WO2007077152A1 - Verfahren zum klassifizieren einer voice-mail und datenverarbeitungsvorrichtung - Google Patents

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WO2007077152A1
WO2007077152A1 PCT/EP2006/070091 EP2006070091W WO2007077152A1 WO 2007077152 A1 WO2007077152 A1 WO 2007077152A1 EP 2006070091 W EP2006070091 W EP 2006070091W WO 2007077152 A1 WO2007077152 A1 WO 2007077152A1
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WO
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voice
mail
telephone call
unwanted
spam
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PCT/EP2006/070091
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Inventor
Martina Kauffmann
Original Assignee
Nokia Siemens Networks Gmbh & Co. Kg
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Publication date
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    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M3/00—Automatic or semi-automatic exchanges
    • H04M3/42—Systems providing special services or facilities to subscribers
    • H04M3/50—Centralised arrangements for answering calls; Centralised arrangements for recording messages for absent or busy subscribers ; Centralised arrangements for recording messages
    • H04M3/53—Centralised arrangements for recording incoming messages, i.e. mailbox systems
    • H04M3/533—Voice mail systems
    • H04M3/53333—Message receiving aspects
    • H04M3/5335—Message type or catagory, e.g. priority, indication
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M3/00—Automatic or semi-automatic exchanges
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    • H04M—TELEPHONIC COMMUNICATION
    • H04M3/00—Automatic or semi-automatic exchanges
    • H04M3/42—Systems providing special services or facilities to subscribers
    • H04M3/42136—Administration or customisation of services
    • H04M3/42153—Administration or customisation of services by subscriber

Definitions

  • the invention relates to a method for classifying a voice mail and a data processing device.
  • Spam mail is a common problem in today's e-mail traffic.
  • a spam e-mail is an unwanted e-mail that is sent in particular to a relatively large number of advertisers for advertising purposes.
  • a spam mail is unwanted by the recipient, as it attracts attention or limits the visibility of desired emails and causes unnecessary costs in the downloading by the data transfer.
  • spam filters that detect spam emails based on various characteristics, sort them out or mark them as such.
  • Such a feature is, for example, a check sum (hash value) of the e-mail.
  • the characteristics such as the checksum, can be stored as the indicator of the e-mails classified as spam mail.
  • SPIT spit over IP telephony
  • Incoming phone calls can not be easily classified, like e-mails, as they are sent to the recipient, as they are delivered in real-time. Thus, an unwanted call has already been made, switched on or accepted before it can even be classified on the basis of its content. If a telephone call is not answered, it is possible to save it in the form of a voice mail on a voice mailbox in order to listen to the telephone call later.
  • a voice mail is a computer-aided message transmission in the form of stored voice information, which uses the principle of the mailbox.
  • a caller can deposit his spoken message as an audio file (voice data record) in the voice mailbox, which the recipient can later retrieve from his subject.
  • a voice mailbox is a reserved memory area in a network that serves the subscriber as an electronic mailbox.
  • SPIT calls are not only burdensome but can also unnecessarily burden a voice mailbox with stored calls.
  • Existing filtering mechanisms for the classification of unwanted advertising calls consist, for example, of so-called white or black lists comprising permitted or undesired numbers. If a telephone call comes from a forbidden number, it will not be forwarded to the voice mailbox.
  • the object of the invention is therefore to provide a method for more flexible classification of a voice mail.
  • a further object of the invention is to implement a data processing device such that a voice mail can be classified more flexibly with it.
  • the object of the invention is achieved by a method for classifying a voice mail, having the following method steps: comparing a voicemail-associated first voice data record with a plurality of second voice data records and classifying the voicemail as unwanted voice mail when the first voice data set correlated with one of the second voice data sets.
  • Unwanted voice mails are in particular the SPIT calls described above.
  • a voice mail that is to say an unanswered telephone call, which is e.g. B. is already stored in a voice mailbox or should be stored in a voice mailbox classified by the voice mail associated first voice data set is compared with the second voice data sets.
  • the second voice data sets are associated with telephone calls that are already classified as undesirable. If the comparison reveals that the first voice data record correlates with at least one of the second voice data records, the voice mail associated with the first voice data record is classified as unwanted voice mail. If the voice mail is already stored in the voice mailbox, this may be e.g. be automatically deleted. However, it can also be provided that the voice mail is initially cached and forwarded to the voice mailbox only if the voice mail has not been classified as an unwanted voice mail.
  • the second voice data records are each assigned to a spam mail of a plurality of spam mails.
  • spam mails There are already databases in which already detected spam mails are stored.
  • Speech data set with the plurality of second speech data sets according to the following method steps: Determining at least one first characteristic by analyzing the first speech data and comparing the first characteristic with a plurality of second characteristics obtained on the basis of an analysis of the plurality of second speech data sets such that each of second voice data sets is associated with at least one characteristic value of the plurality of second characteristic values.
  • corresponding characteristic values are compared with one another.
  • the individual characteristic values that is to say the first characteristic value assigned to the first voice data record and the second characteristic values associated with the second voice data records, are obtained by an analysis of the corresponding voice data records.
  • known speech pattern recognition algorithms or other speech recognition methods are suitable.
  • the second characteristic values are kept in a database, for example. Thus, it is not necessary to use the second speech data sets, but it is simply necessary to supply their associated second characteristic values. brass. This can lead to a reduced storage requirement.
  • the individual characteristic values can each be a characteristic value or a plurality of characteristic values which are combined and stored, for example, into feature vectors.
  • the result of the comparison of the first characteristic value with the second characteristic value can be determined on the basis of probabilities, so that a voice mail is classified as undesirable if the first characteristic value with a certain minimum probability corresponds to at least one of the second language data sets. In known speech recognition systems so-called hidden Markov models are used for such a comparison or its evaluation. The voice mail is thus classified as unwanted voice mail if the first characteristic value correlates with one of the second characteristic values.
  • the plurality of second voice data sets are extended according to the following method steps: recording a telephone call and adding a voice data record associated with the recorded telephone call to the plurality of second voice data records, if the person who has heard the telephone call classifies the telephone call as an unwanted telephone call. has graced.
  • a characteristic assigned to the undesired telephone call is added to the plurality of second characteristics. If somebody receives a telephone call, it is automatically recorded.
  • the called party can classify the telephone call as an unwanted telephone call. This is possible, for example, by an automated query.
  • the recorded telephone call is added to the plurality of second voice data records or the recorded telephone call is analyzed in order to identify a telephone call.
  • Receive fonanruf associated characteristic value which is added to the plurality of second characteristic values.
  • the plurality of second speech data sets or the plurality of second characteristic values can be assigned to a plurality of spam mails.
  • the following method steps can be carried out: generating an e-mail associated with the unwanted telephone call and adding the e-mail associated with the undesired telephone call to the plurality of spam messages. mails.
  • the majority of spam emails can in turn be assigned a plurality of third characteristics which classify the individual spam emails as spam emails.
  • a third parameter is for example a check sum (hash value).
  • it is provided to add a characteristic value for the e-mail associated with the undesired telephone call to the plurality of third characteristic values.
  • An advantage of the inventive method is the reduction of unwanted voice messages, especially on a voice mailbox. This prevents an overflow of the voice mailbox. If the voice mailbox runs over, then even desired voice mails can no longer be stored.
  • the object of the invention is also achieved by a data processing device comprising a speech analysis device which determines a first characteristic value on the basis of a first speech data set assigned to a voice mail, a first database in which a plurality of second characteristic values is stored, A comparison device for comparing the first characteristic value with the second characteristic values and a decision logic for classifying the voice mail as unwanted voice mail when the first characteristic value with one of the second characteristic values.
  • the data processing device according to the invention is accordingly designed in such a way that the method according to the invention can be carried out therewith.
  • the latter has a voice mailbox in which the voice mail is stored, and the data processing device automatically deletes the voice mail if the decision logic classifies these as unwanted voice mail. This avoids an overflow of the voice mailbox due to unwanted voice mails.
  • the second characteristic values are each assigned to one spam mail of a plurality of spam mails.
  • the data processing device comprises a device for recording a telephone call, wherein the data processing device is configured such that the voice analysis device analyzes the telephone call as an unwanted telephone call when classifying the telephone call as a telephone call Identified characteristic value and adds this characteristic of the plurality of second characteristics.
  • the majority of spam emails can in turn be associated with a plurality of third identifiers which classify the individual spam emails as spam emails.
  • a third parameter is for example a check sum (hash value).
  • the latter comprises a device for producing e-mail from the recorded unwanted phone call, a device to parse the e-mail that produces a rating associated with the e-mail based on the analysis of the e-mail, and a second database containing an e-mail associated with the spam e-mail Majority of third characteristics is stored.
  • the data processing device according to the invention is then set up in such a way that it adds the characteristic value associated with the e-mail to the plurality of third characteristic values.
  • FIG. 1 shows a scenario illustrating the method according to the invention
  • Fig. 2 to 5 each have a database.
  • FIG. 1 shows a server 2 connected to a public data network 1, a computer 3 connected to the data network 1 and a telephone 4 connected to the data network 1 with which a person 5 can make and receive calls.
  • the telephone 4 is an IP telephone which can communicate via a voice-over-IP protocol with further telephones not shown in FIG. 1.
  • computers connected to the data network 1, such as the computer 3 can also transmit voice messages to the telephone 4, which the person 5 can listen to with the telephone 4.
  • the server 2 is operated in the case of the present embodiment by a service provider who is also responsible for the phone 4.
  • the service provider offers the service of a voice mailbox that the person 5 claims takes.
  • the server 2 comprises a voice mailbox 6 assigned to the person 5 or the telephone 4. If a call directed to the telephone 4 is not accepted, this is stored in the voice mailbox 6 in the form of a voice mail .
  • a voice mail is a computer-aided message transmission in the form of stored voice information that uses the principle of the mailbox.
  • a caller can deposit his spoken message as an audio file (voice data record) in the voice mailbox, which the recipient, eg person 5, can later retrieve from his subject.
  • a voice mailbox is a reserved storage area in a network that serves the subscriber as an electronic mailbox.
  • the computer 3 is intended to send an automated telephone call to a plurality of telephones and in particular to the telephone 4.
  • the person 5 does not answer the telephone call, which is why it is stored in the voice mailbox 6 in the form of a voice mail.
  • the automated telephone call is undesirable and therefore consumes unnecessary space of the voice mailbox 6.
  • a first database 21 shown in greater detail in FIG. 2, is stored in the server 2.
  • the first database 21 comprises a plurality of feature vectors 1 to N, each associated with an unwanted telephone call.
  • Each of the feature vectors 1 to N in turn comprises at least one identifier associated with the corresponding unwanted telephone call. value.
  • the characteristic values On the basis of the characteristic values, it is possible to decide whether an incoming voice mail can be assigned to one of the unwanted telephone calls, ie whether an incoming voice mail corresponds to one of the unwanted telephone calls 1 to N.
  • the characteristic values of the feature vectors 1 to N were determined in the case of the present exemplary embodiment in that the corresponding unwanted telephone call or a voice data record assigned to this telephone call was analyzed by means of a voice recognition algorithm running on the server 2. Speech recognition algorithms are generally known to the person skilled in the art and work, for example, on the basis of hidden Markov models.
  • the server 2 automatically starts its speech recognition algorithm when a new voice mail arrives in the voice mailbox 6. Consequently, the voice mail corresponding to the telephone call sent by the computer 3 is also analyzed by the voice recognition algorithm analyzing the voice data record associated with this voice mail. The result of this analysis is a feature vector with at least one characteristic value. Subsequently, the server 2 automatically starts another computer program which compares the characteristic values of the feature vector of this voice mail with the feature vectors 1 to N of the database 21. On the basis of this comparison, the further computer program determines, in the case of the present exemplary embodiment, probability values which indicate a measure for a correspondence of the voice mail with the unwanted telephone calls of the database 21.
  • the unwanted telephone calls whose feature vectors 1 to N are stored in the database 21 are associated with known spam mails.
  • a spam e-mail is an unwanted e-mail that is sent in particular to a relatively large number of advertisers for advertising purposes.
  • the spam mails can be identified on the basis of characteristic values assigned to them, such as a checksum (hash value).
  • the server 2 holds in case of the present exemplary embodiment illustrated in greater detail in a de FIG. 3 database 31, in the spam emails stored 1 to N associated feature vectors 1 to N ⁇ ⁇ .
  • first of all spam mails 1 ⁇ to N ⁇ were used to produce a voice data record by means of an automated voice reproduction or by reading aloud and recording a spam mail.
  • N voice data sets were generated, each corresponding to one of the N unwanted telephone calls of the database 21.
  • These N speech data sets were analyzed by the server 2 with its speech recognition algorithm in order to obtain the feature vectors 1 to N.
  • the server 2 is further configured such that the person 5 can classify an accepted telephone call as an unwanted telephone call with her telephone 4.
  • the server 2 comprises a sound recording device 7, which records a telephone call directed and received to the telephone 4.
  • the server 2 comprises a corresponding voice generation software. If person 5 answers yes to this question, server 2 classifies this telephone call as an unwanted telephone call.
  • the server 2 starts its voice recognition algorithm and analyzes the voice data record previously associated with the telephone call recently classified in the audio recorder 7.
  • the result of this analysis is a feature vector N + 1 which is added to the database 21.
  • the database 21 extended by the feature vector N + 1 is shown in FIG.
  • the server 2 is configured such that it creates a text file containing the content of the unwanted telephone call from an unwanted telephone call classified by the person 5 and stored in the sound recording device 7.
  • the server 2 produces an e-mail from this text file, which is also a spam e-mail.
  • This spam mail can in turn be determined on the basis of a characteristic assigned to it, e.g. a checksum (hash value).
  • a checksum checksum
  • the inventive method has been explained with reference to the server 2, which includes the voice mailbox 6 as a central server and directs phone calls to terminals, such as the phone 4.
  • the voice mailbox 6 it is also possible in particular for the voice mailbox 6 to be integrated in the telephone 4.
  • the voice recognition algorithm could run on the phone 4 and the database 21 stored on the phone 4.

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Klassifizieren einer Voice-Mail. Zunächst wird eine einer Voice-Mail zugeordneten erster Sprachdatensatzes mit einer Mehrzahl zweiter Sprachdatensätze verglichen. Korreliert der erste Sprachdatensatz mit einem der zweiten Sprachdatensätze, so wird die Voice-Mail als unerwünschte Voice-Mail klassifiziert. Die Erfindung betrifft auch eine Datenverarbeitungsvorrichtung (2), mit der das Verfahren durchgeführt werden kann.

Description

Beschreibung
Verfahren zum Klassifizieren einer Voice-Mail und Datenverarbeitungsvorrichtung
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Klassifizieren einer Voice-Mail und eine Datenverarbeitungsvorrichtung.
Spam-Mails sind ein gängiges Problem beim heutigen E-Mail Verkehr. Eine Spam-Mail ist eine unerwünschte E-Mail, die insbesondere zu Werbezwecken in relativ großer Anzahl an beliebige Empfänger verschickt wird. Eine Spam-Mail ist unter anderem vom Empfänger unerwünscht, da sie Aufmerksamkeit bindet bzw. die Sichtbarkeit erwünschter Emails einschränkt und beim Herunterladen unnötige Kosten durch die Datenübertragung verursacht. Zur Abwehr von Spam-Mails gibt es so genannte Spam-Filter, die Spam-Mails anhand verschiedener Merkmale erkennen, aussortieren oder als solche markieren. Ein solches Merkmal ist beispielsweise eine Prüfsumme (Hash- wert) der E-Mail. In einer Filterdatenbank können die Merkmale, wie die Prüfsumme, als Kennzeichen der als Spam-Mail klassifizierten E-Mails hinterlegt sein. Somit ist es möglich, eingehende E-Mails vor der Zustellung an den Empfänger zu überprüfen, indem die E-Mail nach charakteristischen Merkmalen untersucht wird und diese Merkmale mit den in der Filterdatenbank abgelegten Merkmalen verglichen werden. Ergibt der Vergleich, dass die E-Mail eine Spam-Mail ist, so unterbleibt z.B. deren Weiterleitung an den Empfänger.
Durch die zunehmende Verbreitung der Internet-Telefonie
(Voice over IP) ist es zu erwarten, dass es in Zukunft verstärkt unerwünschte Telefonanrufe, wie z.B. Werbe-Anrufe geben wird. Globale Online-Telefonbücher können nämlich systematisch und automatisiert ausgewertet werden und automati- sierte Anrufe über das Internet-Protokoll sind ähnlich preisgünstig wie E-Mails. Unerwünschte Telefonanrufe, wie die Werbe-Anrufe werden als SPIT-Anrufe (SPIT = Spam over IP-Telephony) bezeichnet.
Eingehende Telefonanrufe können vor deren Durchschaltung an den Empfanger nicht einfach klassifiziert werden wie E- Mails, da sie in Echtzeit übermittelt werden. Somit ist ein unerwünschter Anruf bereits erfolgt, durchgeschaltet oder angenommen, bevor er überhaupt aufgrund dessen Inhalt klas- sifiziert werden kann. Wird ein Telefonanruf nicht entgegen genommen, so ist es möglich, diesen in Form einer Voice-Mail auf einer Voice-Mailbox zu speichern, um den Telefonanruf spater abzuhören. Eine Voice-Mail ist eine Rechner gestutzte Nachrichten-Übermittlung in Form von gespeicherter Sprachin- formation, die sich des Prinzips der Mailbox bedient. Ein Anrufer kann seine gesprochene Nachricht als Audio-Datei (Sprachdatensatz) in der Voice-Mailbox hinterlegen, die der Empfanger spater aus seinem Fach abrufen kann. Eine Voice- Mailbox ist ein reservierter Speicherbereich in einem Netz- werk, der dem Teilnehmer als elektronischer Briefkasten dient .
SPIT-Anrufe sind jedoch nicht nur lastig, sondern können auch unnötigerweise eine Voice-Mailbox mit gespeicherten An- rufen belasten. Existierende Filtermechanismen für die Klassifizierung von unerwünschten Werbeanrufen bestehen zum Beispiel aus so genannten weißen oder schwarzen Listen, die erlaubte oder unerwünschte Rufnummern umfassen. Stammt ein Telefonanruf von einer verbotenen Rufnummer, so wird dieser nicht an die Voice-Mailbox weitergeleitet.
Die Aufgabe der Erfindung ist es daher, ein Verfahren zur flexibleren Klassifizierung einer Voice-Mail anzugeben. Eine weitere Aufgabe der Erfindung ist es, eine Datenverarbeitungseinrichtung derart auszuführen, dass mit dieser eine Voice-Mail flexibler klassifiziert werden kann.
Die Aufgabe der Erfindung wird gelöst durch ein Verfahren zum Klassifizieren einer Voice-Mail, aufweisend folgende Verfahrensschritte: Vergleichen eines einer Voice-Mail zugeordneten ersten Sprachdatensatzes mit einer Mehrzahl zweiter Sprachdatensätze und Klassifizieren der Voice-Mail als uner- wünschte Voice-Mail, wenn der erste Sprachdatensatz mit einem der zweiten Sprachdatensätze korreliert.
Unerwünschte Voice-Mails sind insbesondere die obenstehend beschriebenen SPIT-Anrufe. Mit dem erfindungsgemäßen Verfah- ren wird also eine Voice-Mail, also ein nicht entgegengenommener Telefonanruf, der z. B. in einer Voice-Mailbox bereits gespeichert ist oder in einer Voice-Mailbox gespeichert werden soll, klassifiziert, indem der der Voice-Mail zugeordnete erste Sprachdatensatz mit den zweiten Sprachdatensätzen verglichen wird. Die zweiten Sprachdatensätze sind Telefonanrufe, die bereits als unerwünscht klassifiziert sind, zugeordnet. Ergibt der Vergleich, dass der erste Sprachdatensatz mit wenigstens einem der zweiten Sprachdatensätze korreliert, so wird die dem ersten Sprachdatensatz zugeordnete Voice-Mail als unerwünschte Voice-Mail klassifiziert. Ist die Voice-Mail in der Voice-Mailbox bereits gespeichert, so kann diese z.B. automatisch gelöscht werden. Es kann aber auch vorgesehen sein, dass die Voice-Mail zunächst zwischengespeichert wird und nur dann an die Voice-Mailbox weiter geleitet wird, wenn die Voice-Mail nicht als eine unerwünschte Voice-Mail klassifiziert wurde.
Es ist vorstellbar, dass aufgezeichnete Durchsagen, z.B. SPIT-Voice-Mails, aus der Widergabe von bekannten Spam-Mails hergestellt werden. Gemäß einer Ausführungsform des erfin- dungsgemäßen Verfahrens ist es daher vorgesehen, dass die zweiten Sprachdatensätze jeweils einer Spam-Mail einer Mehrzahl von Spam Mails zugeordnet sind. Es gibt bereits Datenbanken, in denen bereits erkannte Spam-Mails gespeichert sind. Somit ist es möglich, die Mehrzahl zweiter Sprachdatensätze, wie es nach einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens vorgesehen ist, aus ihren zugeordneten Spam-Mails zu erzeugen, indem beispielsweise zweite Sprachdatensätze aus Spam-Mails in automatisierter Form mittels einer automatisierten Sprach-Wiedergabe und/oder durch Vorlesen der Spam-Mails und Aufnehmen der vorgelesenen Spam- Mails gewonnen werden.
Gemäß einer besonders bevorzugten Ausführungsform des erfin- dungsgemäßen Verfahrens wird der Vergleich des ersten
Sprachdatensatzes mit der Mehrzahl zweiter Sprachdatensätze gemäß folgender Verfahrensschritte vollzogen: Ermitteln wenigstens eines ersten Kennwertes durch eine Analyse des ersten Sprachdatensatzes und Vergleichen des ersten Kennwertes mit einer Mehrzahl zweiter Kennwerte, die aufgrund einer A- nalyse der Mehrzahl zweiter Sprachdatensätze derart erhalten wurden, sodass jeder der zweiten Sprachdatensätze wenigstens einem Kennwert der Mehrzahl zweiter Kennwerte zugeordnet ist. Um den ersten Sprachdatensatz mit den zweiten Sprachda- tensätzen zu vergleichen, werden also entsprechende Kennwerte miteinander verglichen. Die einzelnen Kennwerte, also der dem ersten Sprachdatensatz zugeordnete erste Kennwert und die den zweiten Sprachdatensätzen zugeordneten zweiten Kennwerte, erhält man durch eine Analyse der entsprechenden Sprachdatensätze. Für eine automatisierte Analyse sind bekannte Sprachmustererkennungsalgorithmen oder andere Sprach- erkennungsmethoden geeignet. Die zweiten Kennwerte werden z.B. in einer Datenbank vorgehalten. Somit ist es nicht notwendig, die zweiten Sprachdatensätze, sondern es ist ledig- lieh nötig, deren zugeordnete zweiten Kennwerte zu spei- ehern. Dies kann zu einem reduzierten Speicherbedarf führen. Aufgrund des Vergleichs des ersten Kennwertes mit den zweiten Kennwerten wird die Voice-Mail klassifiziert. Bei den einzelnen Kennwerten kann es sich jeweils um einen Kennwert oder um mehrere Kennwerte handeln, die z.B. zu Merkmalsvektoren zusammengefasst und gespeichert sind. Das Ergebnis des Vergleichs des ersten Kennwertes mit den zweiten Kennwerten kann auf Basis von Wahrscheinlichkeiten ermittelt werden, sodass eine Voice-Mail als unerwünscht klassifiziert wird, wenn der erste Kennwert mit einer bestimmten Mindestwahrscheinlichkeit wenigstens einem der zweiten Sprachdatensätze entspricht. In bekannten Spracherkennungssystemen werden für einen solchen Vergleich bzw. dessen Auswertung so genannte Hidden-Markov-Modelle verwendet. Die Voice-Mail wird also dann als unerwünschte Voice-Mail klassifiziert, wenn der erste Kennwert mit einem der zweiten Kennwerte korreliert.
Nach Varianten des erfindungsgemäßen Verfahrens wird die Mehrzahl zweiter Sprachdatensätze gemäß folgender Verfah- rensschritte erweitert: Aufzeichnen eines Telefonaufrufs und Hinzufügen eines dem aufgezeichneten Telefonanruf zugeordneten Sprachdatensatz zur Mehrzahl zweiter Sprachdatensätze, wenn diejenige Person, die den Telefonanruf angehört hat, den Telefonanruf als unerwünschten Telefonanruf klassifi- ziert hat. Alternativ wird ein dem unerwünschten Telefonanruf zugeordneter Kennwert zur Mehrzahl zweiter Kennwerte hinzugefügt. Erhält nun jemand einen Telefonanruf, so wird dieser automatisch aufgezeichnet. Am Ende des Telefonanrufs kann der Angerufene den gehörten Telefonanruf als uner- wünschten Telefonanruf klassifizieren. Dies ist beispielsweise durch eine automatisierte Abfrage möglich. Klassifiziert der Angerufene den Telefonanruf als unerwünschten Telefonanruf, so wird der aufgezeichnete Telefonanruf der Mehrzahl zweiter Sprachdatensätze hinzugefügt bzw. wird der aufgezeichnete Telefonanruf analysiert, um einen dem Tele- fonanruf zugeordneten Kennwert zu erhalten, der der Mehrzahl zweiter Kennwerte hinzugefugt wird. Somit ist es möglich, die Anzahl bekannter unerwünschter Voice-Mails zu erweitern.
Die Mehrzahl zweiter Sprachdatensatze beziehungsweise die Mehrzahl zweiter Kennwerte können einer Mehrzahl von Spam- Mails zugeordnet sein. Um die Liste der Spam-Mails zu erweitern, können gemäß einer Ausfuhrungsform des erfindungsgema- ßen Verfahrens folgende Verfahrensschritte durchgeführt wer- den: Erzeugen einer dem unerwünschten Telefonanruf zugeordneten E-Mail und Hinzufugen der dem unerwünschten Telefonanruf zugeordneten E-Mail zur Mehrzahl von Spam-Mails.
Der Mehrzahl von Spam-Mails kann wiederum eine Mehrzahl von dritten Kennwerten zugeordnet sein, die die einzelnen Spam- Mails als Spam-Mails klassifizieren. Ein solcher dritter Kennwert ist beispielsweise eine Prufsumme (Hashwert) . Nach einer Ausfuhrungsform des erfindungsgemaßen Verfahrens ist es vorgesehen, einen Kennwert für die dem unerwünschten Te- lefonanruf zugeordneten E-Mail zu der Mehrzahl von dritten Kennwerten hinzuzufügen.
Ein Vorteil des erfindungsgemaßen Verfahrens liegt in der Reduzierung der unerwünschten Voice-Nachrichten insbesondere auf einer Voice-Mailbox . Dadurch wird einem Überlauf der Voice-Mailbox vorgebeugt. Lauft nämlich die Voice-Mailbox über, so können auch erwünschte Voice-Mails nicht mehr gespeichert werden.
Die Aufgabe der Erfindung wird auch gelost durch eine Datenverarbeitungsvorrichtung, aufweisend eine Sprachanalyseeinrichtung, die aufgrund einer zur Sprachanalyse eines einer Voice-Mail zugeordneten ersten Sprachdatensatzes einen ersten Kennwert ermittelt, eine erste Datenbank, in der eine Mehrzahl von zweiten Kennwerten gespeichert ist, eine Ver- gleichsvorrichtung zum Vergleichen des ersten Kennwertes mit den zweiten Kennwerten und eine Entscheiderlogik zum Klassifizieren der Voice-Mail als unerwünschte Voice-Mail, wenn der erste Kennwert mit einem der zweiten Kennwerte korre- liert. Die erfindungsgemaße Datenverarbeitungsvorrichtung ist demnach derart ausgeführt, dass mit dieser das erfin- dungsgemaße Verfahren durchgeführt werden kann.
Gemäß einer Ausfuhrungsform der erfindungsgemaßen Datenver- arbeitungsvorrichtung weist diese eine Voice-Mailbox auf, in der die Voice-Mail gespeichert ist, und die Datenverarbeitungsvorrichtung automatisch die Voice-Mail loscht, wenn die Entscheiderlogik diese als unerwünschte Voice-Mail klassifiziert. Somit wird einem Überlaufen der Voice-Mailbox auf- grund unerwünschter Voice-Mails vorgebeugt.
Die zweiten Kennwerte sind insbesondere jeweils einer Spam- Mail einer Mehrzahl von Spam-Mails zugeordnet.
Um die Mehrzahl zweiter Kennwerte zu erweitern, umfasst die erfindungsgemaße Datenverarbeitungsvorrichtung nach einer Variante eine Vorrichtung zum Aufzeichnen eines Telefonanrufs, wobei die Datenverarbeitungsvorrichtung derart ausgeführt ist, dass die Sprachanalyseeinrichtung bei einer Klas- sifizierung des Telefonanrufs als unerwünschter Telefonanruf den Telefonanruf analysiert, einen dem Telefonanruf zugeordneten Kennwert ermittelt und diesen Kennwert der Mehrzahl zweiter Kennwerte hinzufugt.
Der Mehrzahl von Spam-Mails kann wiederum einer Mehrzahl von dritten Kennwerten zugeordnet sein, die die einzelnen Spam- Mails als Spam-Mails klassifizieren. Ein solcher dritter Kennwert ist beispielsweise eine Prufsumme (Hashwert) . Nach einer Ausfuhrungsform der erfindungsgemaßen Datenverarbei- tungsvorrichtung umfasst diese eine Vorrichtung zum Herstel- len einer E-Mail aus dem aufgezeichneten unerwünschten Telefonanruf, eine Vorrichtung zum Analysieren der E-Mail, die aufgrund der Analyse der E-Mail einen der E-Mail zugeordneten Kennwert herstellt, und eine zweite Datenbank, in der eine den Spam-Mails zugeordnete Mehrzahl dritter Kennwerte gespeichert ist. Die erfindungsgemäße Datenverarbeitungsvorrichtung ist dann derart eingerichtet, dass sie den der E- Mail zugeordneten Kennwert der Mehrzahl dritter Kennwerte hinzufügt .
Ein Ausführungsbeispiel der Erfindung ist in den beigelegten schematischen Zeichnungen exemplarisch dargestellt. Es zeigen :
Fig. 1 Ein das erfindungsgemäße Verfahren veranschaulichendes Szenario und
Fig. 2 bis 5 jeweils eine Datenbank.
Die Figur 1 zeigt einen an ein öffentliches Datennetz 1 angeschlossenen Server 2, einen an das Datennetz 1 angeschlossenen Rechner 3 und ein an das Datennetz 1 angeschlossenes Telefon 4, mit dem eine Person 5 Anrufe tätigen und entgegen nehmen kann. Im Falle des vorliegenden Ausführungsbeispieles handelt es sich bei dem Telefon 4 um ein IP-Telefon, das ü- ber ein Voice-over-IP Protokoll mit weiteren, in der Fig. 1 nicht gezeigten Telefonen kommunizieren kann. Des Weiteren können auch an das Datennetz 1 angeschlossene Rechner, wie der Rechner 3, Sprachnachrichten an das Telefon 4 übermit- teln, die die Person 5 mit dem Telefon 4 anhören kann.
Der Server 2 wird im Falle des vorliegenden Ausführungsbeispiels von einem Dienstleister betrieben, der auch für das Telefon 4 verantwortlich ist. Der Dienstleister bietet den Service einer Voice-Mailbox an, den die Person 5 in Anspruch nimmt. Zu diesem Zweck umfasst der Server 2 eine der Person 5 bzw. dem Telefon 4 zugeordnete Voice-Mailbox 6. Wird ein an das Telefon 4 gerichteter Anruf nicht entgegen genommen, so wird dieser in Form einer Voice-Mail in der Voice-Mailbox 6 gespeichert. Allgemein ist eine Voice-Mail eine Rechner gestutzte Nachrichten-Übermittlung in Form von gespeicherter Sprachinformation, die sich des Prinzips der Mailbox bedient. Ein Anrufer kann seine gesprochene Nachricht als Audio-Datei (Sprachdatensatz) in der Voice-Mailbox hinterle- gen, die der Empfanger, z.B. die Person 5, spater aus seinem Fach abrufen kann. Eine Voice-Mailbox ist ein reservierter Speicherbereich in einem Netzwerk, der dem Teilnehmer als elektronischer Briefkasten dient.
Im Falle des vorliegenden Ausfuhrungsbeispiels ist der Rechner 3 dafür vorgesehen, einen automatisierten Telefonanruf an eine Vielzahl von Telefonen und insbesondere an das Telefon 4 zu verschicken. Die Person 5 nimmt den Telefonanruf nicht entgegen, weshalb dieser in Form einer Voice-Mail in der Voice-Mailbox 6 abgelegt wird. Der automatisierte Telefonanruf ist unerwünscht und verbraucht daher unnutz Speicherplatz der Voice-Mailbox 6.
Damit die Voice-Mailbox 6 nicht aufgrund unerwünschter TeIe- fonanrufe, wie z.B. so genannter Spit-Anrufe (Spam over IP- Telefonie) überlauft, lauft auf dem Server 2 ein Rechnerprogramm, das unerwünschte Voice-Mails, also unerwünschte und in der Voice-Mailbox 6 gespeicherte Voice-Mails erkennt und daraufhin automatisch loscht. Zu diesem Zweck ist in dem Server 2 eine in der Figur 2 naher dargestellte erste Datenbank 21 gespeichert. Die erste Datenbank 21 umfasst eine Mehrzahlen von Merkmalsvektoren 1 bis N, die jeweils einem unerwünschten Telefonanruf zugeordnet sind. Jeder der Merkmalsvektoren 1 bis N umfasst wiederum wenigstens einen dem entsprechenden unerwünschten Telefonanruf zugeordneten Kenn- wert. Anhand der Kennwerte ist es möglich zu entscheiden, ob eine eingehende Voice-Mail einer der unerwünschten Telefonanrufe zugeordnet werden kann, d.h. ob eine eingehende Voice-Mail ein der unerwünschten Telefonanrufe 1 bis N ent- spricht. Die Kennwerte der Merkmalsvektoren 1 bis N wurden im Falle des vorliegenden Ausfuhrungsbeispiels dadurch ermittelt, dass der entsprechende unerwünschte Telefonanruf bzw. ein diesem Telefonanruf zugeordneter Sprachdatensatz mittels eines auf dem Server 2 laufenden Spracherkennungsal- gorithmus analysiert wurde. Spracherkennungsalgorithmen sind dem Fachmann allgemein bekannt und arbeiten z.B. auf der Basis von Hidden-Markov-Modellen .
Im Falle des vorliegenden Ausfuhrungsbeispiels startet der Server 2 automatisch seinen Spracherkennungsalgorithmus, wenn eine neue Voice-Mail in der Voice-Mailbox 6 eintrifft. Folglich wird auch die Voice-Mail, die dem vom Rechner 3 gesendeten Telefonanruf entspricht, analysiert, indem der Spracherkennungsalgorithmus den dieser Voice-Mail zugeordne- ten Sprachdatensatz analysiert. Das Ergebnis dieser Analyse ist ein Merkmalsvektor mit wenigstens einem Kennwert. Anschließend startet der Server 2 automatisch ein weiteres Rechnerprogramm, das den bzw. die Kennwerte des Merkmalsvektors dieser Voice-Mail mit den Merkmalsvektoren 1 bis N der Datenbank 21 vergleicht. Aufgrund dieses Vergleichs bestimmt das weitere Rechnerprogramm im Falle des vorliegenden Ausfuhrungsbeispiels Wahrscheinlichkeitswerte, die ein Maß für eine Übereinstimmung der Voice-Mail mit den unerwünschten Telefonanrufen der Datenbank 21 angeben. Übersteigt einer dieser Wahrscheinlichkeiten eine in dem Server 2 hinterlegte vorgegeben Mindestwahrscheinlichkeit, dann wird die analysierte Voice-Mail bzw. dessen Sprachdatensatz automatisch aus der Voice-Mailbox 6 geloscht. Im Falle des vorliegenden Ausführungsbeispieles sind die unerwünschten Telefonanrufe, deren Merkmalsvektoren 1 bis N in der Datenbank 21 gespeichert sind, bekannten Spam-Mails zugeordnet. Eine Spam-Mail ist eine unerwünschte E-Mail, die insbesondere zu Werbezwecken in relativ großer Anzahl an beliebige Empfänger verschickt wird. Die Spam-Mails können anhand von ihnen zugeordneten Kennwerten, wie z.B. einer Prüfsumme (Hash-Wert) identifiziert werden. Zu diesem Zweck um- fasst der Server 2 im Falle des vorliegenden Ausführungsbei- spiels eine in de Fig. 3 näher dargestellte Datenbank 31, in der Spam-Mails 1 bis N zugeordnete Merkmalsvektoren 1 Λ bis NΛ gespeichert sind.
Im Falle des vorliegenden Ausführungsbeispiels wurden zu- nächst aus den Spam-Mails 1Λ bis NΛ jeweils ein Sprachdatensatz mittels einer automatisierten Sprachwidergabe oder durch Vorlesen und Aufnehmen einer Spam-Mail hergestellt. Somit wurden N Sprachdatensätze generiert, die jeweils einem der N unerwünschten Telefonanrufen der Datenbank 21 entspre- chen. Diese N Sprachdatensätze analysierte der Server 2 mit seinem Spracherkennungsalgorithmus, um die Merkmalsvektoren 1 bis N zu erhalten.
Im Falle des vorliegenden Ausführungsbeispiels ist der Ser- ver 2 ferner derart konfiguriert, dass die Person 5 mit ihrem Telefon 4 einen entgegengenommen Telefonanruf als unerwünschten Telefonanruf klassifizieren kann. Dazu umfasst der Server 2 ein Tonaufzeichnungsgerät 7, das einen an das Telefon 4 gerichteten und entgegengenommenen Telefonanruf auf- zeichnet. Ferner läuft auf dem Server 2 ein weiteres Rechnerprogramm, das am Ende des für das Telefon 4 bestimmten und auch entgegengenommenen Telefonanrufs automatisiert diejenige Person, die den Telefonanruf entgegennahm, also z.B. die Person 5, fragt, ob der Telefonanruf unerwünscht war. Dazu umfasst der Server 2 eine entsprechende Sprachgenerie- rungssoftware . Antwortet die Person 5 auf diese Frage mit "ja", so klassifiziert der Server 2 diesen Telefonanruf als unerwünschten Telefonanruf.
Wird ein Telefonanruf als unerwünscht klassifizierte, so startet der Server 2 seinen Spracherkennungsalgorithmus und analysiert den dem im Tonaufzeichnungsgerät 7 gespeicherten kürzlich als unerwünscht klassifizierten Telefonanruf zugeordneten Sprachdatensatz. Das Ergebnis dieser Analyse ist ein Merkmalsvektor N+l, der der Datenbank 21 zugefügt wird. Die um den Merkmalsvektor N+l erweiterte Datenbank 21 ist in der Fig. 4 gezeigt.
Des Weiteren ist im Falle des vorliegenden Ausführungsbei- spiels der Server 2 derart konfiguriert, dass er aus einem von der Person 5 klassifizierten und im Tonaufzeichnungsgerät 7 gespeicherten unerwünschten Telefonanruf eine Textdatei mit dem Inhalt des unerwünschten Telefonanrufs erstellt. Der Server 2 stellt aus dieser Textdatei eine E-Mail her, die ebenfalls eine Spam-Mail ist. Diese Spam-Mail kann wiederum anhand eines ihr zugeordneten Kennwertes, wie z.B. einer Prüfsumme (Hash-Wert) , identifiziert werden. Somit ist es möglich, die Datenbank 31 um eine N+l-te Spam-Mail zu erweitern, wie dies in der Fig. 5 dargestellt ist.
Im Falle des vorliegenden Ausführungsbeispieles wurde das erfindungsgemäße Verfahren anhand des Servers 2 erläutert, der als zentraler Server die Voice-Mailbox 6 umfasst und Telefonanrufe an Endgeräte, wie beispielsweise an das Telefon 4 leitet. Es ist jedoch insbesondere auch möglich, dass die Voice-Mailbox 6 im Telefon 4 integriert ist. Dann könnte beispielsweise der Spracherkennungsalgorithmus auf dem Telefon 4 laufen und die Datenbank 21 auf dem Telefon 4 hinterlegt sein. Des Weiteren ist es auch möglich, eine Voice-Mail zunächst zwischenzuspeichern und nur dann auf die Voice- Mailbox 6 zu leiten, wenn diese nicht als unerwünschter Telefonanruf klassifiziert wurde.

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zum Klassifizieren einer Voice-Mail, aufweisend folgende Verfahrensschritte: - Vergleichen eines einer Voice-Mail zugeordneten ersten
Sprachdatensatzes mit einer Mehrzahl zweiter Sprachdatensätze und
Klassifizieren der Voice-Mail als unerwünschte Voice- Mail, wenn der erste Sprachdatensatz mit einem der zwei- ten Sprachdatensätze korreliert.
2 Verfahren nach Anspruch 1, bei dem die zweiten Sprachdatensätze jeweils einer Spam-Mail einer Mehrzahl von Spam- Mails zugeordnet sind.
3 Verfahren nach Anspruch 2, bei dem die zweiten Sprachdatensätze aus den ihren zugeordneten Spam-Mails erzeugt werden .
4. Verfahren nach Anspruch 3, bei dem die zweiten Sprachdatensätze mittels einer automatisierten Sprachwiedergabe und/oder durch Vorlesen und Aufnehmen der entsprechenden Spam-Mail erzeugt werden.
5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, bei dem der Vergleich des ersten Sprachdatensatzes mit der Mehrzahl zweiter Sprachdatensätze folgende Verfahrensschritte aufweist:
Ermitteln wenigstens eines ersten Kennwertes durch eine Analyse des ersten Sprachdatensatzes und
Vergleichen des ersten Kennwertes mit einer Mehrzahl zweiter Kennwerte, die aufgrund einer Analyse der Mehrzahl zweiter Sprachdatensätze derart erhalten wurde, so- dass jedem der zweiten Sprachdatensätze wenigstens ein Kennwert der Mehrzahl zweiter Kennwerte zugeordnet ist.
6. Verfahren nach Anspruch 5, bei dem die Voice-Mail als unerwünschte Voice-Mail klassifiziert wird, wenn der Vergleich des ersten Kennwertes mit der Mehrzahl zweiter Kennwerte er- gibt, dass der erste Kennwert mit einem der zweiten Kennwerte korreliert.
7. Verfahren nach Anspruch 5 oder 6, bei dem der erste Kennwert erhalten wird, indem der erste Sprachdatensatz mittels Sprachanalyse automatisch analysiert wird und/oder die zweiten Kennwerte erhalten werden, indem die zweiten Sprachdatensätze mittels Sprachanalyse automatisch analysiert werden .
8. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, bei dem die Voice-Mail in einer Voice-Mailbox (6) gespeichert ist und automatisch gelöscht wird, wenn die Voice-Mail als unerwünschte Voice-Mail klassifiziert wurde.
9. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8, aufweisend folgende Verfahrensschritte:
Aufzeichnen eines Telefonaufrufs und
Hinzufügen eines dem aufgezeichneten Telefonanruf zugeordneten Sprachdatensatz zur Mehrzahl zweiter Sprachdatensät- ze, wenn diejenige Person (5), die den Telefonanruf angehört hat, den Telefonanruf als unerwünschten Telefonanruf klassifiziert hat.
10. Verfahren nach einem der Ansprüche 5 bis 8, aufweisend folgende Verfahrensschritte:
Aufzeichnen eines Telefonaufrufs,
Ermitteln eines dem Telefonanruf zugeordneten Kennwertes, wenn diejenige Person (5), die den Telefonanruf angehört hat, den Telefonanruf als unerwünschten Telefonanruf klas- sifiziert hat, und Hinzufügen des dem unerwünschten Telefonanruf zugeordneten Kennwertes zur Mehrzahl zweiter Kennwerte.
11. Verfahren nach Anspruch 9 oder 10, aufweisend folgende Verfahrensschritte:
Erzeugen einer dem unerwünschten Telefonanruf zugeordneten E-Mail und
Hinzufügen der dem unerwünschten Telefonanruf zugeordneten E-Mail zur Mehrzahl von Spam-Mails.
12. Verfahren nach Anspruch 10, bei dem der Mehrzahl von Spam-Mails eine Mehrzahl von dritten Kennwerten zugeordnet ist, die die einzelnen Spam-Mails als Spam-Mail kategorisie- ren, und Hinzufügen eines Kennwertes für die dem unerwünsch- ten Telefonanruf zugeordneten E-Mail zu der Mehrzahl von dritten Kennwerten.
13. Datenverarbeitungsvorrichtung, aufweisend: eine Sprachanalyseeinrichtung, die aufgrund einer zur Sprachanalyse eines einer Voice-Mail zugeordneten ersten Sprachdatensatzes einen ersten Kennwert ermittelt, eine erste Datenbank (21), in der eine Mehrzahl von zweiten Kennwerten gespeichert ist, eine Vergleichsvorrichtung zum Vergleichen des ersten Kennwertes mit den zweiten Kennwerten und eine Entscheiderlogik zum Klassifizieren der Voice-Mail als unerwünschte Voice-Mail, wenn der erste Kennwert mit einem der zweiten Kennwerte korreliert.
14. Datenverarbeitungsvorrichtung nach Anspruch 13, aufweisend eine Voice-Mailbox (6), in der die Voice-Mail gespeichert ist, und die Datenverarbeitungsvorrichtung (2) automatisch die Voice-Mail löscht, wenn die Entscheiderlogik diese als unerwünschte Voice-Mail klassifiziert.
15. Datenverarbeitungsvorrichtung nach Anspruch 13 oder 14, bei der die zweiten Kennwerte jeweils einer Spam-Mail einer Mehrzahl von Spam-Mail zugeordnet sind.
16. Datenverarbeitungsvorrichtung nach einem der Ansprüche 13 bis 15, aufweisend eine Vorrichtung zum Aufzeichnen (7) eines Telefonanrufs, wobei die Datenverarbeitungsvorrichtung (2) derart ausgeführt ist, dass die Sprachanalyseeinrichtung bei einer Klassifizierung des Telefonanrufs als unerwünsch- ter Telefonanruf den Telefonanruf analysiert, einen dem Telefonanruf zugeordneten Kennwert ermittelt und diesen Kennwert der Mehrzahl zweiter Kennwerte hinzufügt.
17. Datenverarbeitungsvorrichtung nach Anspruch 16, aufwei- send eine Vorrichtung zum Herstellen einer E-Mail aus dem aufgezeichneten unerwünschten Telefonanruf, eine Vorrichtung zum Analysieren der E-Mail, die aufgrund der Analyse der E- Mail einen der E-Mail zugeordneten Kennwert herstellt, und eine zweite Datenbank (31), in der eine den Spam-Mails zuge- ordnete Mehrzahl dritter Kennwerte gespeichert sind, und die Datenverarbeitungsvorrichtung (2) derart eingerichtet ist, dass sie den der E-Mail zugeordneten Kennwert der Mehrzahl dritter Kennwerte hinzufügt.
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