專利名稱：車輛中的智能音樂選擇方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種基于用戶喜好和駕駛情況的車輛中的智能音樂選擇方法。
背景技術(shù)：
在歷史上，主流音頻技術(shù)已經(jīng)從室內(nèi)市場轉(zhuǎn)移到汽車市場。示例有AM無線電、FM 無線電、立體聲、致密盤等。最近的室內(nèi)音頻的趨勢是改換廣播工業(yè)的互聯(lián)網(wǎng)無線電。在美國，在駕駛的同時收聽無線電的音樂對于駕駛者是司空見慣的；然而，當(dāng)駕駛 者的注意力從路面轉(zhuǎn)移到無線電控制時，這可能會成為安全隱患。由于傳統(tǒng)的無線電臺為 了商業(yè)目的而播放音樂，因此聽者可能會發(fā)現(xiàn)他們頻繁地改變電臺以搜索符合他們的喜好 的音樂。另外，很久以前已經(jīng)知道節(jié)奏會影響聽者的動作。結(jié)果，由于駕駛者收聽的音樂的 節(jié)奏加快，他們無意識地增加了駕駛速度。將用戶的喜好和駕駛情況與正在播放的音樂的 參數(shù)關(guān)聯(lián)將形成路面上更安全的駕駛。車載無線電在最近數(shù)年已經(jīng)發(fā)展成為復(fù)雜的媒體中心。車輛中的每位乘客可能會 有單獨的控制，媒體資源更多和更多樣化。與過去相比，為駕駛者提供了更多選擇。利用傳 統(tǒng)的控制在衛(wèi)星無線電的400個頻道之間進行選擇是令人生畏的任務(wù)，這增加了駕駛者的 感知負(fù)擔(dān)，因而從更重要任務(wù)分心。除了分心，操作無線電需要令人疲倦的感知努力，且削弱了駕駛感受。另一方面， 乘客對于他們的駕駛的環(huán)境幾乎不具有控制，而無線電通常作為他們可以控制的部件。因 此，乘客需要一種接口對媒體中心的播放施加控制，而不讓選擇壓垮他們。現(xiàn)代媒體中心的另一問題是它們是根據(jù)家庭娛樂系統(tǒng)的需求規(guī)劃的，對于車載使 用并不方便。它們通常分為多個單元，例如，無線電、DVD/⑶播放器、MP3播放器等。因此， 它們用正變得同樣復(fù)雜的其他傳統(tǒng)控制來競爭面板上的空間和引起用戶的注意。需要一種 在保持簡單使用的同時合并這些控制并使它們更緊湊的方法。其結(jié)果是，需要控制無線電 和減少用戶的感知負(fù)擔(dān)的新方法?？稍诘?，003，515號美國專利和第2006/0107822號、第2007/0169614號和 第2008/0269958號美國公開中找到背景信息。可在“2009年1月9日的STOate，San Francisco Chronicle 的 CES09 :Gracenote gives you a talking celebrity music guide”中找到進一步的背景信息。

發(fā)明內(nèi)容
在一實施例中，本發(fā)明包括一種在車輛中的智能音樂選擇的方法。所述方法包括 學(xué)習(xí)和/或取得對于與車輛的多種駕駛情況對應(yīng)的車輛中的音樂選擇的用戶喜好。接收指 示車輛的當(dāng)前駕駛情況的輸入?；趯W(xué)習(xí)和/或取得的對于與當(dāng)前駕駛情況對應(yīng)的車輛中 的音樂選擇的用戶喜好來選擇音樂。所述方法還包括播放選擇的音樂。更詳細(xì)地，本發(fā)明包括可合并到本發(fā)明的實施例的各種附加特征。在一特征中，車 輛包括自然語言接口，學(xué)習(xí)和/或取得用戶喜好還包括接收以通過自然語言接口接收的自然語言的形式指示用戶喜好的輸入。在另一特征中，車輛包括情感識別系統(tǒng)，學(xué)習(xí)和/或取 得用戶喜好還包括用情感識別系統(tǒng)處理接收的自然語言以確定用戶喜好。在另一特征中， 車輛包括情感咨詢系統(tǒng)，該情感咨詢系統(tǒng)包括自然語言接口，并且通過使用可聽的自然語 言和可視的顯示虛擬形象來與用戶互動。通過輸出表示用于虛擬形象的可視顯示的數(shù)據(jù)和 表示用于虛擬形象的音頻播放的講話的數(shù)據(jù)來為用戶提供可視和可聽的輸出。本發(fā)明的實施例可引入與選擇音樂的方式相關(guān)的各種附加特征。例如，選擇音樂 可包括基于學(xué)習(xí)和/或取得的用戶喜好選擇音樂電臺，并利用推薦系統(tǒng)來基于選擇的音 樂電臺選擇音樂。在推薦系統(tǒng)中，音樂單元的特定特征被識別和存儲在數(shù)據(jù)庫中。用戶通過 收聽音樂并告訴系統(tǒng)是否喜歡來開發(fā)他們自己的信息過濾器。系統(tǒng)識別用戶喜歡的特征并 基于來自用戶的響應(yīng)的歷史來提煉自己的選擇。對于每個特征的優(yōu)先級和滿意度被存儲在 用戶簡檔中。每個互聯(lián)網(wǎng)無線電臺具有其自己的用戶簡檔，單個用戶可具有若干電臺。用戶 可選擇適合他/她的當(dāng)前喜好的電臺。還可基于主動協(xié)同過濾系統(tǒng)(active collaborative filtering system)選擇音樂，所述主動協(xié)同過濾系統(tǒng)基于聯(lián)系組進一步提煉音樂選擇，所 述聯(lián)系組的成員為他們喜歡的音樂投票。向組的成員更頻繁地播放收到最多投票的音樂。 每個聯(lián)系組被稱為“電臺”。還可基于情境認(rèn)知(context awareness)系統(tǒng)選擇音樂，所述 情境認(rèn)知系統(tǒng)基于情境進一步提煉音樂選擇。在另一實施例中，本發(fā)明包括一種車輛中的智能音樂選擇的方法，包括接收指示 車輛的當(dāng)前駕駛情況的輸入；建立具有狀態(tài)向量的離散動態(tài)系統(tǒng)并接收輸入向量。狀態(tài)向 量表示當(dāng)前音樂選擇。輸入向量表示車輛的當(dāng)前駕駛情況。離散動態(tài)系統(tǒng)操作用于根據(jù)概 率狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型預(yù)測下一個音樂選擇，所述概率狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型表示對應(yīng)于車輛的多種駕駛 情況的車輛中的音樂選擇的用戶喜好。所述方法還包括使用離散動態(tài)系統(tǒng)預(yù)測下一個音樂選擇?；陬A(yù)測的下一個音 樂選擇來選擇音樂，并播放選擇的音樂。更具體地，所述方法還可包括學(xué)習(xí)和/或取得對于與車輛的多種駕駛情況對應(yīng) 的車輛中的音樂選擇的用戶喜好，并基于學(xué)習(xí)和/或取得的用戶喜好建立概率狀態(tài)轉(zhuǎn)換模 型。在另一實施例中，本發(fā)明包括一種用于車輛中的智能音樂選擇的系統(tǒng)，所述系統(tǒng) 包括用于選擇音樂的音樂人工智能模塊和被配置用于播放選擇的音樂的情境認(rèn)知音樂播 放器(CAMP)。音樂人工智能模塊被配置用于學(xué)習(xí)和/或取得對于與車輛的多種駕駛情況對 應(yīng)的車輛中的音樂選擇的用戶喜好，接收指示車輛的當(dāng)前駕駛情況的輸入，并基于學(xué)習(xí)和/ 或取得的對于與車輛的多種駕駛情況對應(yīng)的車輛中的音樂選擇的用戶喜好來選擇音樂。更具體地，情境認(rèn)知音樂播放器還可被配置用于根據(jù)用戶命令播放音樂。另外，音 樂人工智能模塊可在學(xué)習(xí)模式下工作，在所述學(xué)習(xí)模式下，音樂人工智能模塊根據(jù)響應(yīng)于 用戶命令播放的音樂，學(xué)習(xí)和/或取得的與多種駕駛情況對應(yīng)的車輛中的音樂選擇的用戶 喜好。此外，音樂人工智能模塊還可隨后工作在預(yù)測模式下，在預(yù)測模式下，音樂人工智能 模塊基于學(xué)習(xí)和/或取得的用戶喜好選擇音樂。


圖1是根據(jù)一實施例的用于汽車的情感咨詢系統(tǒng)的框圖2是根據(jù)一實施例的包括情境認(rèn)知音樂播放器和音樂人工智能(Al)模塊的用 于汽車的情感咨詢系統(tǒng)的框圖；圖3示出根據(jù)一實施例的音樂人工智能(Al)模塊的模型；圖4示出用于音樂AI模塊的轉(zhuǎn)換概率矩陣；圖5是示出根據(jù)本發(fā)明一實施例的智能音樂選擇的方法的框圖；圖6是示出智能音樂選擇的方法的更多詳細(xì)方面的框圖；圖7是示出智能音樂選擇的方法的更多詳細(xì)方面的框圖；圖8是示出根據(jù)本發(fā)明另一實施例的智能音樂選擇的方法的框圖。
具體實施例方式本發(fā)明的實施例包括基于用戶喜好和駕駛情況的車輛中的智能音樂選擇。在實現(xiàn) 智能音樂選擇的一種方式中，汽車中的各種媒體接口被合并為情感咨詢系統(tǒng)(EAS)中的單 個接口。應(yīng)理解，本發(fā)明的實施例不限于汽車或情感咨詢系統(tǒng)。通常，用于汽車的情感咨詢系統(tǒng)(EAS)將信息帶有感情地傳達給乘客。系統(tǒng)接收 指示車輛的操作狀態(tài)的輸入，將輸入轉(zhuǎn)換為表示模擬情感狀態(tài)的數(shù)據(jù)，并產(chǎn)生表示虛擬形 象(avatar)的數(shù)據(jù)，所述虛擬形象表達模擬的情感狀態(tài)?？娠@示虛擬形象。系統(tǒng)可從乘 客接收關(guān)于虛擬形象的情感狀態(tài)的查詢，并響應(yīng)查詢。示例的情感咨詢系統(tǒng)和方法在第 2008/0269958號美國公開中說明。如圖1所示，情感咨詢系統(tǒng)(EAS) 10的實施例幫助車輛14的乘客/用戶12操作 車輛14和經(jīng)由網(wǎng)絡(luò)17訪問遠(yuǎn)離車輛14的信息源16a、16b、16c，例如，web服務(wù)器等。當(dāng) 然，可以在任意類型的裝置和/或機器的情境(context)內(nèi)實施EAS 10的其他實施例。例 如，EAS 10可伴隨家用電器、手持計算機裝置等。EAS 10的某些實施例可被實施為可與另 一裝置和/或機器對接的集成模塊。用戶因而可隨身攜帶他們的EAS 10并使用它與想交 互的裝置和/或機器接口連接。其他的結(jié)構(gòu)和布置也是可行的。在圖1的實施例中，傳感器18檢測乘客12產(chǎn)生的輸入，并將輸入轉(zhuǎn)換為用于計算 機20的數(shù)字信息。計算機20接收這些輸入以及來自信息源16a、16b、16c和車輛系統(tǒng)22 的輸入。計算機20處理這些輸入并產(chǎn)生對于乘客12、信息源16a、16b、16c和車輛系統(tǒng)22 中的至少一個的輸出。激勵器/輸出器等24將對于乘客12的輸出從數(shù)字格式轉(zhuǎn)換為乘客 12可以感知的格式，可以是視覺的、聽覺的、觸覺的、與觸覺有關(guān)的等。在某些實施例中，乘客12通過遵循談話規(guī)則的語音對話與EAS 10交流。例如，乘 客12可以提問“在附近有沒有好的餐館？ ”。作為響應(yīng)，EAS 10可查詢合適的信息源16a、 16b、16c以及來自車輛系統(tǒng)22的地理位置信息，確定在車輛14的當(dāng)前位置附近的好評的餐 館的列表。EAS 10可用模擬對話進行回答“有好幾個。想聽一下列表么？”。來自乘客的 肯定響應(yīng)可使得EASlO讀列表。乘客12還可命令EAS 10改變與車輛系統(tǒng)22相關(guān)聯(lián)的某些參數(shù)。例如，乘客12 可提出“今天我想要開快點”。作為響應(yīng)，EAS 10可提問“想要用于高性能駕駛的動力系統(tǒng) 優(yōu)化？”。乘客12的肯定響應(yīng)可使得EAS 10改變發(fā)動機運轉(zhuǎn)參數(shù)以提高性能。在某些實施例中，可不需要任何按鈕或物理地將輸入提供到EAS 10來開始與EAS 10的語音對話。這樣的開放式麥克風(fēng)功能允許乘客12以該乘客12與車輛14中的另一乘客開始交談的方式相同的方式開始與EAS 10的交談。乘客12還可在EAS 10正在說話的同時對EAS 10插嘴。例如，在EAS 10正在讀 上面提到的餐館的列表的同時，乘客12可插話“更多地說說餐館X”。作為響應(yīng)，EAS 10會 停止讀列表并查詢適當(dāng)?shù)男畔⒃?6a、16b、16c以收集關(guān)于餐館X的附加信息。EAS 10可隨 后向乘客12讀附加信息。在某些實施例中，激勵器/輸出器24包括選擇性顯示虛擬形象的屏幕。虛擬形象 可以是人、動物、機器、植物、車輛等的圖形表示，并且可包括能夠可視化傳達情感的特征， 例如臉等。例如，如果車輛14的速度大于制造商或用戶定義的閾值，則可將虛擬形象從視 線中隱藏。然而，還可繼續(xù)聽到虛擬形象的聲音。當(dāng)然，可使用任意的合適類型的顯示技術(shù)， 例如，全息或平視顯示(head-up display)。虛擬形象的模擬的人類情感狀態(tài)可取決于多種不同的標(biāo)準(zhǔn)，所述標(biāo)準(zhǔn)包括乘客12 的估計的情感狀態(tài)、車輛14的情況和/或EAS 10正在執(zhí)行任務(wù)的質(zhì)量等。例如，傳感器18 可檢測乘客12的頭部運動、講話語調(diào)、生物遺傳信息等，當(dāng)計算機20對其進行處理時，指示 乘客12生氣。作為一示例的響應(yīng)，當(dāng)乘客12生氣時，EAS 10可限制或不繼續(xù)進行與乘客 12開始的對話。作為另一示例的響應(yīng)，虛擬形象可被渲染為憂郁的色調(diào)和關(guān)切的面部表情， 并以冷靜的聲音提問“有什么煩惱么？ ”。如果乘客12回答說“因為這交通狀況，我想我上 班快要遲到了”，虛擬形象可提問“需要我為你尋找更快的路線嗎？”或“想要我給誰打個電 話嗎？ ”。如果乘客12回答說“不，這是唯一的路...”，則虛擬形象可提問“想聽點古典音 樂嗎？”。乘客12可能回答“不，但是你可以告訴我關(guān)于即將到來的選舉嗎？”。作為響應(yīng)， EAS 10可查詢合適的信息源16a、16b、16c以收集與選舉相關(guān)的最新新聞。在查詢期間，如 果與信息源16a、16b、16c的通信鏈接很強，則虛擬形象可表現(xiàn)得高興。然而，如果與信息源 16a、16b、16c的通信鏈接很弱，則虛擬形象可表現(xiàn)得悲傷，促使乘客提問“得到關(guān)于選舉的 新聞很困難嗎？ ”。虛擬形象可回答“是的，建立遠(yuǎn)程通信鏈接遇到麻煩了”。在上述交流期間，如果例如車輛14經(jīng)歷了頻繁的加速和減速或其他粗糙的處理， 則虛擬形象可表現(xiàn)為變得沮喪。模擬情感的這種改變可促使乘客12問“怎么了 ？”。虛擬 形象可回答“你的駕駛正在傷害我的燃料效率。你可能要減少頻繁的加速和減速”。如果例 如虛擬形象沒有理解來自乘客12的命令或查詢，則虛擬形象還可表現(xiàn)得迷惑?？膳c虛擬形 象繼續(xù)這種類型的對話，虛擬形象通過其外表、表情、音調(diào)、語調(diào)等動態(tài)地改變其模擬的情 感狀態(tài)以向乘客12傳達信息。EAS 10還可基于乘客12與EAS 10之間的互動歷史學(xué)習(xí)預(yù)期的請求、命令和/或 喜好。例如，EAS 10可學(xué)習(xí)到，當(dāng)周圍環(huán)境溫度超過80°華氏溫度時，乘客12喜好72°華 氏溫度的車廂溫度，而當(dāng)是多云天氣，周圍環(huán)境溫度低于40°華氏溫度時乘客12喜好78° 華氏溫度的車廂溫度。對于這樣的氣候控制設(shè)置和周圍溫度的記錄可通知EAS 10關(guān)于乘 客12的這種明顯的喜好。相似地，EAS 10可學(xué)習(xí)到，乘客12在車輛啟動時喜好收聽當(dāng)?shù)?交通報道。在車輛啟動之后對于交通新聞的若干請求的記錄可促使EAS 10在車輛12啟動 時收集這種信息并向乘客12提問是否想收聽當(dāng)?shù)亟煌āＦ渌膶W(xué)習(xí)行為也是可行的?？捎贸丝投x的標(biāo)準(zhǔn)補充和/或初始化這些學(xué)習(xí)請求、命令和/或喜好。例如，乘 客12可通知EAS 10不喜歡討論體育但是喜歡討論音樂等。在該示例中，EAS 10可避免與 乘客12開始關(guān)于體育的對話而周期性地與乘客12談?wù)撘魳贰?br> 應(yīng)理解，情感咨詢系統(tǒng)(EAS)可以以多種方式實施，這里的描述是示例性的。在美 國第2008/0269958號公開中提供了示例的情感咨詢系統(tǒng)的詳細(xì)說明。通常，通過繼續(xù)參照 圖1，計算機20與信息源16a、16b、16c通信，并與各種外圍裝置(例如，按鈕、視頻相機、車 輛BUS控制器、音響裝置和專用車輛網(wǎng)絡(luò))通信。計算機20還與渲染虛擬形象的顯示器通 信。當(dāng)然，其他配置和布置也是可行的?；谟脩粝埠煤婉{駛情況的車輛中的智能音樂選擇的本發(fā)明示例性實施例將汽 車中的各種媒體接口合并到EAS 10中的單個接口。EAS 10將隨后作為數(shù)字媒體中心，但是 具有適合于車輛使用的自然語言接口和虛擬形象。通過這種方式，僅需要一個裝置來選擇 衛(wèi)星無線電、互聯(lián)網(wǎng)無線電、傳統(tǒng)無線電、電視、互聯(lián)網(wǎng)視頻、mp3和視頻播放器、DVD/⑶播 放器等上的媒體，而不是具有用于每個裝置的單獨接口。這節(jié)省了面板上的空間，降低了車 廂的混亂，意味著僅需一個接口需要車輛乘客被理解為控制全部系統(tǒng)。更具體地，根據(jù)應(yīng)用，本發(fā)明的實施例包括可以單獨或組合實施的各種特征。根據(jù)一個計劃的特征，作為共用接口的EAS 10還具有被稱為推薦系統(tǒng)的信息過 濾系統(tǒng)，該系統(tǒng)幫助乘客選擇希望播放的媒體。推薦系統(tǒng)目前是值得考慮研究的課題，應(yīng)理 解，這樣的推薦系統(tǒng)的實現(xiàn)可以采取各種形式。利用這種系統(tǒng)，乘客可使用“and”和“or”指 定他們想要聽的一組音樂示例。例如，乘客可能以自然語言說(因為在EAS 10下實施)“我 想聽一些像BillyJoel (鋼琴家)、Janis Joplin或Joe Cocker的東西，但是不想聽King Crimson或Henri Mancini這將使得系統(tǒng)選擇乘客已經(jīng)指定的組之外、但是仍然與乘客 喜歡的歌曲相似并與乘客不喜歡的歌曲不相似的歌曲。推薦系統(tǒng)的示例在互聯(lián)網(wǎng)無線電服務(wù)中找到，互聯(lián)網(wǎng)無線電服務(wù)正變得越來越流 行，這是由于用戶能夠設(shè)置他們的音樂喜好并播放根據(jù)他們的說明制作被播放的歌曲。當(dāng) 用戶第一次登錄互聯(lián)網(wǎng)無線電站點時，他們被要求選擇他們想要收聽的藝術(shù)家或音樂流 派。此時，創(chuàng)建播放列表，隨著用戶收聽，他們可提供某種形式的反饋以指示他們喜歡或不 喜歡特定的歌曲。用戶喜歡或不喜歡的每首歌曲可被分解為若干參數(shù)。具體地，美國第 7003515號專利討論了一種用于識別歌曲的特征并對其分類的算法；然而，存在可用于完 成這樣的算法的若干軟件包。隨著用戶的歷史信息的累積，聽者的音樂喜好和不喜歡的特 定參數(shù)可被編譯?；ヂ?lián)網(wǎng)無線電臺可使用這樣的信息以選擇播放的歌曲?；ヂ?lián)網(wǎng)無線電臺 實際上是一種自動選擇為特定用戶定制的音樂的信息過濾器。協(xié)同過濾器和推薦系統(tǒng)是兩 種類型的信息過濾器。這與實體廣播站形成對比。利用互聯(lián)網(wǎng)無線電，利用通過內(nèi)容的終 端用戶配置的可配置信息過濾器，而不是無線電臺或媒體出口的專家來完成選擇。經(jīng)常地，當(dāng)乘客播放媒體選擇時，系統(tǒng)詢問乘客是否對歌曲滿意以及為什么使用 或為什么不使用EAS自然語言接口。還使用EAS 10來評估乘客的狀態(tài)以確定乘客是否順 利地接收到媒體。這幫助推薦系統(tǒng)進一步提煉媒體的選擇，從而系統(tǒng)學(xué)習(xí)和/或取得用戶 的喜好。關(guān)于乘客的選擇的歷史信息用于訓(xùn)練推薦系統(tǒng)，從而使其逐漸學(xué)習(xí)和/或取得每 個乘客的喜好。系統(tǒng)還能夠使用與統(tǒng)計處理控制相關(guān)的實時聚類(clustering)方法檢測用戶的 喜好隨時間的改變。EAS 10可使用這些改變以估計駕駛者的情感(快速改變)、心情(較 慢的改變)、脾性(典型駕駛者狀態(tài))、個性(長期狀態(tài))、性別(音樂可具有性別差異)、種 族(種族音樂選擇)等。EAS 10使用該信息以確定EAS 10與乘客之間的交互模式。在另一示例中，EAS 10可估計駕駛者的年齡(音樂的時期)。更具體地，這不僅僅是年齡。這是 人們在大約14到22歲之間的成長期間學(xué)習(xí)的音樂。音樂還可取決于人居住的地方和受到 的影響。推薦系統(tǒng)還可允許乘客定義他們可能在不同時間取決于各種因素(例如，心情、 駕駛情況、旅程的目的、車輛中的其他乘客等)而喜歡的媒體的分組。EAS 10也可使用這些 選擇以確定乘客的狀態(tài)。根據(jù)另一設(shè)想的特征，主動協(xié)同過濾系統(tǒng)也可被添加到EAS 10，該EASlO允許用 戶通過聯(lián)系組(例如，政治學(xué)習(xí)、種族身份、地緣關(guān)系、顧客選擇、年齡、宗教、工作分類、公 司聯(lián)系等)進一步提煉媒體。協(xié)同過濾可與推薦系統(tǒng)以and (和)、or (或),nor (也不是)、 not (不是)的方式組合，并依靠萬維網(wǎng)上自組織的組的喜好來選擇歌曲。協(xié)同過濾器通常 不使用音樂的特征。它們排他地依靠成員的投票。例如，某人可能預(yù)訂Harvard Drinking 歌曲聯(lián)系組。該組的成員將向該組推薦他們認(rèn)為與該組的主題一致的媒體。當(dāng)多個組成員 推薦相同的歌曲時可得到增強，或者如果許多成員不支持在組中包括該媒體則可以取消。媒體可用于當(dāng)乘客由于與車輛的交互而從駕駛分心時主動地為車輛設(shè)置適當(dāng)?shù)?心情。父母可使用該系統(tǒng)限制十幾歲的駕駛者在駕駛時訪問某些音樂。如果駕駛者被強烈 的情感分心，則可選擇媒體以設(shè)置更適合和更安全的周圍環(huán)境。主動協(xié)同過濾系統(tǒng)也已經(jīng)成為值得考慮研究的課題，應(yīng)理解這樣的主動協(xié)同過濾 系統(tǒng)的實施可能采取多種形式。根據(jù)另一設(shè)想特征，可采用的第三類型的過濾/搜索方法是情境認(rèn)知。情境認(rèn)知 計算也已經(jīng)成為值得考慮研究的課題，應(yīng)理解情境認(rèn)知的實施可采取多種形式。在設(shè)想的特征中，關(guān)于車輛位置、由EAS 10確定的乘客狀態(tài)、附近感興趣的地點、 旅程長度、旅程剩余時間、股市的狀態(tài)、天氣、地形等的信息還用于提煉選擇的媒體的列表。 例如，EAS 10將通過導(dǎo)航系統(tǒng)知道駕駛者在特定旅途中打算采用的路線、車輛的速度、旅程 的大概時間長度、駕駛者可能需要停下加油的地方等。該信息可用于設(shè)計整個旅途的動態(tài) 播放列表，該列表將對乘客的媒體需求做出預(yù)期并在需要時提供給媒體。將各種媒體接口合并到EAS 10中的單個接口的本發(fā)明的實施例通過為乘客提供 使用口頭語言接口的便利，解決了在車輛中不能找到想要的媒體的沮喪的駕駛者的問題。 用戶將能夠進行關(guān)于音樂選擇的語音操作，以通過說像“下一首歌曲”、“我不喜歡這個藝術(shù) 家”或“我喜歡這首歌曲”的短句來建立他們的簡檔。除了如果用戶不喜歡正在播放的歌曲 而采取行動改變正在播放的歌曲之外，這些口頭命令將隨后被發(fā)送回到服務(wù)器，在該服務(wù) 器用戶的喜好可被更新。語言識別軟件可與情感識別軟件掛鉤，這將允許分析聽者正在說 的話以提取他們的情感連接。例如，他們可以中立地說“下一個”，這表示他們可能喜歡這首 歌曲但只是現(xiàn)在不想聽這首歌曲，或者他們可生氣地說“下一個”，這表示他們不喜歡這首 歌曲并且不想再聽這首歌曲。這可有助于迅速地建立用戶的喜好。研究已經(jīng)發(fā)現(xiàn)在駕駛速度和音樂節(jié)奏之間存在確實的相關(guān)性。除了將用戶的喜 好引入下一首歌曲的選擇之外，該系統(tǒng)還可引入當(dāng)前駕駛情況?？蓮能囕vCAN總線獲得駕 駛者的當(dāng)前速度的確定。另外，可從導(dǎo)航裝置或網(wǎng)站獲得道路上張貼的限速。如果確定了 駕駛者超速，則選擇的下一首歌曲可以是具有較舒緩節(jié)奏的歌曲以促使駕駛者降速。另外， 車輛外部的傳感器或者關(guān)于當(dāng)前交通情況的信息可用于確定用戶是否處于交通堵塞中，如果是，則選擇的音樂將具有較舒緩的節(jié)奏。如果確定道路不堵塞并且駕駛者低于限速，則選 擇的下一首歌曲可具有稍微較快的節(jié)奏。每天的時間也可用于確定接下來應(yīng)該播放什么音 樂，可能在上午較早的時候可播放愉快的音樂以幫助聽者提神并開始他們的每一天。在深 夜，也可選擇愉快的音樂以幫助防止駕駛者在開車的時候睡著。這些是本發(fā)明的實施例的若干優(yōu)點，實施例基于用戶的喜好和當(dāng)前駕駛情況智能 選擇將要播放的下一首歌曲。通過播放聽者喜歡的歌曲并且包括與無線電的口頭交互，用 于無線電控制所花費的時間被最小化，從而駕駛者的注意力從路面轉(zhuǎn)移的時間也被最小 化。將當(dāng)前駕駛情況引入將要播放的下一首歌曲的選擇可有助于安全駕駛實踐。另一優(yōu)點 在于個性化每個駕駛者的無線電的能力。圖2示出用于汽車的情感咨詢系統(tǒng)(EAS) 30的框圖。更具體地示出了 EAS 30，其包 括用于實施若干設(shè)想特征的情境認(rèn)知音樂播放器(CAMP) 32和音樂人工智能(Al)模塊34。 圖2的EAS 30通?？梢砸耘c上述的圖1的EAS 10相同的方式操作。此外，應(yīng)理解CAMP 32 和音樂AI模塊34是用于實施設(shè)想特征的一種可能方式。其他實施方式也是可行的。情境認(rèn)知音樂播放器(CAMP) 32是控制從互聯(lián)網(wǎng)源進入車輛揚聲器的聲音流的信 息過濾器。CAMP 32從音樂AI模塊34接受頻道選擇和主動命令，并從口頭對話系統(tǒng)/分配 器36接受指令。主動命令被發(fā)送到口頭對話系統(tǒng)36并作為由通過口頭對話系統(tǒng)36駕駛 者交互修改的命令返回。CAMP 32從分配器36和音樂AI 34接受命令，并從互聯(lián)網(wǎng)無線電系統(tǒng)38 (例如， 加利福利亞洲奧克蘭市Pandora媒體公司的PANDORA互聯(lián)網(wǎng)無線電、華盛頓州西雅圖市 RealNetworks公司的Rhapsody)接收數(shù)據(jù)。音樂AI 34將狀態(tài)消息輸出到數(shù)據(jù)管理器40， CAMP 32通過藍(lán)牙連接在車輛音響系統(tǒng)上播放音樂。本發(fā)明的實施例可提供個性化的情境認(rèn)知音樂播放器(CAMP)，CAMP實現(xiàn)外在的 乘客喜好以及在音樂選擇處理中發(fā)現(xiàn)的乘客喜好。有利地，這可克服駕駛者被音樂選擇的 數(shù)量壓垮的選擇矛盾，并可免費地或不需要預(yù)訂地提供媒體內(nèi)容。音樂選擇處理可以是不 可知源，不取決于任何特定互聯(lián)網(wǎng)無線電系統(tǒng)。有利地，可通過在正確的場合自動選擇正確 的歌曲來提高駕駛經(jīng)驗。繼續(xù)參照圖2，在該實施例中，在移動裝置50上實施情境認(rèn)知音樂播放器 (CAMP)32和音樂AI 34。移動裝置50可采用本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以理解的任意合適的裝 置的形式，并且移動裝置50與口頭對話系統(tǒng)/分配器36通過鏈路70進行通信。例如，移 動裝置50可采用移動電話或PDA的形式。在一種實施方式中，使用了 ARM硬件⑴K英格蘭 劍橋的ARM Holdings)和Windows移動操作系統(tǒng)(華盛頓州Redmond的微軟公司)?；ヂ?lián) 網(wǎng)無線電38被顯示為位于互聯(lián)網(wǎng)52。EAS 30的其他部件在處理器54中實施。處理器54 可采用本領(lǐng)域的技術(shù)人員可理解的任意合適的裝置。例如，處理器54可被實施為車輛中的 控制模塊。如所示，口頭對話系統(tǒng)/分配器36與語音識別部件60和虛擬形象部件62通信， 語音識別部件60和虛擬形象部件62與駕駛者64交互。另外，口頭對話系統(tǒng)/分配器36 還與情感對話部件66通信。最后，動力系A(chǔ)I 68與口頭對話系統(tǒng)/分配器36通信，并與包 括數(shù)據(jù)管理器40和CAN管理器82的CAN接口 80通信。EAS 30的這些不同部件可如上所 述進行操作。在圖2示出的實施例中，系統(tǒng)將具有兩種操作的模式學(xué)習(xí)模式和DJ模式。學(xué)習(xí)模式是默認(rèn)模式。在學(xué)習(xí)模式中，由用戶改變電臺而音樂AI 34對用戶的選擇進行觀察和 學(xué)習(xí)。更具體地，互聯(lián)網(wǎng)無線電38使得多個電臺可用于收聽。CAMP 32作為EAS 30到 互聯(lián)網(wǎng)無線電38的接口。也就是說，互聯(lián)網(wǎng)無線電38負(fù)責(zé)提供各種電臺，CAMP 32提供到 互聯(lián)網(wǎng)無線電38的接口，從而可選擇電臺。例如，互聯(lián)網(wǎng)無線電38可提供定制古典音樂電 臺、定制硬搖滾電臺等。CAMP 32將隨后從這些定制電臺中選擇電臺。在學(xué)習(xí)模式中，CAMP 32在用戶的引導(dǎo)下進行這些選擇。在學(xué)習(xí)模式中，由用戶改變電臺而音樂AI 34對用戶的選擇進行觀察和學(xué)習(xí)，唯 一例外的是用戶不指定精確的電臺名字而要求另一電臺。在這種情況下，音樂AI 34將選 擇適當(dāng)?shù)碾娕_。除了提供用于選擇的多個電臺之外，互聯(lián)網(wǎng)無線電38還允許這些電臺自己被用 戶定制。也就是說，對于從互聯(lián)網(wǎng)無線電38正在播放的特定電臺，互聯(lián)網(wǎng)無線電38從用戶 接受反饋，從而可定制該特定的電臺。對于以上提到的示例，互聯(lián)網(wǎng)無線電38可提供定制 的古典音樂電臺。該電臺僅播放古典音樂。最好，當(dāng)用戶調(diào)臺到古典音樂電臺時，來自用戶 的反饋為，例如，“我喜歡這首歌曲”(豎起拇指)，我不喜歡這首歌曲(“拇指向下”)，允許 互聯(lián)網(wǎng)無線電38進一步定制該電臺。另一方面，基于用戶反饋由用戶定制的所有的或者部 分的這些電臺，互聯(lián)網(wǎng)無線電38提供多個音樂或信息電臺。依次地，CAMP32在給定的時間 選擇用于用戶/駕駛者期望的電臺。在學(xué)習(xí)模式中，CAMP 32基于駕駛者的特定請求做出 選擇。在DJ模式中，系統(tǒng)基于音樂AI 34自動改變音樂電臺。CAMP 32選擇從互聯(lián)網(wǎng)無 線電38接收的電臺，音樂AI 34引導(dǎo)電臺選擇。這創(chuàng)建了一種智能隨機播放或DJ功能。 當(dāng)然用戶可仍然明確地選擇他們想要收聽的電臺。音樂AI 34將基于以下的三條規(guī)則改變 電臺(i)用戶請求改變電臺；(ii)用戶跳過連續(xù)三首歌曲并且連續(xù)三次投票“拇指朝下”; (iii)音樂AI 34基于用戶過去的喜好改變電臺。如以上解釋的，CAMP 32提供到互聯(lián)網(wǎng)無線電38的接口?；ヂ?lián)網(wǎng)無線電38提供 多個電臺，并接收反饋以允許每個電臺的定制。此外，在操作中，由CAMP 32在用戶或音樂 AI 34的引導(dǎo)下進行電臺選擇。用戶、音樂AI 34XAMP 32和互聯(lián)網(wǎng)無線電38之間的通信 允許互聯(lián)網(wǎng)無線電38繼續(xù)提煉電臺，并允許音樂AI 34繼續(xù)提煉用于基于用戶喜好和/或 駕駛情況選擇合適的電臺的邏輯和規(guī)則。在示出的實施例中，音樂AI 34將針對以下參數(shù)基于學(xué)習(xí)和/或取得的用戶的喜 好選擇電臺當(dāng)前位置、當(dāng)前電臺用去的時間(或歌曲的數(shù)量)、感知負(fù)擔(dān)、競爭力、車輛速 度、每天的時間。當(dāng)然，其他變化也是可行的。音樂AI 34和CAMP 32之間的交互將包括用戶投票支持歌曲/喜歡這首歌曲，用 戶改變包括新舊電臺的電臺。當(dāng)然，其他變化也是可行的。用戶可通過選擇收聽選擇的電臺，改變電臺和用拇指朝上或拇指朝下為每首歌曲 投票來給出關(guān)于電臺的反饋。如果用戶收聽到歌曲的結(jié)尾(沒有改變電臺)和/或用“拇 指朝上”為該首歌曲投票，則將向音樂AI 34發(fā)送關(guān)于電臺選擇的“肯定的”反饋。將通過 缺乏肯定反饋和電臺被改變的事件來指示否定的反饋。關(guān)于歌曲選擇的否定反饋將被發(fā)送 到互聯(lián)網(wǎng)無線電服務(wù)器38以提煉選擇的電臺。再一次地，其他變化也是可行的。
在示出的實施例中，來自用戶的命令(和對話)的命令序列通常包括從用戶發(fā)送 到口頭對話系統(tǒng)(SDS) 36、從SDS 36到CAMP 32以及如果合適的話到互聯(lián)網(wǎng)無線電38的命 令。通常，命令可由駕駛者說出并由語音識別轉(zhuǎn)換為計算機協(xié)議。在示出的實施例中，以下 命令(和對話)對于用戶是可用的 打開/關(guān)閉系統(tǒng)——發(fā)送到互聯(lián)網(wǎng)無線電38和CAMP 32兩者的命令。 改變到DJ模式(打開/關(guān)閉DJ模式)——發(fā)送到CAMP 32以使用音樂AI開始 自動電臺推薦的命令。該命令不出現(xiàn)表示系統(tǒng)應(yīng)處于學(xué)習(xí)模式。命令。
的命令。
選擇/改變電臺X——經(jīng)由CAMP 32發(fā)送到互聯(lián)網(wǎng)無線電38的命令。
切換/改變(另一)電臺——經(jīng)由CAMP 32發(fā)送到互聯(lián)網(wǎng)無線電38的命令。
進入下一首歌曲/跳過歌曲——經(jīng)由CAMP 32發(fā)送到互聯(lián)網(wǎng)無線電38的命令。
投票“拇指朝上”/我喜歡這首歌——經(jīng)由CAMP 32發(fā)送到互聯(lián)網(wǎng)無線電38的
投票“拇指朝下” /我不喜歡這首歌——經(jīng)由CAMP 32發(fā)送到互聯(lián)網(wǎng)無線電38
讓音樂AI 34選擇另一電臺——發(fā)送到CAMP 32的命令。
歌曲完畢——該命令對于用戶不可用，而將被發(fā)送到CAMP 32。
藝術(shù)家是誰？——發(fā)送到互聯(lián)網(wǎng)無線電38的命令。
歌曲的名字是什么？——發(fā)送到互聯(lián)網(wǎng)無線電38的命令。
打開/關(guān)閉通知——發(fā)送到CAMP 32。
為歌曲加標(biāo)簽——發(fā)送到互聯(lián)網(wǎng)無線電38的命令。
此外，在示出的實施例中，智能音樂選擇系統(tǒng)將通過EAS 30中可用的虛擬形象62
與用戶交互。虛擬形象的面部表情應(yīng)被映射為上述的命令如下 高興——我喜歡這首歌曲/ “拇指朝上”。 悲傷——我不喜歡這首歌曲/ “拇指朝下”，進入下一首歌曲/跳過歌曲。 失望——如果沒有理解命令/請求，如果播放歌曲遇到問題或延遲。 滿意——當(dāng)執(zhí)行了命令(和理解了請求)時-打開/關(guān)閉系統(tǒng)，改變DJ模式， 選擇/改變電臺X，切換/改變(另一)電臺。 中立-其他。在示出的實施例中，如果當(dāng)前狀態(tài)是低感知負(fù)擔(dān)，則將做出播放音樂沒有任何問 題或延遲或理解命令/請求的通知。繼續(xù)參照圖2，除了以上描述的基本功能之外，EAS 30還通過鏈路70提供命令以 用于控制CAMP 32。更具體地，用于控制CAMP 32的EAS鏈路命令包括運行、掛起、暫停、 繼續(xù)和發(fā)信號(hup)?？陬^對話系統(tǒng)/分配器36和音樂AI 34還提供與控制媒體播放器、音軌控制、通 知、電臺選擇和打開/關(guān)閉DJ模式相關(guān)的用于CAMP 32的命令。用于控制媒體播放器的命 令包括停止媒體播放器、啟動媒體播放器、暫停媒體播放器、繼續(xù)媒體播放器。音軌控制命 令包括告訴CAMP 32駕駛者喜歡正在播放的音軌、告訴CAMP 32駕駛者不喜歡正在播放的 音軌、告訴CAMP32跳過當(dāng)前音軌、告訴CAMP 32為當(dāng)前音軌加標(biāo)簽。與通知相關(guān)的命令包 括告訴CAMP 32關(guān)閉通知和告訴CAMP 32打開通知。電臺選擇命令包括用于選擇電臺的命令。另外，與D丁模式相關(guān)的命令包括D丁模式關(guān)閉和D丁模式打開。
以下是狀態(tài)消息的示例
< xml vers1on一” 1．0”encod1ng一”UTF一8” >
playerStatus一’ stopped’
stat1on一…； stat1onXYZ…；
status一…； normal…；
DJstatus一…； true…；
execut1onStatus一…； stopped…；
stat1onL1st一…； Str1ng…；[o1oo]xmlns一’’camp’’1[o1 01]<tract1nformat1on[o1 02]album一…； Str1ng…；[o103]art1st一”Str1ng”[o104]t1tle一”Str1ng”[o105]label一”Str1ng”[o1 06]genre一’Str1ng’[o107]graph1c一’’http／／www．ford．com’’[o1 08]pub“cat1onDate一”Str1ng”[o109]／＼
]0]<／CamDStatuS>
狀態(tài)屬性的可能值列舉如下
。playerStatus(播放器狀態(tài))停止1播放1暫停1繼續(xù)。
。stat1on(電臺)駕駛者定義的字符串名字。
。status(狀態(tài))正常1警告1嚴(yán)重1致命。
。DJstatus(DJ狀態(tài))真1假。
。execut1onStatus(執(zhí)行狀態(tài))停止1運行。
。stat1onL1st(電臺列表)可選擇的所有電臺名字的分頁列表。
。tract1nformat1on(音軌信息)(音軌信息屬性是可選的)
。album(專輯)字符串的專輯名字。[o120] 。art1st(藝術(shù)家)字符串的藝術(shù)家名字。
。t1tle(標(biāo)題)字符串的音軌的標(biāo)題。[o122] 。label(標(biāo)簽)記錄專輯／音軌的標(biāo)簽。[o123] 。genre(流派)CDDB數(shù)據(jù)庫定義的歌曲的流派。[o124] 。graph1c(圖形)圖形圖像的URL。[o125] 。pub]1cat1onDate(發(fā)布日期)發(fā)布音軌的日期。
應(yīng)理解，包括CAMP 32和音樂AI 34，并且包括所有描述的功能屬性的EAS 30僅僅 是示例性的。這樣，本發(fā)明的實施例可采用多種形式，也可采用其他方式來實施包括的特征 和用于智能音樂選擇的功能屬性中的一個或多個。另外，已經(jīng)將音樂AI 34描述為引導(dǎo)CAMP 32進行電臺選擇，并繼續(xù)提煉用于基于 用戶喜好和/或駕駛情況選擇合適的電臺的邏輯和規(guī)則。應(yīng)理解，存在多種可能的方式來 實施音樂AI 34，或根據(jù)本發(fā)明包括的一個或多個特征實施其他形式的智能音樂選擇。以下描述的是用于EAS 30的音樂AI 34的示例實施例。音樂AI 34在不同情況下保持駕駛者的音樂選擇的音軌，并使用該信息來提供與 總結(jié)的駕駛者的喜好和當(dāng)前情況對應(yīng)的自動音樂選擇。在這里描述的實施例中的音樂AI 34基于使用馬爾科夫鏈(MC)概率模型的學(xué)習(xí)和推理算法。如圖2所示，音樂AI 34(經(jīng)由 CAMP 32)與互聯(lián)網(wǎng)無線電38和數(shù)據(jù)管理器40通信。音樂AI 34駐留在移動裝置50中，并且需要用于駕駛者的音樂選擇的閃存。需要 的存儲器取決于輸入選擇和電臺的數(shù)量。默認(rèn)配置要求少于IkB的存儲器。本發(fā)明的實施例可具有若干優(yōu)點。某些實施例可自動總結(jié)、學(xué)習(xí)和存儲被定義為 電臺(電臺通常與不同的音樂風(fēng)格相關(guān)聯(lián))的駕駛者的音樂喜好。某些實施例可識別將 電臺與某些預(yù)定義的駕駛情況(例如，每天的時間、駕駛風(fēng)格、工作負(fù)擔(dān)指標(biāo)和平均車輛速 度)鏈接的映射(假設(shè)這樣的相關(guān)性存在)。某些實施例能夠進行基于識別的關(guān)系的電臺 之間的自動切換(DJ模式)。此外，某些實施例可自動保持和更新電臺與駕駛情況之間的關(guān)系。某些實施例可 將信息轉(zhuǎn)發(fā)到其他音樂應(yīng)用，所述其他音樂應(yīng)用可以以與電臺的概念相似的組來構(gòu)建音樂 選擇。通常，音樂AI 34不負(fù)責(zé)學(xué)習(xí)歌曲的音樂特征、各個歌曲與駕駛情況之間的映射 或不能以組構(gòu)建的其他音樂裝置的應(yīng)用，所述組重組了互聯(lián)網(wǎng)無線電38所使用的電臺的 概念。更具體地，在示出的實施例中，音樂AI 34以離散動態(tài)系統(tǒng)工作，所述離散動態(tài)系 統(tǒng)具有由電臺形成的狀態(tài)向量X和與駕駛情況對應(yīng)的輸入向量U。在學(xué)習(xí)模式中，音樂AI 34持續(xù)學(xué)習(xí)和/或取得電臺選擇和駕駛情況之間的關(guān)系，并創(chuàng)建模型——表示這些關(guān)系的 總結(jié)的轉(zhuǎn)換概率矩陣。在DJ模式中，音樂AI 34識別情況以及在這些情況下的當(dāng)前選擇的 電臺和新選擇的電臺之間的現(xiàn)有轉(zhuǎn)換模式，并提供用于電臺選擇的推薦。在圖3中示出了 一實施例中的音樂AI 34的模型。如圖3所示，音樂AI 34包括表示離散動態(tài)系統(tǒng)的塊90。狀態(tài)向量X是所有電臺 的向量(標(biāo)簽(‘1’，‘2’，...)的離散集合)。從多種情況(連續(xù)的、以2為間隔的離散的 (T0D)、2個間隔(駕駛風(fēng)格))的向量構(gòu)造輸入向量U。情況的數(shù)量可以改變。繼續(xù)參照圖3，離散動態(tài)系統(tǒng)(塊90)從數(shù)據(jù)管理器40(圖2)接收輸入，輸入表示 每天的時間92、駕駛風(fēng)格94、感知負(fù)擔(dān)指標(biāo)96和車輛速度98。如進一步顯示的，塊90接收 當(dāng)前電臺100和當(dāng)前分?jǐn)?shù)102 (將在以下描述)。塊90輸出下一個電臺104和下一個分?jǐn)?shù) 106，通過延遲塊108反饋回到輸入端。音樂AI 34算法覆蓋三種主要情景初始化、學(xué)習(xí)和DJ(預(yù)測)。初始化在下面的時候被執(zhí)行
在移動裝置上第一次設(shè)置系統(tǒng)。 改變了電臺的最大數(shù)量。 改變了確定駕駛情況的參數(shù)的類型和/或數(shù)量。 當(dāng)定義馬爾科夫狀態(tài)的間隔改變時。此階段的結(jié)果是設(shè)置AI模型的結(jié)構(gòu)——轉(zhuǎn)換概率馬爾科夫鏈矩陣。初始化設(shè)置參數(shù)有· max_states_ 電臺的最大數(shù)量(默認(rèn) max_states = 5)。^nrjnputs-駕駛情況的數(shù)量(默認(rèn) nr_inputs = 2，TOD and DrivingStyle (駕 駛風(fēng)格))?！?min_inputs-低輸入邊界的向量(默認(rèn)WO])?！?max_inputs-高輸入邊界的向量(默認(rèn)[241])?！?discr_inputs-分割輸入的等距間隔的長度(默認(rèn)[12. 5]用于分割TOD并以 每兩個間隔分割DrivingStyle)。初始化創(chuàng)建(默認(rèn))F = 5X(5*2*2)大小的空白馬爾科夫鏈轉(zhuǎn)換概率矩陣，該矩陣 存儲用于不同駕駛情況的電臺之間的轉(zhuǎn)換概率，如圖4所示。在圖4中，在110指示了轉(zhuǎn)換 概率矩陣。每列表示當(dāng)前狀態(tài)和輸入情況的集合，如112所指示。每行表示下一狀態(tài)，如 114所示。在每首歌曲結(jié)束時執(zhí)行學(xué)習(xí)階段。其目的在于將當(dāng)前駕駛情況與電臺和歌曲的排 名相關(guān)聯(lián)。其結(jié)果用于更新轉(zhuǎn)換概率矩陣，該轉(zhuǎn)換概率矩陣用于在DJ模式中估計駕駛者的 選擇。在每首歌曲之后，音樂AI 34從CAMP 32接收以下數(shù)據(jù)電臺、分?jǐn)?shù)、重置、駕駛情 況的向量(默認(rèn)[TOD DrivingStyle]) 電臺是播放過的電臺的數(shù)量。 分?jǐn)?shù)=1表示駕駛者喜歡這首歌曲(語音識別)，也就是說，確認(rèn)了電臺選擇。 分?jǐn)?shù)=0. 8表示播放了歌曲但是沒有確認(rèn)(軟性接受)。 分?jǐn)?shù)=0表示選擇被拒絕(駕駛者不喜歡對于當(dāng)前情況的電臺選擇)。在模型 中該選擇被分配零概率。 重置=1表示新電臺。與被新電臺替換的電臺相關(guān)聯(lián)的概率被重置為零。音樂 AI 34創(chuàng)建以下用于學(xué)習(xí)算法的輸入向量xk = [PrevStation(先前電臺)電臺分?jǐn)?shù)重置]uk-駕駛情況的向量(默認(rèn) uk = [TOD DrivingStyle])學(xué)習(xí)算法的輸出是更新的轉(zhuǎn)換概率矩陣F。在學(xué)習(xí)模式之后立即執(zhí)行DJ模式(預(yù)測模式)。預(yù)測模式的輸出是預(yù)測的新電 臺。如果最后的預(yù)測成功，分?jǐn)?shù)>0.7，則音樂AI算法將先前的電臺替換為當(dāng)前的電臺PrevStation = Station并使用其預(yù)測新電臺。否則，先前電臺保持不變并使用另一嘗試以進行正確的預(yù) 測。在兩種情況中，用于預(yù)測算法的輸入向量在形式上相同xpk= [PrevStation uk]其中，uk是駕駛條件的向量。
預(yù)測算法的輸出是預(yù)測的電臺。預(yù)測的電臺標(biāo)簽被發(fā)送到CAMP 32。音樂AI 34被設(shè)計用于當(dāng)CAMP 32處于DJ模式時與CAMP 32 一起工作，利用音樂 AI特征驅(qū)動電臺選擇，來自駕駛者的輸入僅用于加強/拒絕推薦的電臺選擇。音樂AI 34 還可以在CAMP 32由駕駛者控制時與CAMP 32—起工作。在這種情況下，學(xué)習(xí)算法使用駕 駛者的選擇以更新轉(zhuǎn)換概率模型。應(yīng)理解，上述說明是示例實施例。音樂選擇智能可采用其他形式。示例方式利用 轉(zhuǎn)換概率矩陣。其他方式也是可行的。此外，在上面已經(jīng)描述了一種學(xué)習(xí)方式的某些一般 細(xì)節(jié)的情況下，可以以任意適合的方式實施學(xué)習(xí)。馬爾科夫鏈(MC)概率模型技術(shù)領(lǐng)域的技 術(shù)人員理解的多種學(xué)習(xí)算法都是可行的。圖5-8是示出本發(fā)明的示例方法的框圖。在圖5中，框圖示出了根據(jù)本發(fā)明一實 施例的一種智能音樂選擇的方法。在方框130，學(xué)習(xí)和/或取得與車輛的多種駕駛情況對應(yīng) 的車輛中的音樂選擇的用戶喜好。在方框132，接收指示車輛的當(dāng)前駕駛情況的輸入。在方 框134，基于學(xué)習(xí)和/或取得的與車輛的當(dāng)前駕駛情況對應(yīng)的對于車輛中的音樂選擇的用 戶喜好來選擇音樂。在方框136，播放選擇的音樂。圖6示出該方法的進一步的細(xì)節(jié)。當(dāng)車輛包括自然語言接口時，學(xué)習(xí)和/或取得 用戶喜好可包括接收通過自然語言接口以自然語言的形式接收的指示用戶喜好的輸入，如 方框140所示。此外，當(dāng)車輛包括情感識別系統(tǒng)時，學(xué)習(xí)和/或取得用戶喜好可包括利用情 感識別系統(tǒng)處理接收的自然語言以確定用戶喜好，如方框142所示。此外，當(dāng)車輛包括情感 咨詢系統(tǒng)時，通過輸出表示用于虛擬形象的視覺顯示的數(shù)據(jù)和表示用于虛擬形象的音頻播 放的講話的數(shù)據(jù)來給用戶提供視覺和聽覺輸出，如方框144所示。圖7示出該方法的進一步細(xì)節(jié)，具體地，示出了與本發(fā)明的某些實施例中的音樂 選擇相關(guān)的進一步細(xì)節(jié)。在方框150，基于學(xué)習(xí)和/或取得的與車輛的當(dāng)前駕駛情況對應(yīng)的 對于車輛中的音樂選擇的用戶喜好來選擇音樂電臺。方框152示出利用推薦系統(tǒng)基于選擇 的音樂電臺選擇音樂。方框154示出基于主動協(xié)同過濾系統(tǒng)提煉音樂選擇，所述主動協(xié)同 過濾系統(tǒng)基于聯(lián)系組提煉音樂選擇。方框156示出基于情境認(rèn)知系統(tǒng)提煉音樂選擇，所述 情境認(rèn)知系統(tǒng)基于情境進一步提煉音樂選擇。在圖8中，框圖示出了根據(jù)本發(fā)明另一實施例的智能音樂選擇的方法。在方框 160，建立離散動態(tài)系統(tǒng)。在方框162，接收指示車輛的當(dāng)前駕駛情況的輸入。方框164示 出利用離散動態(tài)系統(tǒng)預(yù)測下一音樂選擇，方框166示出基于預(yù)測的下一音樂選擇來選擇音 樂。在方框168，播放選擇的音樂。雖然已經(jīng)示出和描述了本發(fā)明的實施例，但是這些實施例不是意圖示出和描述本 發(fā)明的所有可能形式。而是，在說明書中使用的詞語是描述性而非限制性的詞語，應(yīng)理解， 在不脫離本發(fā)明的精神和范圍的情況下可進行各種改變。
1權(quán)利要求
1.一種車輛中的智能音樂選擇的方法，所述方法包括取得對于與車輛的多種駕駛情況對應(yīng)的車輛中的音樂選擇的用戶喜好； 接收指示車輛的當(dāng)前駕駛情況的輸入；基于取得的對于與當(dāng)前駕駛情況對應(yīng)的車輛中的音樂選擇的用戶喜好來選擇音樂； 播放選擇的音樂。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其中，車輛包括自然語言接口，其中，取得用戶喜好的步 驟還包括接收以自然語言的形式指示用戶喜好的輸入，所述自然語言通過自然語言接口被接收。
3.如權(quán)利要求2所述的方法，其中，車輛包括情感識別系統(tǒng)，其中，取得用戶喜好的步 驟還包括利用情感識別系統(tǒng)處理接收的自然語言以確定用戶喜好。
4.如權(quán)利要求2所述的方法，其中，車輛包括情感咨詢系統(tǒng)，所述情感咨詢系統(tǒng)包括自 然語言接口，并通過使用可聽到的自然語言和可視化顯示的虛擬形象與用戶交互，其中，取 得用戶喜好的步驟還包括通過輸出表示虛擬形象的視覺顯示的數(shù)據(jù)和表示虛擬形象的音頻播放的講話的數(shù)據(jù) 來向用戶提供可視和可聽的輸出。
5.如權(quán)利要求1所述的方法，其中，選擇音樂的步驟還包括基于取得的對于與當(dāng)前駕駛情況對應(yīng)的車輛中的音樂選擇的用戶喜好來選擇音樂電臺；利用推薦系統(tǒng)基于選擇的音樂電臺選擇音樂。
6.如權(quán)利要求1所述的方法，其中，選擇音樂的步驟還包括基于取得的對于與當(dāng)前駕駛情況對應(yīng)的車輛中的音樂選擇的用戶喜好，以及進一步基 于主動協(xié)同過濾系統(tǒng)來選擇音樂，所述主動協(xié)同過濾系統(tǒng)基于聯(lián)系組來提煉音樂選擇。
7.如權(quán)利要求1所述的方法，其中，選擇音樂的步驟還包括基于取得的對于與當(dāng)前駕駛情況對應(yīng)的車輛中的音樂選擇的用戶喜好，以及進一步基 于情境認(rèn)知系統(tǒng)來選擇音樂，所述情境認(rèn)知系統(tǒng)基于情境來提煉音樂選擇。
全文摘要
提供一種車輛中的智能音樂選擇方法。車輛中的智能音樂選擇的方法包括學(xué)習(xí)和/或取得對于與車輛的多種駕駛情況對應(yīng)的車輛中的音樂選擇的用戶喜好。接收指示車輛的當(dāng)前駕駛情況的輸入。基于學(xué)習(xí)和/或取得的對于與車輛的多種駕駛情況對應(yīng)的車輛中的音樂選擇的喜好來選擇和播放音樂。
文檔編號B60W40/08GK101992779SQ201010250208
公開日2011年3月30日 申請日期2010年8月9日 優(yōu)先權(quán)日2009年8月12日
發(fā)明者佩里·羅賓遜·麥克尼爾, 凱西·阿蘭·泰森, 奧萊格·由里維奇·古斯京, 迪米塔·彼特諾夫·菲利夫 申請人:福特全球技術(shù)公司