WO2010126321A2 - 멀티 모달 정보를 이용하는 사용자 의도 추론 장치 및 방법 - Google Patents

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WO2010126321A2
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김정수
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    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/44—Arrangements for executing specific programs
    • G06F9/451—Execution arrangements for user interfaces

Definitions

  • One or more aspects relate to a system using multi-modal information, and more particularly, to an apparatus and method for processing user input using multi-modal information.
  • Multi-modal interface means a method of interface using voice, keyboard, pen, etc. for communication between human and machine.
  • the method of analyzing the user intention is a method of fusing and analyzing the multi-modal input at the signal level, and analyzing the respective modality input information, and then analyzing the result at the semantic level.
  • the fusion method at the signal level fusions and analyzes and classifies multi-modal input signals at once.
  • the fusion method may be suitably used for signal processing simultaneously occurring, such as voice signals and lip movements.
  • the feature space is very large, and the model for calculating the correlation between signals is very complicated and the learning amount is high.
  • scalability as in the case of combining with other modalities or applying to other terminals is not easy.
  • the method of fusing each modality at the semantic level analyzes the meaning of each modality input signal and then fuses the analysis result.
  • the independence between modalities can be maintained to facilitate learning and expansion.
  • the reason for the user's multi-modal input is that there is an association between modalities, which is difficult to find when analyzing meaning individually.
  • An apparatus and method are provided that can efficiently and accurately infer user intention by predicting user intention by motion information and inferring the predicted user intention using multi-modal input information.
  • an apparatus for inducing user intention may include a first predictor configured to predict a portion of user intention using at least one motion information, and a portion of the predicted user intention and multi-modal information input from at least one multi-modal sensor. It includes a second prediction unit for predicting the user intention using.
  • a method of inferring user intention may include receiving at least one motion information, predicting a part of the user intention using the received motion information, and multimodal information input from at least one multi-modal sensor. And receiving the predicted user intention using a part of the predicted user intention and the multi-modal information.
  • the user motion recognition predicts a part of the user intention, analyzes the multi-modal information according to the predicted part of the user intention, and predicts the user intention secondarily, thereby maintaining the independence between the modalities and the association between the modalities. It is easy to grasp and infer user intention accurately.
  • the user can infer the user's inference apparatus without learning a special voice input method.
  • Voice can be input.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of a user intention reasoning apparatus according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a configuration of a user intention predictor of FIG. 1.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an exemplary operation of the user intention predictor of FIG. 2.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of an operation of predicting a user's intention by receiving an additional multimodal input after a part of the user's intention is predicted.
  • FIG. 5 illustrates another example of an operation of predicting a user's intention by receiving an additional multimodal input after a part of the user's intention is predicted.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a configuration of classifying a signal by combining an audio signal and a video signal.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating a user intention reasoning method using multi-modal information according to an exemplary embodiment.
  • an apparatus for inducing user intention may include a first predictor configured to predict a portion of user intention using at least one motion information, and a portion of the predicted user intention and multi-modal information input from at least one multi-modal sensor. It includes a second prediction unit for predicting the user intention using.
  • the first predictor may generate a control signal for executing an operation performed in the process of predicting the user intention by using a part of the predicted user intention.
  • the control signal for executing the operation performed in the process of predicting the user intention may be a control signal for controlling the operation of the multi-modal sensor controlled by the user intention reasoning apparatus.
  • the secondary predictor may interpret the multi-modal information input from the multi-modal sensor to predict the user intention to be associated with a part of the predicted user intention.
  • the secondary predictor may predict the user intention by interpreting the input voice in association with the object selection.
  • the second prediction unit may predict the user intention using the multi-modal information input from the at least one multi-modal sensor within a range of the part of the predicted user intention.
  • the second predictor detects an acoustic signal, extracts and analyzes a feature with respect to the sensed acoustic signal, and predicts the user's intention.
  • the second prediction unit may determine whether a voice section is detected from the sound signal, and when the voice section is detected, predict the user intention as the voice command intention.
  • the second predictor may predict the user's intention by blowing a breath sound in the acoustic signal.
  • the second predictor may predict the user intention as at least one of deletion, classification, and alignment of the selected object by using the multi-modal information.
  • the apparatus may further include a user intention application unit configured to control software or hardware controlled by the user intention inference apparatus using the user intention prediction result.
  • a method of inferring user intention may include receiving at least one motion information, predicting a part of the user intention using the received motion information, and multimodal information input from at least one multi-modal sensor. And receiving the predicted user intention using a part of the predicted user intention and the multi-modal information.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of a user intention reasoning apparatus according to an exemplary embodiment.
  • the user intention reasoning apparatus 100 includes a motion sensor 110, a controller 120, and a multi-modal sensing unit 130.
  • the user intention inference device 100 includes a cellular phone, a personal digital assistane (PDA), a digital camera, a portable game console, an MP3 player, a portable / personal multimedia player (PMP), a handheld e-book, a portable laptop PC, a GPS (global) positioning system) and any type of device or system, such as navigation and desktop PCs, high definition televison (HDTV), optical disc players, set-top boxes, and the like.
  • the user intention inference apparatus 100 may further include various components according to an implementation example, such as components for a multi-modal interface such as a user interface unit, a display unit, a sound output unit, and the like.
  • the motion sensor 110 may include an inertial sensor, a geomagnetic sensor for detecting a direction, an acceleration sensor or a gyro sensor for detecting a motion, and the like to detect motion information.
  • the motion sensor 110 may include an image sensor, an acoustic sensor, and the like.
  • a plurality of motion sensors may be attached to a part of the user's body and the user intention reasoning apparatus 100 to detect motion information.
  • the multi-modal sensing unit 130 may include at least one multi-modal sensor 132, 134, 136, and 138.
  • the acoustic sensor 132 is a sensor for detecting an acoustic signal
  • the image sensor 134 is a sensor for detecting image information
  • the biometric information sensor 136 detects biometric information such as body temperature
  • the touch sensor 138 is a touch.
  • the touch gesture on the pad may be sensed, and other various types or types of multi-modal sensors may be included.
  • the multi-modal sensing unit 130 illustrates that four sensors are included in the multi-modal sensing unit 130, but the number is not limited thereto.
  • the type and range of the sensor included in the multi-modal sensing unit 130 may be wider than the type and range of the sensor included in the motion sensor 110 for the purpose of motion detection.
  • the motion sensor 110 and the multi-modal sensing unit 130 are illustrated as being separately present in FIG. 1, they may be integrated.
  • the same kind of sensor for example, an image sensor and an acoustic sensor, may be included in the sensor included in the motion sensor 110 and the multi-modal sensing unit 130.
  • the multi-modal detection unit 130 may include a module for extracting feature values according to the type of the multi-modal information detected by each of the multi-modal sensors 132, 134, 136, and 138 to analyze the meaning. .
  • Components for analyzing the multi-modal information may be included in the controller 120.
  • the controller 120 may include an application, data, and an operating system for controlling the operation of each component of the user intention reasoning apparatus 100.
  • the controller 120 includes a user intention predictor 122 and a user intention applicator 124.
  • the user intention predictor 122 receives at least one motion information detected from the motion sensor 110, and primarily predicts a part of the user intention using the received motion information.
  • the user intention predictor 122 may secondarily predict the user intention using a part of the predicted user intention and the multi-modal information input from the at least one multi-modal sensor. That is, when the user intention predictor 122 secondarily predicts the user intention, the user intention predictor 122 finally uses the motion information detected from the motion sensor 110 and the multi-modal information input from the multi-modal sensing unit 130 to finally determine the user intention. It can be predicted.
  • the user intention predictor 122 may use various known inference models for inferring the user's intention.
  • the user intention predictor 122 may generate a control signal for executing an operation performed in the process of predicting the user intention secondary by using a part of the user intentionally predicted.
  • the control signal for executing the operation performed in the user intention inference process may be a control signal for controlling the operation of the multi-modal sensing unit 130 controlled by the user intention inference apparatus 100.
  • the motion information may be used to activate some sensor operations associated with a part of the first predicted user intention among the sensors of the multi-modal sensing unit 130 based on the part of the first predicted user intention.
  • power consumption used for the sensor operation may be reduced as compared with the case of activating all the sensors of the multi-modal sensing unit 130.
  • accurate user intention can be inferred while simplifying the interpretation of the multi-modal input information while reducing the complexity of the user intention prediction process.
  • the user intention predictor 122 may include a module (not shown) that extracts and analyzes features according to types of multi-modal information in order to predict user intention secondarily.
  • the user intention predictor 122 may interpret the multi-modal information input from the multi-modal sensing unit 130 to be associated with a part of the user's intention predicted primarily.
  • the user intention predictor 122 when a part of the user intention primarily predicted by the user intention predictor 122 is determined by selection of an object displayed on the display screen, when the voice is input from the multi-modal sensing unit 130, the input voice is input. Can be secondarily predicted by interpreting in conjunction with object selection.
  • the user intention predictor The user's intention may be interpreted to mean "arrange the object selected on the display screen in the order of date”.
  • the user intention predictor 122 may predict the secondary user intention as at least one of deleting, classifying, and sorting using the multi-modal information. Can be.
  • the user intention application unit 124 may control software or hardware controlled by the user intention inference apparatus using the user intention prediction result.
  • the user intention applying unit 124 may provide a multi-modal interface for interacting with the predicted user intention. For example, if a user's intention is predicted as a voice command, you can run an application or search application that performs voice recognition to understand the meaning in the voice command and automatically connects the phone to a specific person based on the recognition result. If the intention is to transfer the object selected by the user, the email application can be executed. As another example, when the user intention is predicted to be humming, an application for searching for music similar to the humming sound source may be driven. As another example, when the user intention is predicted to be blow, the avatar may be used as a command for executing a specific action in the game application.
  • Multi-modal information can be interpreted in relation to a part of the user's intentionally predicted, while maintaining the accuracy of the intention.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a configuration of a user intention predictor of FIG. 1.
  • the user intention predictor 122 may include a motion information analyzer 210, a first predictor 220, and a second predictor 230.
  • the motion information analyzer 210 analyzes one or more motion information received from the motion sensor 110.
  • the motion information analyzer 210 may measure location information and angle information of each part of the user's body to which the motion sensor 110 is attached, and the motion sensor 110 may use the measured location information and angle information. Location information and angle information of each part of the user's body that is not attached may also be calculated.
  • the distance between the sensor and the sensor is measured, and each sensor can obtain three-dimensional rotation angle information about the reference coordinate system. Therefore, the distance between the wrist part and the head part and the rotation angle information of the wrist may be calculated from the motion information to calculate the distance between the wrist and the mouth part of the face and the rotation angle information of the wrist. Assuming that a user is holding a microphone corresponding to the acoustic sensor 132 of the user intention reasoning apparatus 100 in the hand, the distance between the mouths of the microphones and the direction of the microphone can be calculated.
  • the motion information analyzer 210 may calculate the distance between the wrist and the mouth of the face and the rotation angle information of the microphone.
  • an image sensor may be included in the motion sensor 110 to input image information to the motion information analyzer 210.
  • the motion information analyzer 210 may recognize an object such as a face or a hand in the image and calculate a positional relationship between the objects. For example, the motion information analyzer 210 may calculate a distance and an angle between a face and two hands, a distance and an angle between two hands, and the like.
  • the primary predictor 220 predicts a part of the user intention triggered by the motion information analysis. For example, the primary predictor 220 may predict whether the motion primarily selects an object on the screen through analysis of motion information including an image.
  • the second prediction unit 230 predicts the user intention by using a part of the user intention predicted by the first prediction unit 220 and the multi-modal information input from the multi-modal sensing unit 130.
  • the second prediction unit 230 may interpret the multi-modal information input from the multi-modal sensor to be associated with a part of the first predicted user intention in order to predict the user intention. For example, when a part of the first predicted user intention is a selection of an object displayed on the display screen, and the second predictor 230 receives a voice from the multi-modal detection unit 130, the input voice is selected from the object selection. By correlating and interpreting, the user's intention can be predicted secondarily.
  • the first predictor 220 predicts that a part of the first predicted user's intention is to bring the microphone into the mouth
  • the multimodal sensor 130 uses an image sensor 134 such as a camera.
  • the secondary predictor 230 may predict the user's intention as a voice command input.
  • the user predictor 124 detects a voice section from the sound signal of the second predictor 230 and performs semantic analysis through feature extraction and analysis on the detected voice section. It can be made available.
  • the first prediction unit 220 firstly predicts that the microphone is brought to the mouth as a part of the user's intention, and the multimodal detection unit 130 uses the image sensor 134 such as a camera to make the lips
  • the second prediction unit 230 may predict the user's intention as blow.
  • the user's intentions are different: “Hold microphone into mouth and input voice command” and “Hold microphone into mouth.”
  • some of the two user intentions are common to "take the microphone to the mouth,” and the first predictor 220 may first predict a portion of the user intention to narrow the scope of the user intention.
  • the secondary predictor 230 may predict the user intention in consideration of multi-modal information.
  • the difference predictor 230 may determine whether the user intention is "voice command input” or "blowing” in consideration of the sensed multi-modal information.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an exemplary operation of the user intention predictor of FIG. 2.
  • the primary predictor 220 may predict a part of the user's intention using the motion information analyzed by the motion information analyzer 210.
  • the second prediction unit 230 receives a multi-modal signal such as an image detected by the image sensor 134 of the multi-modal detection unit 130 or an acoustic signal detected from the sound sensor 132, and the voice is detected. Information about whether or not the user can be generated to predict the intention of the user.
  • the motion information analyzer 210 calculates a distance between a user's mouth and a hand holding a microphone using motion information detected from a motion sensor mounted on a user's head and wrist (310).
  • the motion information analyzer 210 calculates the direction of the microphone from the rotation angle of the wrist (320).
  • the first predictor 220 predicts a part of the user's intention by predicting whether the user moves the microphone to the mouth using the distance and direction information calculated by the motion information analyzer 210 (330). For example, when the first predictor 220 determines that the position of the user holding the user's mouth and the microphone is within a 20 cm radius around the mouth, and the microphone direction is toward the mouth, the user attempts to bring the microphone into the mouth. It can be predicted.
  • the second prediction unit 230 analyzes the multimodal input signals input from the acoustic sensor 132 such as a microphone and the image sensor 134 such as a camera, and is it intended to be a voice command or an intention such as a hum or blowing. Etc., the user's intention can be predicted.
  • the second prediction unit 230 predicts a part of the user's intention, that is, the first prediction brings the microphone to the mouth, when the movement of the lips is detected from the camera, and the voice is detected from the acoustic signal detected by the microphone, the user's intention is determined.
  • the voice command may be determined as the intention (340).
  • the first prediction is to bring the microphone to the mouth, the image protruding the lips forward from the camera is detected, and the breath sound is detected from the sound signal input from the microphone, the second prediction unit 230 is performed. May determine 350 the user intention to blow.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of an operation of predicting a user's intention by receiving an additional multimodal input after a part of the user's intention is predicted.
  • the second predictor 230 includes a microphone included in the multi-modal sensing unit 130.
  • a multimodal signal is input by activating a sensor such as a camera (420).
  • the second predictor 230 extracts features from an acoustic signal input from the microphone and an image signal input from the camera, and classifies and analyzes the features (430).
  • Acoustic features include time energy, frequency energy, zero crossing rate, linear predictive coding (LPC), cepstral coefficients, and pitch features such as a time domain or statistical features such as a frequency spectrum may be extracted.
  • LPC linear predictive coding
  • cepstral coefficients cepstral coefficients
  • pitch features such as a time domain or statistical features such as a frequency spectrum may be extracted.
  • the features that can be extracted are not limited to these and can be extracted by other feature algorithms.
  • the extracted features are input feature speech using classification and learning algorithms such as Decision Tree, Support Vector Machine, Bayesian Network, Neural Network, etc. It may be classified as an activity class or a non-speech activity class, but is not limited thereto.
  • the second prediction unit 230 may predict the user's intention by inputting the voice command. As a result of the feature analysis, the second predictor 230 may predict the degree of blow when the voice section is not detected (440) and when the breathing sound is detected (450). In addition, as other types of features are detected, the user's intention may be determined in various ways such as humming. In this case, the second prediction unit 230 may predict the user intention within a range limited from the first prediction.
  • the user's intention may be predicted using the multi-modal information of the user, and the performance of the voice detection operation may be controlled according to the prediction result.
  • Voice can be intuitively input without learning a separate button for input or an operation method such as a screen touch.
  • the second prediction unit 230 changes the image information input from the image sensor 134 such as a camera and the person input from the biometric information sensor 136 such as a vocal cord microphone to utter a voice.
  • At least one of the at least one piece of sensing information may be used together with the feature information extracted from the sound signal to detect a voice section and process the voice of the detected voice section.
  • the sensing information includes image information indicating a change in the shape of the user's mouth, temperature information changed by breathing during ignition, vibration information of a body part such as a throat or jaw that vibrates during ignition, and infrared detection from a face or mouth during ignition. It may include at least one of the information.
  • the user intention application unit 124 may perform voice recognition by processing a voice signal belonging to the detected voice section, and switch the application module using the voice recognition result. For example, when the application is executed according to the recognition result, when the name is recognized, intelligent voice input start and end switching can be performed, such as a search for a phone number for the recognized name or a call to the retrieved phone number. have.
  • the voice call starts and ends based on the multi-modal information to grasp the intention of the voice call automatically even if the user does not perform a separate operation such as pressing a call button. The operation mode can be switched to the mode.
  • FIG. 5 illustrates another example of an operation of predicting a user's intention by receiving an additional multimodal input after a part of the user's intention is predicted.
  • the second predictor 230 activates a sensor such as a camera and an ultrasonic sensor when a part of the first predicted user intention received from the first predictor 220 is a selection of a specific object (460). Input is received (470).
  • a sensor such as a camera and an ultrasonic sensor
  • the second prediction unit 230 analyzes the input multi-modal signal 480 to predict the user's intention.
  • the predicted user intention may be intentions within a range defined from the first prediction.
  • the second prediction unit 230 may determine that the user shakes the hand as a result of the multimodal signal analysis.
  • the secondary predicting unit 230 interprets the waving operation as an intention to delete a specific item or file shown on the screen according to the application being executed by the user intention applying unit 124, and the user intention applying unit 224. ) Can be controlled to delete specific items or files.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of feature-based signal classification in which the secondary predictor 230 performs integrated analysis by using an acoustic signal and an image signal together.
  • the second predictor 230 may include an acoustic feature extractor 510, an acoustic feature analyzer 520, an image feature extractor 530, an image feature analyzer 540, and an integrated analyzer 550. have.
  • the sound feature extractor 510 extracts a sound feature from the sound signal.
  • the acoustic feature analyzer 520 extracts a speech section by applying a classification and learning algorithm to the acoustic features.
  • the image feature extractor 530 extracts an image feature from a series of image signals.
  • the image feature analyzer 540 extracts a speech section by applying a classification and learning algorithm to the extracted image features.
  • the integrated analysis unit 550 fuses the results classified by the audio signal and the video signal, respectively, and finally detects the voice section.
  • the acoustic feature and the image feature may be individually applied or the two features may be fused and applied.
  • the integrated analyzer 550 may be used.
  • An audio section may be detected by fusion with detection information extracted from an audio signal and an image signal.
  • the user when using the voice interface, the user may intuitively input voice without separately learning a voice input method. For example, the user does not need to perform a separate button or screen touch for voice input.
  • the user does not need to perform a separate button or screen touch for voice input.
  • noise such as home noise, vehicle noise, non-talker noise
  • the voice since the voice may be detected using other biometric information in addition to the image, the voice section of the user may be accurately detected even when the lighting is too bright or dark or the user's mouth is covered.
  • FIG. 7 is a diagram illustrating a user intention reasoning method using multi-modal information according to an exemplary embodiment.
  • the user intention reasoning apparatus 100 receives the detected motion information from at least one motion sensor (610).
  • the user intention reasoning apparatus 100 primarily predicts a part of the user intention using the received motion information (620).
  • the user intention inference apparatus 100 predicts the user's intention by using a part of the first predicted user intention and the multi-modal information. (640). In the second step of predicting the user intention, an operation may be performed to interpret the multi-modal information input from the multi-modal sensor to be associated with a portion of the first predicted user intention.
  • a portion of the first predicted user intention may be used to generate a control signal for executing an operation performed in the secondary user intention prediction process.
  • the control signal for executing the operation performed in the secondary user intention prediction process may be a control signal for controlling the operation of the multi-modal sensor controlled by the user intention reasoning apparatus 100.
  • the user intention may be determined using multi-modal information input from at least one multi-modal sensor, within a range of the first predicted user intent.
  • One aspect of the invention may be embodied as computer readable code on a computer readable recording medium. Codes and code segments that implement a program can be easily inferred by a computer programmer in the art.
  • Computer-readable recording media include all kinds of recording devices that store data that can be read by a computer system. Examples of computer-readable recording media include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical disk, and the like.
  • the computer readable recording medium can also be distributed over network coupled computer systems so that the computer readable code is stored and executed in a distributed fashion.
  • the invention is industrially applicable in the fields of computers, electronics, computer software and information technology.

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Abstract

멀티 모달 정보를 이용하여 사용자 의도를 추론하는 장치 및 방법이 개시된다. 일 측면에 따른 사용자 의도 추론 장치는, 적어도 하나의 모션 정보를 이용하여 사용자 의도의 일부분을 예측하는 1차 예측부와, 예측된 사용자 의도의 일부분 및 적어도 하나의 멀티 모달 센서로부터 입력된 멀티 모달 정보를 이용하여 사용자 의도를 예측하는 2차 예측부를 포함한다.

Description

멀티 모달 정보를 이용하는 사용자 의도 추론 장치 및 방법
하나 이상의 양상은 멀티 모달 정보를 이용하는 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 멀티 모달 정보를 이용하여 사용자 입력을 처리하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
멀티모달 인터페이스는 인간과 기계의 통신을 위해 음성, 키보드, 펜 등을 이용해 인터페이스하는 방법을 의미한다. 이러한 멀티모달 인터페이스를 통한 멀티 모달 정보가 입력된 경우, 사용자 의도를 분석하는 방식은 멀티 모달 입력을 신호 레벨에서 융합하여 분석하는 방식과 각 모달리티 입력 정보를 각각 분석한 후 분석된 결과를 의미 레벨에서 융합하여 분석하는 방법이 있다.
신호 레벨에서 융합하는 방식은 멀티 모달 입력 신호를 융합하여 한꺼번에 분석 및 분류하는 것으로 예를 들어, 음성 신호와 입술 움직임과 같이 동시에 발생하는 신호 처리에 적합하게 이용될 수 있다. 그러나 2 이상의 신호를 통합하여 처리하기 때문에 특징 공간이 매우 크고 신호 간의 연관성을 계산하기 위한 모델이 매우 복잡하고 학습량이 많아지게 된다. 또한 다른 모달리티와 결합하거나 다른 단말에 적용하는 등의 경우와 같은 확장성이 용이하지 않다.
각 모달리티를 의미 레벨에서 융합하는 방식은 각각의 모달리티 입력 신호의 의미를 분석한 후 분석 결과를 융합하는 것으로, 모달리티 간 독립성을 유지할 수 있어 학습 및 확장이 용이하다. 그러나, 사용자가 멀티 모달 입력을 하는 이유는 모달리티 간 연관성이 있기 때문인데, 개별적으로 의미를 분석할 경우 이 연관성을 찾아내기 힘들다.
모션 정보에 의해 사용자 의도를 예측하고, 예측된 사용자 의도를 멀티 모달 입력 정보를 이용하여 추론함으로써 효율적이고 정확하게 사용자 의도를 추론할 수 있는 장치 및 방법이 제공된다.
일 측면에 따른 사용자 의도 추론 장치는, 적어도 하나의 모션 정보를 이용하여 사용자 의도의 일부분을 예측하는 1차 예측부와, 예측된 사용자 의도의 일부분 및 적어도 하나의 멀티 모달 센서로부터 입력된 멀티 모달 정보를 이용하여 사용자 의도를 예측하는 2차 예측부를 포함한다.
다른 측면에 따른 사용자 의도 추론 방법은, 적어도 하나의 모션 정보를 수신하는 단계와, 수신된 모션 정보를 이용하여 사용자 의도의 일부분을 예측하는 단계와, 적어도 하나의 멀티 모달 센서로부터 입력된 멀티 모달 정보를 수신하는 단계와, 예측된 사용자 의도의 일부분 및 멀티 모달 정보를 이용하여 사용자 의도를 예측하는 단계를 포함한다.
일 실시예에 따르면, 사용자 모션 인식을 통해 사용자 의도의 일부분을 예측하고, 예측된 사용자 의도의 일부분에 따라 멀티 모달 정보를 분석하여 2차적으로 사용자 의도를 예측함으로써 모달리티간 독립성을 유지하면서도 모달리티간 연관성 파악이 용이하여 사용자 의도를 정확하게 추론할 수 있다.
또한, 모션 정보를 이용하여 또는 모션 정보와 함께 음성 또는 영상 정보 등 멀티모달 정보를 융합하여 사용자의 음성 입력 시작 및 종료 의도를 예측할 수 있으므로 사용자는 특별한 음성 입력 방식을 학습하지 않고도 사용자 의도 추론 장치에 음성을 입력할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 사용자 의도 추론 장치의 구성을 나타내는 도면이다.
도 2는 도 1의 사용자 의도 예측부의 구성의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 3은 도 2의 사용자 의도 예측부의 예시적인 동작을 나타내는 도면이다.
도 4는 사용자 의도의 일부분이 예측된 후, 추가적인 멀티모달 입력을 받아 사용자의 의도를 예측하는 동작의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 5는 사용자 의도의 일부분이 예측된 후, 추가적인 멀티모달 입력을 받아 사용자의 의도를 예측하는 동작의 다른 예를 나타내는 도면이다.
도 6은 음향 신호와 영상 신호를 결합하여 신호를 분류하는 구성의 일예를 나타내는 도면이다.
도 7은 일 실시예에 따른 멀티 모달 정보를 이용하는 사용자 의도 추론 방법을 나타내는 도면이다.
일 측면에 따른 사용자 의도 추론 장치는, 적어도 하나의 모션 정보를 이용하여 사용자 의도의 일부분을 예측하는 1차 예측부와, 예측된 사용자 의도의 일부분 및 적어도 하나의 멀티 모달 센서로부터 입력된 멀티 모달 정보를 이용하여 사용자 의도를 예측하는 2차 예측부를 포함한다.
1차 예측부는 예측된 사용자 의도의 일부분을 이용하여 사용자 의도를 예측하는 과정에서 수행되는 동작을 실행시키기 위한 제어 신호를 생성할 수 있다.
사용자 의도를 예측하는 과정에서 수행되는 동작을 실행시키기 위한 제어 신호는 사용자 의도 추론 장치에 의해 제어되는 멀티 모달 센서의 동작을 제어하는 제어 신호일 수 있다.
2차 예측부는 사용자 의도를 예측하기 위하여 멀티 모달 센서로부터 입력되는 멀티 모달 정보를 예측된 사용자 의도의 일부분과 연관되도록 해석할 수 있다.
예측된 사용자 의도의 일부분이 디스플레이 화면에 표시된 오브젝트의 선택이고, 멀티 모달 센서로부터 음성이 입력되면, 2차 예측부는 입력된 음성을 오브젝트 선택과 연관하여 해석함으로써 사용자 의도를 예측할 수 있다.
2차 예측부는, 예측된 사용자 의도의 일부분의 범위 내에서, 적어도 하나의 멀티 모달 센서로부터 입력된 멀티 모달 정보를 이용하여 사용자 의도를 예측할 수 있다.
예측된 사용자 의도의 일부분이 마이크를 입에 가져가는 동작인 경우, 2차 예측부는, 음향 신호를 감지하고, 감지된 음향 신호에 대하여 특징을 추출 및 분석하여, 사용자 의도를 예측할 수 있다.
2차 예측부는, 음향 신호에서 음성 구간이 검출되는지 결정하고, 음성 구간이 검출되는 경우 사용자 의도를 음성 명령 의도로 예측할 수 있다.
2차 예측부는, 음향 신호에서 호흡음이 검출된 경우, 사용자 의도를 불기로 예측할 수 있다.
예측된 사용자 의도의 일부분이 디스플레이 화면에 표시된 오브젝트의 선택인 경우, 2차 예측부는, 멀티 모달 정보를 이용하여 사용자 의도를 선택된 오브젝트에 대한 삭제, 분류 및 정렬 중 적어도 하나로 예측할 수 있다.
사용자 의도 예측 결과를 이용하여 사용자 의도 추론 장치에서 제어되는 소프트웨어 또는 하드웨어를 제어하는 사용자 의도 적용부를 더 포함할 수 있다.
다른 측면에 따른 사용자 의도 추론 방법은, 적어도 하나의 모션 정보를 수신하는 단계와, 수신된 모션 정보를 이용하여 사용자 의도의 일부분을 예측하는 단계와, 적어도 하나의 멀티 모달 센서로부터 입력된 멀티 모달 정보를 수신하는 단계와, 예측된 사용자 의도의 일부분 및 멀티 모달 정보를 이용하여 사용자 의도를 예측하는 단계를 포함한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일 실시예를 상세하게 설명한다. 본 발명의 다양한 실시예를 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.
도 1은 일 실시예에 따른 사용자 의도 추론 장치의 구성을 나타내는 도면이다.
사용자 의도 추론 장치(100)는 모션 센서(110), 제어부(120) 및 멀티 모달 감지부(130)를 포함한다. 사용자 의도 추론 장치(100)는 셀룰러 폰, PDA(personal digital assistane), 디지털 카메라, 휴대용 게임 콘솔, MP3 플레이어, 휴대용/개인용 멀티미디어 플레이어(PMP), 핸드헬드 e-book, 휴대용 랩탑 PC, GPS(global positioning system) 네비게이션, 및 데스크탑 PC, HDTV(high definition televison), 광학 디스크 플레이어, 셋탑 박스 등 어떤 형태의 장치 또는 시스템으로도 구현될 수 있다. 또한, 사용자 의도 추론 장치(100)는 사용자 인터페이스부, 디스플레이부, 음향 출력부 등 멀티 모달 인터페이스를 위한 구성요소와 같이 구현예에 따라 다양한 구성요소를 더 포함하여 구성될 수 있다.
모션 센서(110)는 모션 정보를 감지하기 위하여 관성 센서, 방향을 감지하는 지자기 센서 및 움직임을 감지하는 가속도 센서 또는 자이로 센서 등을 포함할 수 있다. 모션 센서(110)는 위에 열거한 센서 외에도, 영상 센서, 음향 센서 등을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면 복수 개의 모션 센서가 사용자의 신체의 일부 부위와 사용자 의도 추론 장치(100)에 부착되어 모션 정보를 감지할 수 있다.
멀티 모달 감지부(130)는 적어도 하나의 멀티 모달 센서(132, 134, 136, 138)를 포함할 수 있다. 음향 센서(132)는 음향 신호를 감지하는 센서이고, 영상 센서(134)는 이미지 정보를 감지하는 센서이고, 생체 정보 센서(136)는 체온 등 생체 정보를 감지하고, 터치 센서(138)는 터치 패드상의 터치 제스처를 감지할 수 있으며, 기타 다양한 종류 또는 형태의 멀티 모달 센서가 포함될 수 있다.
도 1에는 멀티 모달 감지부(130)에 4개의 센서가 포함되어 있는 것으로 도시되어 있으나, 개수에는 제한이 없다. 멀티 모달 감지부(130)에 포함되는 센서의 종류 및 범위는 모션 감지를 목적으로 하는 모션 센서(110)에 포함되는 센서의 종류 및 범위보다 넓을 수 있다. 또한, 도 1에는 모션 센서(110)와 멀티 모달 감지부(130)가 별도로 존재하는 것으로 도시되어 있으나, 일체화되어 구성될 수도 있다. 또는, 모션 센서(110)에 포함되는 센서와 멀티 모달 감지부(130)에 동일한 종류의 센서 예를 들어, 영상 센서 및 음향 센서가 중복적으로 포함될 수 있다.
멀티 모달 감지부(130)는 각각의 멀티 모달 센서(132, 134, 136, 138)에서 감지된 멀티 모달 정보를 그 종류에 따라 특징값을 추출하여 의미를 분석하는 모듈을 포함하여 구성될 수 있다. 멀티 모달 정보를 분석하는 구성요소는 제어부(120)에 포함될 수도 있다.
제어부(120)는 사용자 의도 추론 장치(100)의 각 구성 요소의 동작을 제어하기 위한 애플리케이션, 데이터 및 오퍼레이팅 시스템을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면 제어부(120)는 사용자 의도 예측부(122) 및 사용자 의도 적용부(124)를 포함한다.
사용자 의도 예측부(122)는 모션 센서(110)로부터 감지된 적어도 하나의 모션 정보를 수신하고, 수신된 모션 정보를 이용하여 1차적으로 사용자 의도의 일부분을 예측한다. 또한, 사용자 의도 예측부(122)는 예측된 사용자 의도의 일부분 및 적어도 하나의 멀티 모달 센서로부터 입력된 멀티 모달 정보를 이용하여 2차적으로 사용자 의도를 예측할 수 있다. 즉, 사용자 의도 예측부(122)는 2차적으로 사용자 의도를 예측할 때 모션 센서(110)로부터 감지된 모션 정보 및 멀티 모달 감지부(130)로부터 입력된 멀티 모달 정보를 이용하여 최종적으로 사용자 의도를 예측할 수 있다. 사용자 의도 예측부(122)는 사용자의 의도를 추론하기 위한 알려진 여러 가지 추론 모델을 이용할 수 있다.
또한, 사용자 의도 예측부(122)는 1차적으로 예측된 사용자 의도의 일부분을 이용하여 2차적으로 사용자 의도를 예측하는 과정에서 수행되는 동작을 실행시키기 위한 제어 신호를 생성할 수 있다. 사용자 의도 추론 과정에서 수행되는 동작을 실행시키기 위한 제어 신호는 사용자 의도 추론 장치(100)에 의해 제어되는 멀티 모달 감지부(130)의 동작을 제어하는 제어 신호일 수 있다.
예를 들어, 모션 정보를 이용하여 1차적으로 예측된 사용자 의도의 일부분에 기반하여 멀티 모달 감지부(130)의 센서 중 1차적으로 예측된 사용자 의도의 일부분과 연관된 일부 센서 동작을 활성화시킬 수 있으며 이 경우 멀티 모달 감지부(130)의 모든 센서를 활성화하는 경우에 비하여 센서 동작에 사용하는 전력 소모를 감소시킬 수 있다. 또한, 일부 센서로부터 입력되는 감지 정보를 분석하게 되므로, 멀티 모달 입력 정보의 해석을 단순화하여 사용자 의도 예측 과정의 복잡도를 감소시키면서도 정확한 사용자 의도를 추론할 수 있다.
사용자 의도 예측부(122)는 2차적으로 사용자 의도를 예측하기 위하여 멀티 모달 정보의 종류에 따라 특징을 추출하고 분석하는 모듈(도시되지 않음)을 포함하여 구성될 수 있다. 또한, 사용자 의도 예측부(122)는 멀티 모달 감지부(130)로부터 입력되는 멀티 모달 정보를 1차적으로 예측된 사용자 의도의 일부분과 연관되도록 해석할 수 있다.
예를 들어, 사용자 의도 예측부(122)에서 1차적으로 예측된 사용자 의도의 일부분이 디스플레이 화면에 표시된 오브젝트의 선택으로 결정되는 경우, 멀티 모달 감지부(130)로부터 음성이 입력되면, 입력된 음성을 오브젝트 선택과 연관하여 해석함으로써 2차적으로 사용자 의도를 예측할 수 있다. 구체적으로, 1차로 예측된 사용자 의도의 일부분이 디스플레이 화면에 표시된 오브젝트의 선택으로 결정되고, 멀티 모달 감지부(130)에서 입력된 음향 신호가 "날짜별로 정리"라고 분석된 경우, 사용자 의도 예측부(122)는 사용자 의도를 "디스플레이 화면에서 선택된 오브젝트를 날짜 순서대로 정렬"하라는 의미로 해석할 수 있다.
또한, 사용자 의도 예측부(122)는 1차적으로 예측된 사용자 의도의 일부분이 디스플레이 화면에 표시된 오브젝트의 선택인 경우, 멀티 모달 정보를 이용하여 2차적 사용자 의도를 삭제, 분류 및 정렬 중 적어도 하나로 예측할 수 있다.
사용자 의도 적용부(124)는 사용자 의도 예측 결과를 이용하여 사용자 의도 추론 장치에서 제어되는 소프트웨어 또는 하드웨어를 제어할 수 있다. 사용자 의도 적용부(124)는 예측된 사용자 의도에 인터랙션하기 위한 멀티 모달 인터페이스를 제공할 수 있다. 예를 들어, 사용자의 의도가 음성 명령으로 예측된 경우, 음성 명령내 의미를 파악하기 위해 음성 인식을 수행하고, 인식 결과에 따라 특정 사람에 대하여 자동으로 전화를 연결하는 애플리케이션이나 검색 애플리케이션을 실행할 수 있으며, 사용자가 선택한 오브젝트를 전송하려는 의도인 경우에는 이메일 애플리케이션을 실행할 수 있다. 다른 예로, 사용자 의도가 허밍(humming)으로 예측되는 경우, 허밍 음원과 유사한 음악을 검색하는 애플리케이션이 구동될 수 있다. 또 다른 예로, 사용자 의도가 불기(blow)로 예측되는 경우, 게임 애플리케이션에서 아바타가 특정 동작을 실행하는 명령으로 이용될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 사용자 모션 인식을 통해 사용자 의도의 일부분을 예측하고, 예측된 사용자 의도의 일부분에 따라 멀티 모달 정보를 분석하여 2차적으로 사용자 의도를 예측함으로써 멀티 모달 정보를 해석하는 과정에서 독립성을 유지하면서도 일차적으로 예측된 사용자 의도의 일부분과 관련지어 멀티 모달 정보를 해석할 수 있으므로, 모달리티간 연관성 파악이 용이하여 사용자 의도를 정확하게 추론할 수 있다.
도 2는 도 1의 사용자 의도 예측부의 구성의 일 예를 나타내는 도면이다.
사용자 의도 예측부(122)는 모션 정보 분석부(210), 1차 예측부(220) 및 2차 예측부(230)를 포함할 수 있다.
모션 정보 분석부(210)는 모션 센서(110)로부터 수신되는 하나 이상의 모션 정보를 분석한다. 모션 정보 분석부(210)는 모션 센서(110)가 부착된 사용자의 신체의 각 부위의 위치 정보 및 각도 정보를 측정할 수 있고, 측정된 위치 정보 및 각도 정보를 이용하여 모션 센서(110)가 부착되지 않은 사용자의 신체의 각 부위의 위치 정보 및 각도 정보도 계산할 수 있다.
예를 들어, 모션 센서(110)가 양 손목 및 머리에 부착된 경우, 센서와 센서간 거리가 측정되고, 각 센서는 기준 좌표계에 대한 3차원 회전각 정보를 얻을 수 있다. 따라서, 모션 정보로부터 손목 부위와 머리 부위 사이의 거리 및 손목의 회전각 정보를 계산하여 손목과 얼굴의 입 부위 사이의 거리 및 손목의 회전각 정보를 계산할 수 있다. 사용자가 손에 사용자 의도 추론 장치(100)의 음향 센서(132)에 해당하는 마이크를 잡고 있는 경우를 가정하면, 마이크의 입 사이의 거리와 마이크의 방향이 계산될 수 있다.
다른 예로, 모션 센서(110)가 사용자의 머리와 음향 센서에 해당하는 마이크에 장착된 경우, 모션 정보로부터 마이크와 머리 부위 사이의 거리가 측정되고, 마이크에 부착된 관성센서로부터 센서를 부착한 축의 3차원 각도 정보를 획득하여, 모션 정보 분석부(210)는 손목과 얼굴의 입 부위 사이의 거리 및 마이크의 회전각 정보를 계산할 수 있다.
또 다른 예로, 모션 센서(110)에 영상 센서가 포함되어, 모션 정보 분석부(210)로 영상 정보들을 입력할 수 있다. 이 경우, 모션 정보 분석부(210)는 영상내 얼굴이나 손과 같은 오브젝트(object)를 인식한 후 오브젝트 간 위치 관계를 계산할 수 있다. 예를 들어, 모션 정보 분석부(210)는 얼굴과 2개의 손 사이의 거리 및 각도, 2개의 손 사이의 거리 및 각도 등을 계산할 수 있다.
1차 예측부(220)는 모션 정보 분석에 의해 트리거된 사용자 의도의 일부분을 예측한다. 예를 들어, 1차 예측부(220)는 영상을 포함하는 모션 정보 분석을 통해 1차적으로 스크린에 있는 오브젝트를 선택하는 모션인지 예측할 수 있다.
2차 예측부(230)는 1차 예측부(220)에서 예측된 사용자 의도의 일부분 및 멀티 모달 감지부(130)로부터 입력된 멀티 모달 정보를 이용하여 사용자 의도를 예측한다.
2차 예측부(230)는 사용자 의도를 예측하기 위하여 멀티 모달 센서로부터 입력되는 멀티 모달 정보를 1차적으로 예측된 사용자 의도의 일부분과 연관되도록 해석할 수 있다. 일예로, 1차적으로 예측된 사용자 의도의 일부분이 디스플레이 화면에 표시된 오브젝트의 선택이고, 2차 예측부(230)는 멀티 모달 감지부(130)로부터 음성이 입력되면, 입력된 음성을 오브젝트 선택과 연관하여 해석함으로써 2차적으로 사용자 의도를 예측할 수 있다.
또 다른 예로, 1차 예측부(220)가 1차적으로 예측된 사용자 의도의 일부분을 마이크를 입으로 가져가는 것으로 예측하고, 멀티모달 감지부(130)에서 카메라와 같은 영상 센서(134)를 통해 입의 움직임이 감지되고, 마이크와 같은 음향 센성(132)를 통해 음성이 입력되는 경우, 2차 예측부(230)는 사용자 의도를 음성 명령 입력으로 예측할 수 있다. 음성 명령 입력 의도를 예측하기 위해, 2차 예측부(230) 음향 신호로부터 음성 구간을 검출하고, 검출된 음성 구간에 대한 특징 추출 및 분석을 통한 의미 분석을 수행하여 사용자 의도 적용부(124)에서 이용할 수 있는 형태로 만들 수 있다.
또 다른 예로, 1차 예측부(220)가 마이크를 입으로 가져가는 것을 1차적으로 사용자 의도의 일부분으로 예측하고, 멀티모달 감지부(130)에서 카메라와 같은 영상 센서(134)를 통해 입술이 앞으로 돌출되는 영상이 일관성있게 감지되고, 마이크를 통해 호흡음(breath sound)이 입력되는 경우, 2차 예측부(230)는 사용자 의도를 불기(blow)로 예측할 수 있다.
위의 두 예에서 사용자 의도는 “마이크를 입으로 가져가 음성 명령 입력”과 “마이크를 입으로 가져가 불기”로 각각 다르다. 그러나 두 사용자 의도의 일부분은 “마이크를 입으로 가져가”는 것으로 공통이며, 1차 예측부(220)는 이러한 사용자 의도의 일부분을 먼저 예측하여 사용자 의도의 범위를 좁힐 수 있다. 1차 예측부(220)에 의해 좁혀진 사용자 의도의 범위내에서 2차 예측부(230)는 멀티모달 정보를 고려하여 사용자 의도를 예측할 수 있다. 위의 두 예의 경우만 고려하면, “마이크를 입으로 가져가”는 모션이 감지되면 1차 예측부(220)에 의하여 사용자 의도의 범위는 “음성 명령 입력”과 “불기”로 제한되며, 2차 예측부(230)는 감지되는 멀티 모달 정보를 고려하여 사용자 의도가 “음성 명령 입력”인지 “불기”인지 판단할 수 있다.
도 3은 이러한 도 2의 사용자 의도 예측부의 예시적인 동작을 나타내는 도면이다.
1차 예측부(220)는 모션 정보 분석부(210)에서 분석된 모션 정보를 이용하여 사용자 의도의 일부분을 예측할 수 있다. 2차 예측부(230)는 멀티 모달 감지부(130)의 영상 센서(134)에 의해 감지된 영상 또는 음향 센서(132)로부터 감지된 음향 신호 등의 멀티 모달 신호를 입력 받아서, 음성이 검출되고 있는지 여부에 대한 정보를 생성하여 사용자의 의도를 예측할 수 있다.
일 예로, 모션 정보 분석부(210)는 사용자의 머리 및 손목에 장착된 모션 센서로부터 감지된 모션 정보를 이용하여 사용자의 입과 마이크를 잡은 손 사이의 거리를 계산한다(310). 모션 정보 분석부(210)는 손목의 회전 각도로부터 마이크의 방향을 계산한다(320).
1차 예측부(220)는 모션 정보 분석부(210)에 의해 계산된 거리 및 방향 정보를 이용하여, 사용자가 마이크를 입으로 가져다 대는 모션인지 예측하여 사용자 의도의 일부분을 예측한다(330). 예를 들어, 1차 예측부(220)는 사용자의 입과 마이크를 잡은 손의 위치가 입 주위 반경 20 cm 이내이고, 마이크 방향이 입을 향하고 있다고 결정되면, 사용자가 마이크를 입으로 가져오려고 하는 것으로 예측할 수 있다.
이 경우, 2차 예측부(230)는 마이크와 같은 음향 센서(132)와 카메라와 같은 영상 센서(134)로부터 입력된 멀티모달 입력 신호를 분석하여 음성 명령 의도인지, 허밍이나 불기와 같은 의도인지 등으로, 사용자 의도를 예측할 수 있다.
2차 예측부(230)는 사용자 의도 일부분 예측, 즉 1차 예측이 마이크를 입으로 가져오는 것이고, 카메라로부터 입술의 움직임이 감지되고, 마이크에 의해 감지된 음향 신호로부터 음성이 검출되면 사용자 의도를 음성 명령 의도로 결정할 수 있다(340). 이와 달리 1차 예측이 마이크를 입으로 가져오는 것이고, 카메라로부터 입술을 앞으로 돌출하는 영상이 감지되고, 마이크로부터 입력되는 음향 신호로부터 호흡음(breath sound)이 검출되면, 2차 예측부(230)는 사용자 의도를 불기(blow)로 결정할 수 있다(350).
도 4는 사용자 의도의 일부분이 예측된 후, 추가적인 멀티모달 입력을 받아 사용자의 의도를 예측하는 동작의 일 예를 나타내는 도면이다.
2차 예측부(230)는 1차 예측부(220)로부터 수신된 예측된 사용자 의도의 일부분이 마이크를 입으로 가져가는 것인 경우(410), 멀티 모달 감지부(130)에 포함된 마이크와 카메라 등의 센서를 활성화하여 멀티모달 신호를 입력 받는다(420).
2차 예측부(230)는 마이크로부터 입력받은 음향 신호와 카메라로부터 입력받은 영상 신호로부터 특징들을 추출하고, 특징들을 분류 및 분석한다(430).
음향 특징으로서 마이크로부터 입력받은 음향 신호에서 시간 에너지(Time Energy), 주파수 에너지(Frequency Energy), 영교차율(Zero Crossing Rate), LPC(Linear Predictive Coding), 셉스트럴 계수(Cepstral coefficients), 피치(pitch) 등 시간 영역의 특징이나 주파수 스펙트럼과 같은 통계적 특징 등이 추출될 수 있다. 추출될 수 있는 특징은 이들에 한정되지 않고 다른 특징 알고리즘에 의해 추출될 수 있다. 추출된 특징은 결정 트리(Decision Tree), 지원 벡터 머신(Support Vector Machine), 베이에시안 네트워크(Bayesian Network), 신경망(Neural Network)와 같은 분류 및 학습 알고리즘 등을 사용하여 입력 특징 음성(speech) 활동 클래스인지, 비음성(non-speech) 활동 클래스인지를 분류될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다.
특징 분석 결과 음성 구간이 검출되면(440), 2차 예측부(230)는 음성 명령 입력으로 사용자 의도를 예측할 수 있다. 2차 예측부(230)는 특징 분석 결과, 음성 구간이 검출되지 않고(440), 호흡음이 검출되면(450), 불기(blow)의도로 예측할 수 있다. 또한, 다른 종류의 특징이 검출됨에 따라 사용자 의도를 허밍 등 여러가지로 결정될 수 있다. 이때 2차 예측부(230)는 1차 예측으로부터 한정되는 범위내에서 사용자 의도를 예측할 수 있다.
따라서, 일 실시예에 따르면, 사용자의 멀티 모달 정보를 이용하여 사용자 의도를 예측하고, 예측 결과에 따라 음성 검출 동작의 수행을 제어할 수 있으므로 음성 인터페이스 사용시 사용자가 음성 입력 방법 예를 들어 사용자가 음성 입력을 위한 별도의 버튼이나 화면 터치 등의 동작 방법 등을 별도로 학습하지 않고도 직관적으로 음성을 입력할 수 있다.
2차 예측부(230)는, 마이크로부터 음향 정보 외에도, 카메라와 같은 영상 센서(134)로부터 입력되는 영상 정보와 성대 마이크와 같은 생체 정보 센서(136)로부터 입력되는 사람이 음성을 발화할 때 변화되는 적어도 하나의 감지 정보 중 적어도 하나를 음향 신호로부터 추출된 특징 정보와 함께 이용하여 음성 구간을 검출하고, 검출된 음성 구간의 음성을 처리할 수 있다. 여기에서, 감지 정보는 사용자의 입 모양 변화 등 나타내는 영상 정보, 발화시 나오는 입김 등에 의해 변화하는 온도 정보 및 발화시 진동하는 목구멍 또는 턱뼈 등 신체 부위의 진동 정보, 발화시 얼굴이나 입에서 나오는 적외선 감지 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
사용자 의도 적용부(124)는 음성 구간이 검출되면(440), 검출된 음성 구간에 속한 음성 신호를 처리하여 음성 인식을 수행하고, 음성 인식 결과를 이용하여 응용 모듈을 전환시킬 수 있다. 예를 들어, 인식 결과에 따라 애플리케이션이 실행되어, 이름이 인식되면, 인식된 이름에 대한 전화번호가 검색되거나, 검색된 전화번호로 전화를 거는 동작 등 지능적인 음성 입력 시작 및 종료 전환이 가능해질 수 있다. 또한, 사용자 의도 추론 장치(100)가 모바일 커뮤니케이션 디바이스로 구현된 경우, 멀티 모달 정보에 기반하여 음성 통화 시작 및 종료 의도를 파악하여 사용자가 통화 버튼을 누르는 등 별도의 동작을 하지 않더라도 자동으로 음성 통화 모드로 동작 모드가 전환될 수 있다.
도 5는 사용자 의도의 일부분이 예측된 후, 추가적인 멀티모달 입력을 받아 사용자의 의도를 예측하는 동작의 다른 예를 나타내는 도면이다.
2차 예측부(230)는 1차 예측부(220)로부터 수신된 1차 예측된 사용자 의도의 일부분이 특정 오브젝트의 선택인 경우(460), 카메라와 초음파 센서 등의 센서를 활성화하여 멀티모달 신호를 입력 받는다(470).
2차 예측부(230)는 입력받은 멀티모달 신호를 분석하여(480), 사용자 의도를 예측한다. 이때, 예측되는 사용자 의도는 1차 예측으로부터 한정되는 범위내의 의도들일 수 있다.
2차 예측부(230)는 멀티모달 신호 분석 결과, 손을 흔드는 동작으로 판단할 수 있다(490). 2차 예측부(230)는 사용자 의도 적용부(124)에서 실행중인 애플리케이션에 따라서, 손을 흔드는 동작을 화면상에 도시되는 특정 아이템 또는 파일을 삭제하라는 의도로 해석하여, 사용자 의도 적용부(224)에서 특정 아이템 또는 파일이 삭제되도록 제어할 수 있다.
도 6은 2차 예측부(230)에서 음향 신호와 영상 신호를 함께 이용하여 통합 분석하는 특징 기반 신호 분류에 대한 일예를 나타내는 도면이다.
2차 예측부(230)는 음향 특징 추출부(510), 음향 특징 분석부(520), 영상 특징 추출부(530), 영상 특징 분석부(540) 및 통합 분석부(550)를 포함할 수 있다.
음향 특징 추출부(510)는 음향 신호로부터 음향 특징을 추출한다. 음향 특징 분석부(520)는 음향 특징들에 분류 및 학습 알고리즘을 적용하여 음성 구간을 추출한다. 영상 특징 추출부(530)는 일련의 영상 신호로부터 영상 특징을 추출한다. 영상 특징 분석부(540)는 추출된 영상 특징들에 분류 및 학습 알고리즘을 적용하여 음성 구간을 추출한다.
통합 분석부(550)는 음향 신호와 영상 신호에 의해 각각 분류된 결과를 융합하여 최종적으로 음성 구간을 검출한다. 이때, 음향 특징 및 영상 특징을 개별적으로 적용하거나 두 특징을 융합하여 적용할 수 있으며, 다른 신호 예를 들어, 진동, 온도 등을 나타내는 신호로부터 특징이 추출 및 분석되는 경우, 통합 분석부(550)에서 음향 신호 및 영상 신호로부터 추출된 검출 정보와 융합하여 음성 구간이 검출될 수 있다.
일 실시예에 따르면, 음성 인터페이스 사용시 사용자가 음성 입력 방법을 별도로 학습하지 않고도 직관적으로 음성을 입력할 수 있다. 일 예로, 사용자가 음성 입력을 위한 별도의 버튼이나 화면 터치 등의 동작을 할 필요가 없다. 또한, 가정 잡음, 차량 잡음, 비화자 잡음 등 잡음의 종류나 정도 등에 관계없이 다양한 잡은 환경에서 정확한 사용자 음성 구간 검출을 할 수 있다. 또한, 영상 이외에도 다른 생체 정보를 이용하여 음성 검출을 할 수 있으므로 조명이 너무 밝거나 어두운 경우 또는 사용자 입이 가려지는 상황에서도 사용자의 음성 구간을 정확하게 검출할 수 있다.
도 7은 일 실시예에 따른 멀티 모달 정보를 이용하는 사용자 의도 추론 방법을 나타내는 도면이다.
사용자 의도 추론 장치(100)는 적어도 하나의 모션 센서로부터 감지된 모션 정보를 수신한다(610). 사용자 의도 추론 장치(100)는 수신된 모션 정보를 이용하여 1차적으로 사용자 의도의 일부분을 예측한다(620).
적어도 하나의 멀티 모달 센서로부터 입력된 멀티 모달 정보가 수신되면(630), 사용자 의도 추론 장치(100)는 1차적으로 예측된 사용자 의도의 일부분 및 멀티 모달 정보를 이용하여 2차적으로 사용자 의도를 예측한다(640). 2차적으로 사용자 의도를 예측하는 단계에서, 멀티 모달 센서로부터 입력되는 멀티 모달 정보를 1차적으로 예측된 사용자 의도의 일부분과 연관되도록 해석하는 동작이 수행될 수 있다.
1차적으로 예측된 사용자 의도의 일부분을 이용하여 2차적 사용자 의도 예측 과정에서 수행되는 동작을 실행시키기 위한 제어 신호를 생성할 수 있다. 2차적 사용자 의도 예측 과정에서 수행되는 동작을 실행시키기 위한 제어 신호는 사용자 의도 추론 장치(100)에 의해 제어되는 멀티 모달 센서의 동작을 제어하는 제어 신호일 수 있다. 사용자 의도는 1차적으로 예측된 사용자 의도의 일부분의 범위 내에서, 적어도 하나의 멀티 모달 센서로부터 입력된 멀티 모달 정보를 이용하여 결정될 수 있다.
본 발명의 일 양상은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현될 수 있다. 프로그램을 구현하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 당해 분야의 컴퓨터 프로그래머에 의하여 용이하게 추론될 수 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 디스크 등을 포함한다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 저장되고 실행될 수 있다.
이상의 설명은 본 발명의 일 실시예에 불과할 뿐, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 본질적 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명의 범위는 전술한 실시예에 한정되지 않고 특허 청구범위에 기재된 내용과 동등한 범위 내에 있는 다양한 실시 형태가 포함되도록 해석되어야 할 것이다.
본 발명은 컴퓨터, 전자제품, 컴퓨터 소프트웨어 및 정보기술영역에서 산업상 이용가능하다.

Claims (17)

  1. 적어도 하나의 모션 정보를 이용하여 사용자 의도의 일부분을 예측하는 1차 예측부; 및
    상기 예측된 사용자 의도의 일부분 및 적어도 하나의 멀티 모달 센서로부터 입력된 멀티 모달 정보를 이용하여 사용자 의도를 예측하는 2차 예측부를 포함하는 사용자 의도 추론 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 1차 예측부는 상기 예측된 사용자 의도의 일부분을 이용하여 상기 사용자 의도를 예측하는 과정에서 수행되는 동작을 실행시키기 위한 제어 신호를 생성하는 사용자 의도 추론 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 사용자 의도를 예측하는 과정에서 수행되는 동작을 실행시키기 위한 제어 신호는 상기 사용자 의도 추론 장치에 의해 제어되는 멀티 모달 센서의 동작을 제어하는 제어 신호인 사용자 의도 추론 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 2차 예측부는 사용자 의도를 예측하기 위하여 상기 멀티 모달 센서로부터 입력되는 멀티 모달 정보를 상기 예측된 사용자 의도의 일부분과 연관되도록 해석하는 사용자 의도 추론 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 예측된 사용자 의도의 일부분이 디스플레이 화면에 표시된 오브젝트의 선택이고, 상기 멀티 모달 센서로부터 음성이 입력되면, 상기 2차 예측부는 상기 입력된 음성을 상기 오브젝트 선택과 연관하여 해석함으로써 사용자 의도를 예측하는 사용자 의도 추론 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 2차 예측부는, 상기 예측된 사용자 의도의 일부분의 범위 내에서, 적어도 하나의 멀티 모달 센서로부터 입력된 멀티 모달 정보를 이용하여 사용자 의도를 예측하는 사용자 의도 추론 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 예측된 사용자 의도의 일부분이 마이크를 입에 가져가는 동작인 경우, 상기 2차 예측부는, 음향 신호를 감지하고, 감지된 음향 신호에 대하여 특징을 추출 및 분석하여, 사용자 의도를 예측하는 사용자 의도 추론 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 2차 예측부는, 상기 음향 신호에서 음성 구간이 검출되는지 결정하고, 음성 구간이 검출되는 경우 사용자 의도를 음성 명령 의도로 예측하는 사용자 의도 추론 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 2차 예측부는, 상기 음향 신호에서 호흡음이 검출된 경우, 사용자 의도를 불기로 예측하는 사용자 의도 추론 장치.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 예측된 사용자 의도의 일부분이 디스플레이 화면에 표시된 오브젝트의 선택인 경우, 상기 2차 예측부는, 멀티 모달 정보를 이용하여 사용자 의도를 상기 선택된 오브젝트에 대한 삭제, 분류 및 정렬 중 적어도 하나로 예측하는 사용자 의도 추론 장치.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 사용자 의도 예측 결과를 이용하여 상기 사용자 의도 추론 장치에서 제어되는 소프트웨어 또는 하드웨어를 제어하는 사용자 의도 적용부를 더 포함하는 사용자 의도 추론 장치.
  12. 적어도 하나의 모션 정보를 수신하는 단계;
    상기 수신된 모션 정보를 이용하여 사용자 의도의 일부분을 예측하는 단계;
    적어도 하나의 멀티 모달 센서로부터 입력된 멀티 모달 정보를 수신하는 단계; 및
    상기 예측된 사용자 의도의 일부분 및 상기 멀티 모달 정보를 이용하여 사용자 의도를 예측하는 단계를 포함하는 사용자 의도 추론 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 예측된 사용자 의도의 일부분을 이용하여 상기 사용자 의도를 예측하는 과정에서 수행되는 동작을 실행시키기 위한 제어 신호를 생성하는 단계를 더 포함하는 사용자 의도 추론 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 사용자 의도를 예측하는 과정에서 수행되는 동작을 실행시키기 위한 제어 신호는 상기 사용자 의도 추론 장치에 의해 제어되는 멀티 모달 센서의 동작을 제어하는 제어 신호인 사용자 의도 추론 방법.
  15. 제12항에 있어서,
    상기 사용자 의도를 예측하는 단계는,
    상기 멀티 모달 센서로부터 입력되는 멀티 모달 정보를 상기 예측된 사용자 의도의 일부분과 연관되도록 해석하는 단계를 포함하는 사용자 의도 추론 방법.
  16. 제12항에 있어서,
    상기 사용자 의도를 예측하는 단계에서, 사용자 의도는 상기 예측된 사용자 의도의 일부분의 범위 내에서, 적어도 하나의 멀티 모달 센서로부터 입력된 멀티 모달 정보를 이용하여 예측되는 사용자 의도 추론 방법.
  17. 제12항에 있어서,
    상기 사용자 의도 예측 결과를 이용하여 상기 사용자 의도 추론 장치에서 제어되는 소프트웨어 또는 하드웨어를 제어하는 단계를 더 포함하는 사용자 의도 추론 방법.
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