和所述群集集合相关联的任何情境标签具有小于 阈值程度的关系的至少一个群集的装置；以及用于产生用于所述至少一个群集的新情境标 签或将未知的情境标签指派给所述至少一个群集的装置。
[0015] 而且或替代地，所述设备的实施方案可包含以下特征中的一或多者。所述第一数 据源或其它数据源包含音频传感器、位置传感器、网络传感器、运动传感器、相机或日历中 的至少一者。所述统计特征包含卫星定位、时间测量值、天气数据、光传感器读数、接近传感 器读数、相机数据、接近关注点、蓝牙测量值、Wi-Fi测量值、周围音频等级或移动检测中的 至少一者。所述统计推断包含运动状态、装置位置、语音检测、扬声器辨识、目标声音检测或 位置检测中的至少一者。所述第一数据源包含多个传感器。所述用于关联的装置包含用于 从用于所述群集集合中的每一者的情境标签的集合选择情境标签的装置。所述用于获得的 装置包含用于识别移动装置的用户的装置；所述第一数据点包含对应于移动装置的用户的 数据；以及所述设备进一步包含用于基于所述情境标签和群集集合产生用于移动装置的用 户的用户情境模型的装置。所述第一数据点包含对应于所述移动装置的第一用户和所述移 动装置或一或多个其它装置的至少一个第二用户的数据；以及所述设备进一步包含用于基 于所述情境标签和所述群集集合产生用于所述第一用户和所述至少一个第二用户的多用 户情境模型的装置。
[0016] 用于基于情境模型执行情境推断的设备的实例包含：用于检索情境模型的装置， 所述情境模型包含在时间上分组到群集集合中的相应群集中的传感器数据点和指派给所 述群集集合中的每一者的情境标签；用于从与第一数据流相关联的一或多个第一数据源获 得第一数据点的装置；用于确定表示所述第一数据点的所述情境模型的至少一个群集的装 置；以及用于选择与所述至少一个所确定群集相关联的输出情境标签的装置。
[0017] 所述设备的实施方案可包含以下特征中的一或多者。所述设备进一步包含用于从 与第二数据流相关联的一或多个第二数据源获得第二数据点的装置，其中所述用于确定的 装置包含用于确定所述情境模型的对应于所述第一数据点和所述第二数据点的群集的装 置。所述用于选择的装置包含：用于选择与表示所述第一数据点的第一群集相关联的第一 情境标签的装置；用于选择与表示所述第二数据点的第二群集相关联的第二情境标签的装 置；以及用于通过组合所述第一情境标签和所述第二情境标签选择所述输出情境标签的装 置。所述设备进一步包含用于基于所述输出情境标签执行第一情境推断的装置；用于基于 从所述第二数据源导出的瞬时特征和推断执行第二情境推断的装置；以及用于组合所述第 一情境推断和所述第二情境推断以获得组合情境推断的装置。所述第一数据源包含音频传 感器、位置传感器、网络传感器、运动传感器、相机或日历中的至少一者。
[0018] 而且或替代地，所述设备的实施方案可包含以下特征中的一或多者。所述用于确 定的装置包含用于将置信度等级指派给所述群集集合当中对应于所述第一数据点的多个 群集的装置。所述用于选择的装置包含用于选择对应于所述情境模型的具有最高置信度等 级的群集的情境标签的装置。所述用于选择的装置包含用于产生所述群集集合中的相应群 集及其相应置信度等级的向量的装置。所述设备进一步包含用于当所述置信度等级中的一 或多者低于阈值时从至少一个传感器收集额外数据的装置。所述用于选择的装置包含用于 引导从所述一或多个第一数据源的额外数据的收集的装置；以及用于响应于所述用于引导 的装置基于从所述一或多个第一数据源收集的额外数据选择输出情境标签的装置。
[0019] 处理器可执行计算机存储媒体的实例包含处理器可执行指令，所述处理器可执行 指令经配置以致使处理器：获得与指派给一或多个第一数据源的第一数据流相关联的第一 数据点；将所述第一数据点中的数据点指派给群集集合中的相应群集以使得每一群集分别 被指派所述第一数据点中展现阈值量的相似性且在彼此的阈值时间量内与时间相关联的 数据点；针对所述第一数据流或指派给相应其它数据源的一或多个其它数据流编译统计特 征和推断；以及基于所述统计特征和推断使所述群集集合中的一或多者与情境标签关联。
[0020] 所述计算机存储媒体的实施方案可包含以下特征中的一或多者。所述的计算机存 储媒体进一步包含用于致使所述处理器使用所述情境标签和所述群集集合产生情境模型 的指令。所述的计算机存储媒体进一步包含经配置以致使所述处理器进行以下操作的指 令：获得与指派给一或多个第二数据源的第二数据流相关联的第二数据点；确定对应于所 述第二数据点的所述情境模型的群集；以及选择与所述所确定群集相关联的所述情境标签 中的至少一者。
[0021] 处理器可执行计算机存储媒体的另一实例包含处理器可执行指令，所述处理器可 执行指令经配置以致使处理器：检索情境模型，所述情境模型包含在时间上分组到群集集 合中的相应群集中的传感器数据点和指派给所述群集集合中的每一者的情境标签；从与第 一数据流相关联的一或多个第一数据源获得第一数据点；确定表示所述第一数据点的所述 情境模型的至少一个群集；以及选择与所述至少一个所确定群集相关联的输出情境标签。
[0022] 所述计算机程序产品的实施方案可包含以下特征中的一或多者。所述的计算机存 储媒体进一步包含经配置以致使所述处理器进行以下操作的指令：从与第二数据流相关联 的一或多个第二数据源获得第二数据点；以及确定所述情境模型的对应于所述第一数据点 和所述第二数据点的群集。所述计算机存储媒体进一步包含经配置以致使所述处理器进行 以下操作的指令：选择与表示所述第一数据点的第一群集相关联的第一情境标签；选择与 表示所述第二数据点的第二群集相关联的第二情境标签；以及通过组合所述第一情境标签 和所述第二情境标签选择所述输出情境标签。所述计算机存储媒体进一步包含经配置以致 使所述处理器进行以下操作的指令：基于所述输出情境标签执行第一情境推断；基于从所 述第二数据源导出的瞬时特征和推断执行第二情境推断；以及组合所述第一情境推断和所 述第二情境推断以获得组合情境推断。
[0023] 本文中所描述的项目及/或技术可提供以下能力中的一或多者以及未提及的其 它能力。可增加情境推断和/或确定的准确性，从而使得能够将较相关数据和/或应用程 序提供给用户。情境相关数据在时间上分组，从而减少与在不同情境推断之间快速切换相 关联的误差。可提供其它能力，且不是根据本发明的每个实施方案都必须提供所论述的能 力中的任一者，更不用说全部。此外，可有可能通过除了所述的手段之外的手段来实现上述 效果，且所述的项目/技术可能不一定产生所述的效果。
【附图说明】
[0024] 图1是移动计算装置的组件的框图。
[0025] 图2是情境建模和推断系统的框图。
[0026] 图3到4是由图2的系统收集的实例数据群集的说明性视图。
[0027] 图5是用于学习用于群集的情境标签的系统的功能框图。
[0028] 图6是用于推断用于新数据的情境的系统的功能框图。
[0029]图7是用以群集音频环境数据的实例模型的说明性视图。
[0030] 图8是如本文中所描述音频群集技术的实施方案的说明性视图。
[0031]图9是用于从群集以及瞬时低级特征和推断融合情境的系统的功能框图。
[0032] 图10是用于从群集以及瞬时低级特征和推断融合情境的概率图形模型的说明性 视图。
[0033] 图11是将情境标签应用于数据群集的过程的框流程图。
[0034] 图12是使用收集的传感器数据和情境模型推断装置情境的过程的框流程图。
[0035] 图13图解说明计算机系统的实施例的框图。
【具体实施方式】
[0036] 本文所描述的是用于通过编译从装置传感器数据导出的特征的统计数据来学习 用于群集的情境标签的技术。本文所描述的技术可用以辅助用于装置的情境确定，所述装 置例如智能电话、膝上型计算机或平板计算机、个人数字助理（PDA)等，以及当前现有或未 来存在的任何其它计算装置。其它使用也可以是可能的。虽然下文描述中给定的各种实例 涉及移动计算装置，但本文所描述的技术可应用于其中情境推断是合意的任何装置。
[0037] 移动装置技术的进步已带给移动装置检测和使用装置与用户情境信息来执行和 定制装置的功能的能力，所述信息例如装置的位置、装置的区域中发生的事件等。可使移动 装置感知其用户的情境的一种方式是识别周围音频流中的对话。举例来说，装置可监视装 置及其用户附近的周围音频环境且确定对话何时发生。此信息可随后用以触发较详细的推 断，例如扬声器和/或用户辨识、年龄和/或性别估计、对话参与者数目的估计等。或者，识 别对话的动作可自身用作辅助情境确定。举例来说，检测到的对话可用以确定位于其办公 室的用户是在独自工作还是在会见他人，这可影响所述用户的可中断性。
[0038] 此外，移动情境感知的目的是让装置推断其用户正在做什么。这可沿着多个维度 进行评估，例如通过用户所位于的地点的类型（例如，办公室、会议室、演讲厅、家、体育馆、 餐馆、咖啡店、酒吧等）或用户处于的情形的类型（例如，会议、独自工作、驾驶、吃午饭、锻 炼、睡觉等）。每一此类维度在本文中被称作情境。通过推断用户情境，促进了一系列应用， 例如（但不限于）以下各项：
[0039] 1)使装置功能性自动化，例如将呼叫转向到话音邮件或当用户不可中断时响应于 文本消息，基于环境调整响铃音量，当用户将迟到时通知会议参与者等。
[0040] 2)使社交联网交互自动化，例如登记、当用户在附近时通知朋友等。
[0041] 3)提供医疗保健信息，例如燃烧的卡路里、走过的英里数、工作对玩乐花费的时间 等。
[0042] 4)促进例如对于餐馆、商店、消费品、汽油等的准确且及时的推荐。
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