를 결정하는 단계는,
상기 제1 오디오 스트림의 시작 포인트를 검출하는 단계;
상기 제1 오디오 스트림의 종단 포인트를 검출하는 단계; 및
렉시컬 트리거가 상기 제1 오디오 스트림의 시작 포인트와 종단 포인트 사이에 포함되는지의 여부를 결정하는 단계를 포함하는, 방법. - 제4항에 있어서, 상기 제1 오디오 스트림의 시작 포인트를 검출하는 단계는,
상기 마이크로폰을 통해, 상기 제1 오디오 스트림을 수신하기 전의 음성 활동의 부재를 검출하는 단계;
상기 제1 오디오 스트림을 수신하기 전의 음성 활동의 부재가 제1 임계 기간을 초과하는지의 여부를 결정하는 단계; 및
상기 음성 활동의 부재가 상기 제1 임계 기간을 초과한다는 결정에 따라, 상기 제1 오디오 스트림을 수신하기 전의 음성 활동의 부재에 기초하여 상기 제1 오디오 스트림의 시작 포인트를 결정하는 단계를 포함하는, 방법. - 제4항 또는 제5항에 있어서, 상기 제1 오디오 스트림의 종단 포인트를 검출하는 단계는,
상기 마이크로폰을 통해, 상기 제1 오디오 스트림의 하나 이상의 발화들을 수신한 후의 음성 활동의 부재를 검출하는 단계;
상기 제1 오디오 스트림의 하나 이상의 발화들을 수신한 후의 음성 활동의 부재가 제2 임계 기간을 초과하는지의 여부를 결정하는 단계; 및
상기 제1 오디오 스트림의 하나 이상의 발화들을 수신한 후의 음성 활동의 부재가 상기 제2 임계 기간을 초과한다는 결정에 따라, 상기 제1 오디오 스트림의 하나 이상의 발화들을 수신한 후의 음성 활동의 부재에 기초하여 상기 제1 오디오 스트림의 종단 포인트를 결정하는 단계를 포함하는, 방법. - 제4항 또는 제5항에 있어서, 상기 제1 오디오 스트림의 종단 포인트를 검출하는 단계는,
상기 전자 디바이스가 상기 제1 오디오 스트림을 수신하도록 구성되는 사전구성된 지속기간을 획득하는 단계; 및
상기 제1 오디오 스트림의 검출된 시작 포인트 및 상기 사전구성된 지속기간에 기초하여 상기 제1 오디오 스트림의 종단 포인트를 결정하는 단계를 포함하는, 방법. - 제4항 또는 제5항에 있어서, 상기 제1 오디오 스트림의 종단 포인트를 검출하는 단계는,
상기 제1 오디오 스트림의 수신된 하나 이상의 발화들을 표현하는 오디오 파일의 크기를 결정하는 단계;
상기 오디오 파일을 저장하는 버퍼의 용량과 상기 오디오 파일의 크기를 비교하는 단계; 및
상기 오디오 파일을 저장하는 상기 버퍼의 용량과 상기 오디오 파일의 크기를 비교한 결과에 기초하여 상기 제1 오디오 스트림의 종단 포인트를 결정하는 단계를 포함하는, 방법. - 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 제1 오디오 스트림의 하나 이상의 발화들은 상기 가상 어시스턴트로 지향되지 않는 적어도 하나의 발화를 포함하는, 방법.
- 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 하나 이상의 발화들의 하나 이상의 후보 텍스트 표현들을 생성하는 단계는,
상기 하나 이상의 후보 텍스트 표현들을 생성하기 위해 상기 제1 오디오 스트림의 하나 이상의 발화들 각각의 스피치-텍스트 변환을 수행하는 단계; 및
상기 하나 이상의 후보 텍스트 표현들에 대응하는 신뢰도 레벨들을 결정하는 단계를 포함하는, 방법. - 제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 하나 이상의 후보 텍스트 표현들 중 적어도 하나의 후보 텍스트 표현이 상기 가상 어시스턴트에 의해 무시되어야 하는지의 여부를 결정하는 단계는,
상기 적어도 하나의 후보 텍스트 표현이 상기 렉시컬 트리거를 포함하는지의 여부를 결정하는 단계; 및
상기 적어도 하나의 후보 텍스트 표현이 상기 렉시컬 트리거를 포함하지 않는다는 결정에 따라, 상기 적어도 하나의 후보 텍스트 표현에 대응하는 상기 발화가 상기 가상 어시스턴트로 지향되지 않을 가능성을 추정하는 단계; 및
상기 추정된 가능성에 기초하여, 상기 하나 이상의 후보 텍스트 표현들 중 적어도 하나의 후보 텍스트 표현이 상기 가상 어시스턴트에 의해 무시되어야 하는지의 여부를 결정하는 단계를 포함하는, 방법. - 제11항에 있어서, 상기 적어도 하나의 후보 텍스트 표현에 대응하는 상기 발화가 상기 가상 어시스턴트로 지향되지 않을 가능성을 추정하는 단계는,
상기 가상 어시스턴트의 사용 패턴과 연관된 콘텍스트 정보를 획득하는 단계; 및
상기 가상 어시스턴트의 사용 패턴과 연관된 상기 콘텍스트 정보에 기초하여, 상기 적어도 하나의 후보 텍스트 표현에 대응하는 상기 발화가 상기 가상 어시스턴트로 지향되지 않을 가능성을 추정하는 단계를 포함하는, 방법. - 제11항 또는 제12항에 있어서, 상기 적어도 하나의 후보 텍스트 표현에 대응하는 상기 발화가 상기 가상 어시스턴트로 지향되지 않을 가능성을 추정하는 단계는,
상기 전자 디바이스에 통신가능하게 커플링된 하나 이상의 센서들로부터 감각 데이터를 획득하는 단계; 및
감각 데이터에 기초하여, 상기 적어도 하나의 후보 텍스트 표현에 대응하는 상기 발화가 상기 가상 어시스턴트로 지향되지 않을 가능성을 추정하는 단계를 포함하는, 방법. - 제1항 내지 제13항 중 어느 한 항에 있어서, 무시되어야 하는 상기 적어도 하나의 후보 텍스트 표현 이외의 하나 이상의 후보 텍스트 표현들 중의 후보 텍스트 표현들에 기초하여 상기 하나 이상의 후보 의도들을 생성하는 단계는,
상기 하나 이상의 발화들의 하나 이상의 후보 텍스트 표현들에 대응하는 하나 이상의 사전-완화 의도들을 획득하는 단계; 및
상기 하나 이상의 사전-완화 의도들로부터, 무시되어야 하는 상기 적어도 하나의 후보 텍스트 표현 이외의 하나 이상의 후보 텍스트 표현들에 대응하는 상기 하나 이상의 후보 의도들을 선택하는 단계를 포함하는, 방법. - 제1항 내지 제14항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 하나 이상의 후보 의도들이 적어도 하나의 행동가능한 의도를 포함하는지의 여부를 결정하는 단계는,
상기 하나 이상의 후보 의도들 각각에 대해, 태스크가 수행될 수 있는지의 여부를 결정하는 단계; 및
상기 태스크가 수행될 수 있다는 결정에 따라, 상기 하나 이상의 후보 의도들이 적어도 하나의 행동가능한 의도를 포함한다고 결정하는 단계를 포함하는, 방법. - 제15항에 있어서, 상기 태스크가 수행될 수 있는지의 여부를 결정하는 단계는,
상기 가상 어시스턴트의 사용 패턴과 연관된 콘텍스트 정보를 획득하는 단계; 및
상기 가상 어시스턴트의 사용 패턴과 연관된 상기 콘텍스트 정보에 기초하여, 상기 태스크가 수행될 수 있는지의 여부를 결정하는 단계를 포함하는, 방법. - 제15항 또는 제16항에 있어서, 상기 태스크가 수행될 수 있는지의 여부를 결정하는 단계는,
상기 가상 어시스턴트에 의해 수행된 이전 태스크와 연관된 콘텍스트 정보를 획득하는 단계; 및
상기 가상 어시스턴트에 의해 수행된 상기 이전 태스크와 연관된 상기 콘텍스트 정보에 기초하여, 상기 태스크가 수행될 수 있는지의 여부를 결정하는 단계를 포함하는, 방법. - 제15항 내지 제17항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 태스크가 수행될 수 있는지의 여부를 결정하는 단계는,
상기 하나 이상의 후보 텍스트 표현들 사이의 하나 이상의 관계들을 결정하는 단계; 및
상기 하나 이상의 후보 텍스트 표현들 사이의 하나 이상의 관계들에 기초하여 상기 태스크가 수행될 수 있는지의 여부를 결정하는 단계를 포함하는, 방법. - 제15항 내지 제18항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 태스크가 수행될 수 있는지의 여부를 결정하는 단계는,
상기 전자 디바이스에 통신가능하게 커플링된 하나 이상의 센서들로부터 감각 데이터를 획득하는 단계; 및
상기 감각 데이터에 기초하여 상기 태스크가 수행될 수 있는지의 여부를 결정하는 단계를 포함하는, 방법. - 제15항 내지 제19항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 태스크가 수행될 수 있는지의 여부를 결정하는 단계는,
상기 태스크를 수행하는 것과 연관된 신뢰도 레벨을 추정하는 단계;
상기 태스크를 수행하는 것과 연관된 상기 신뢰도 레벨이 임계 신뢰도 레벨을 만족하는지의 여부를 결정하는 단계; 및
상기 태스크를 수행하는 것과 연관된 상기 신뢰도 레벨이 상기 임계 신뢰도 레벨을 만족한다는 결정에 따라, 상기 태스크가 수행될 수 있다고 결정하는 단계를 포함하는, 방법. - 제1항 내지 제20항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 적어도 하나의 행동가능한 의도를 실행하는 단계는,
상기 적어도 하나의 행동가능한 의도에 따라 하나 이상의 태스크들을 수행하는 단계를 포함하는, 방법. - 제1항 내지 제20항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 하나 이상의 후보 의도들은 복수의 행동가능한 의도들을 포함하고, 상기 적어도 하나의 행동가능한 의도들을 실행하는 단계는,
상기 복수의 행동가능한 의도들과 연관된 복수의 태스크들로부터, 실행을 위한 제1 태스크를 선택하는 단계; 및
상기 선택된 제1 태스크를 수행하는 단계를 포함하는, 방법. - 제22항에 있어서, 상기 복수의 행동가능한 의도들과 연관된 상기 복수의 태스크들로부터, 실행을 위한 상기 제1 태스크를 선택하는 단계는,
상기 가상 어시스턴트에 의해 개시된 가장 최근의 태스크와 연관된 콘텍스트 정보를 획득하는 단계; 및
상기 가상 어시스턴트에 의해 수행된 이전 태스크와 연관된 상기 콘텍스트 정보에 기초하여 상기 제1 태스크를 선택하는 단계를 포함하는, 방법. - 제22항에 있어서, 상기 복수의 행동가능한 의도들과 연관된 상기 복수의 태스크들로부터, 실행을 위한 상기 제1 태스크를 선택하는 단계는,
상기 복수의 행동가능한 의도들과 연관된 상기 복수의 태스크들에 대응하는 복수의 태스크 옵션들을 출력하는 단계;
상기 복수의 태스크 옵션들로부터 사용자 선택을 수신하는 단계; 및
상기 사용자 선택에 기초하여 상기 제1 태스크를 선택하는 단계를 포함하는, 방법. - 제22항에 있어서, 상기 복수의 행동가능한 의도들과 연관된 상기 복수의 태스크들로부터, 실행을 위한 상기 제1 태스크를 선택하는 단계는,
상기 복수의 태스크들 각각과 연관된 우선순위를 결정하는 단계; 및
상기 복수의 태스크들 각각과 연관된 상기 우선순위에 기초하여 실행을 위한 상기 제1 태스크를 선택하는 단계를 포함하는, 방법. - 제1항 내지 제25항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 행동가능한 의도를 실행할 시, 상기 마이크로폰을 통해, 제2 오디오 스트림을 수신하는 단계;
상기 제2 오디오 스트림을 표현하기 위해 하나 이상의 제2 후보 텍스트 표현들을 생성하는 단계;
상기 하나 이상의 제2 후보 텍스트 표현들에 기초하여, 상기 제2 오디오 스트림이 상기 제1 오디오 스트림을 포함하는 오디오 세션의 일부인지의 여부를 결정하는 단계;
상기 제2 오디오 스트림이 상기 제1 오디오 스트림을 포함하는 상기 오디오 세션의 일부라는 결정에 따라, 상기 하나 이상의 제2 후보 텍스트 표현들에 기초하여, 하나 이상의 제2 후보 의도들을 생성하는 단계;
상기 하나 이상의 제2 후보 의도들이 적어도 하나의 제2 행동가능한 의도를 포함하는지의 여부를 결정하는 단계;
상기 하나 이상의 제2 후보 의도들이 적어도 하나의 제2 행동가능한 의도를 포함한다는 결정에 따라, 상기 적어도 하나의 제2 행동가능한 의도를 실행하는 단계; 및
상기 적어도 하나의 제2 행동가능한 의도의 실행의 결과를 출력하는 단계를 추가로 포함하는, 방법. - 제26항에 있어서, 상기 제2 오디오 스트림이 상기 제1 오디오 스트림을 포함하는 상기 오디오 세션의 일부인지의 여부를 결정하는 단계는,
상기 적어도 하나의 행동가능한 의도를 실행하는 것과 연관된 콘텍스트 정보를 획득하는 단계; 및
상기 적어도 하나의 행동가능한 의도를 실행하는 것과 연관된 상기 콘텍스트 정보에 기초하여, 상기 제2 오디오 스트림이 상기 제1 오디오 스트림을 포함하는 상기 오디오 세션의 일부인지의 여부를 결정하는 단계를 포함하는, 방법. - 제26항 또는 제27항에 있어서, 상기 제2 오디오 스트림이 상기 제1 오디오 스트림을 포함하는 상기 오디오 세션의 일부인지의 여부를 결정하는 단계는,
상기 제1 오디오 스트림 및 상기 제2 오디오 스트림의 각자의 후보 텍스트 표현들 사이의 관계를 결정하는 단계; 및
상기 제1 오디오 스트림 및 상기 제2 오디오 스트림의 각자의 후보 텍스트 표현들 사이의 관계에 기초하여, 상기 제2 오디오 스트림이 상기 제1 오디오 스트림을 포함하는 상기 오디오 세션의 일부인지의 여부를 결정하는 단계를 포함하는, 방법. - 전자 디바이스의 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되도록 구성된 하나 이상의 프로그램들을 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체로서, 상기 하나 이상의 프로그램들은 제1항 내지 제28항 중 어느 한 항의 방법을 수행하기 위한 명령어들을 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
- 전자 디바이스로서,
하나 이상의 프로세서들;
마이크로폰; 및
상기 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되도록 구성된 하나 이상의 프로그램들을 저장하는 메모리를 포함하고, 상기 하나 이상의 프로그램들은 제1항 내지 제28항 중 어느 한 항의 방법을 수행하기 위한 명령어들을 포함하는, 전자 디바이스. - 제1항 내지 제28항 중 어느 한 항의 방법을 수행하기 위한 수단을 포함하는, 전자 디바이스.
- 전자 디바이스의 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되도록 구성된 하나 이상의 프로그램들을 저장하는 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체로서, 상기 하나 이상의 프로그램들은,
마이크로폰을 통해, 하나 이상의 발화들을 포함하는 제1 오디오 스트림을 수신하기 위한;
상기 제1 오디오 스트림이 렉시컬 트리거를 포함하는지의 여부를 결정하기 위한;
상기 제1 오디오 스트림이 상기 렉시컬 트리거를 포함한다는 결정에 따라, 상기 하나 이상의 발화들의 하나 이상의 후보 텍스트 표현들을 생성하기 위한;
상기 하나 이상의 후보 텍스트 표현들 중 적어도 하나의 후보 텍스트 표현이 상기 가상 어시스턴트에 의해 무시되어야 하는지의 여부를 결정하기 위한;
적어도 하나의 후보 텍스트 표현이 상기 가상 어시스턴트에 의해 무시되어야 한다는 결정에 따라, 무시되어야 하는 상기 적어도 하나의 후보 텍스트 표현 이외의 하나 이상의 후보 텍스트 표현들 중의 후보 텍스트 표현들에 기초하여 하나 이상의 후보 의도들을 생성하기 위한;
상기 하나 이상의 후보 의도들이 적어도 하나의 행동가능한 의도를 포함하는지의 여부를 결정하기 위한;
상기 하나 이상의 후보 의도들이 적어도 하나의 행동가능한 의도를 포함한다는 결정에 따라, 상기 적어도 하나의 행동가능한 의도를 실행하기 위한; 그리고
상기 적어도 하나의 행동가능한 의도의 실행의 결과를 출력하기 위한 명령어들을 포함하는, 비일시적 컴퓨터 판독가능 저장 매체. - 전자 디바이스로서,
하나 이상의 프로세서들;
마이크로폰; 및
상기 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되도록 구성된 하나 이상의 프로그램들을 저장하는 메모리를 포함하고, 상기 하나 이상의 프로그램들은,
상기 마이크로폰을 통해, 하나 이상의 발화들을 포함하는 제1 오디오 스트림을 수신하기 위한;
상기 제1 오디오 스트림이 렉시컬 트리거를 포함하는지의 여부를 결정하기 위한;
상기 제1 오디오 스트림이 상기 렉시컬 트리거를 포함한다는 결정에 따라, 상기 하나 이상의 발화들의 하나 이상의 후보 텍스트 표현들을 생성하기 위한;
상기 하나 이상의 후보 텍스트 표현들 중 적어도 하나의 후보 텍스트 표현이 가상 어시스턴트에 의해 무시되어야 하는지의 여부를 결정하기 위한;
적어도 하나의 후보 텍스트 표현이 상기 가상 어시스턴트에 의해 무시되어야 한다는 결정에 따라, 무시되어야 하는 상기 적어도 하나의 후보 텍스트 표현 이외의 하나 이상의 후보 텍스트 표현들 중의 후보 텍스트 표현들에 기초하여 하나 이상의 후보 의도들을 생성하기 위한;
상기 하나 이상의 후보 의도들이 적어도 하나의 행동가능한 의도를 포함하는지의 여부를 결정하기 위한;
상기 하나 이상의 후보 의도들이 적어도 하나의 행동가능한 의도를 포함한다는 결정에 따라, 상기 적어도 하나의 행동가능한 의도를 실행하기 위한; 그리고
상기 적어도 하나의 행동가능한 의도의 실행의 결과를 출력하기 위한 명령어들을 포함하는, 전자 디바이스. - 전자 디바이스로서,
마이크로폰을 통해, 하나 이상의 발화들을 포함하는 제1 오디오 스트림을 수신하기 위한 수단;
상기 제1 오디오 스트림이 렉시컬 트리거를 포함하는지의 여부를 결정하기 위한 수단;
상기 제1 오디오 스트림이 상기 렉시컬 트리거를 포함한다는 결정에 따라, 상기 하나 이상의 발화들의 하나 이상의 후보 텍스트 표현들을 생성하기 위한 수단;
상기 하나 이상의 후보 텍스트 표현들 중 적어도 하나의 후보 텍스트 표현이 가상 어시스턴트에 의해 무시되어야 하는지의 여부를 결정하기 위한 수단;
적어도 하나의 후보 텍스트 표현이 상기 가상 어시스턴트에 의해 무시되어야 한다는 결정에 따라, 무시되어야 하는 상기 적어도 하나의 후보 텍스트 표현 이외의 하나 이상의 후보 텍스트 표현들 중의 후보 텍스트 표현들에 기초하여 하나 이상의 후보 의도들을 생성하기 위한 수단;
상기 하나 이상의 후보 의도들이 적어도 하나의 행동가능한 의도를 포함하는지의 여부를 결정하기 위한 수단;
상기 하나 이상의 후보 의도들이 적어도 하나의 행동가능한 의도를 포함한다는 결정에 따라, 상기 적어도 하나의 행동가능한 의도를 실행하기 위한 수단; 및
상기 적어도 하나의 행동가능한 의도의 실행의 결과를 출력하기 위한 수단을 포함하는, 전자 디바이스.
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