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用于控制智能灯的系统和方法与流程
添加时间:2020-10-18 17:07 来源:博乐坊 点击量:

  本发明的实施方式总体涉及家庭设备。更具体地,本发明的实施方式涉及基于人的意图控制智能灯。

  控制智能灯的传统方法是通过智能手机配套的移动应用程序。这些移动应用程序提供了改变智能灯的亮度的基本功能。然而,对于非常基本的操作使用应用程序往往是非常麻烦的。例如,进行关灯的简单任务。在智能系统中,这通常涉及以下步骤:用户找出手机;用户打开手机的屏幕;可选地,用户解锁手机;用户找出并打开智能灯应用程序;以及用户切换灯关闭。

  整个过程通常花费5至10秒,比仅使用物理灯开关的传统方式长很多。一些提出的常规解决方案向灯泡提供了有限的语音控制能力,以加快控制灯的过程。例如,Apple’s HomeKit和Amazon Echo两者均提供了简单的口头指令,诸如“关闭厨房灯”。然而,这些简单的指令仅改变二元状态:开灯或关灯。这限制了用户使用他们的灯的许多期望的和创造性的方式。

  在本公开的一方面,提供了一种用于控制智能灯的计算机实施的方法,所述方法包括:

  响应于来源于电子设备处的用户的文本流,对所述文本流执行自然语言处理操作;

  基于与所述对象相关联的所述一个或多个颜色,将灯控制指令从所述电子设备传输至多个智能灯中的每一个,以控制每个智能灯的颜色,使得所述智能灯是以与所述对象相关联的颜色点亮的。

  在本公开的另一方面,提供了一种存储有指令的非暂时性机器可读介质,所述指令在由处理器执行时致使所述处理器执行操作,所述操作包括:

  基于所述自然语言处理操作,确定由所述文本流描述的对象;确定与所述对象相关联的一个或多个颜色;以及

  基于与所述对象相关联的所述一个或多个颜色,将灯控制指令传输至多个智能灯中的每一个,以控制每个智能灯的颜色,使得所述智能灯是以与所述对象相关联的颜色点亮的。

  存储器,所述存储器联接至所述处理器,以存储指令,所述指令在由所述处理器执行时致使所述处理器执行操作,所述操作包括:

  基于与所述对象相关联的所述一个或多个颜色,将灯控制指令传输至多个智能灯中的每一个,以控制每个智能灯的颜色,使得所述智能灯是以与所述对象相关联的颜色点亮的。

  本发明的实施方式在附图的各图中以举例而非限制的方式示出,附图中的相同参考数字指示相似元件。

  将参考以下所讨论的细节来描述本发明的各种实施方式和方面,附图将示出所述各种实施方式。下列描述和附图是对本发明的说明,而不应当解释为限制本发明。描述了许多特定细节以提供对本发明各种实施方式的全面理解。然而,在某些情况下,并未描述众所周知的或常规的细节以提供对本发明的实施方式的简洁讨论。

  本说明书中对“一个实施方式”或“实施方式”的提及意味着结合该实施方式所描述的特定特征、结构或特性可以包括在本发明的至少一个实施方式中。短语“在一个实施方式中”在本说明书中各个地方的出现不必全部指同一实施方式。

  根据一些实施方式,使用了自然语言理解(NLU)系统以更好地理解人的意图和控制诸如智能灯的设备。系统从用户的自然语言话语中检测出感兴趣的对象,检索这些感兴趣对象的主要颜色,以及然后将它们投射到用户的智能灯上。该系统对常见的物理对象和抽象对象的主要颜色具有世界知识。以这种方式,用户能够使用语音或文本与他们的智能灯具有创造性的交互方式。

  该系统能够理解用户的口语单词、语句或短语的自然语言意图,以及响应地,诸如通过相应地改变灯而能够控制“智能”灯的各方面。它对常规对象,主题,甚至情感的常见颜色具有世界知识。它还具有从用户那里学习定制的指令的能力。因而,人们可以通过各种方式从中受益。例如,本发明的实施方式可以用于教育目的,以自然的说话方式教授儿童关于颜色的知识。本发明的实施方式可以用于娱乐目的,以装饰家庭、工作空间、饭店或舞台。本发明的实施方式可以用于通信目的,通过使用颜色代码来传递消息。该系统能够自我学习,因此仅局限于人们想象的使用它的方式。

  根据一个实施方式,响应来源于电子设备(例如,家庭设备或其它物联网设备或IoT设备)处的用户的文本流,对该文本流执行自然语言处理(NLP)操作。基于NLP操作确定由文本流描述的对象或实体。确定了与该对象相关联的一个或多个颜色。基于与该对象相关联的一个或多个颜色,灯控制指令然后从电子设备传输至智能灯中的每一个,以控制智能灯的颜色,使得智能灯是以与对象相关联的颜色点亮的。文本流可以使用语音识别过程从语音流进行转换。

  在一个实施方式中,在确定与该对象相关联的颜色时,确定了该对象的主题。基于对象的主题,在主题到颜色(主题/颜色)映射数据结构中执行搜索,以定位与主题相匹配的映射条目。然后从匹配的条目获得一个或多个颜色。主题/颜色映射表包括许多映射条目,并且每个映射条目均将特定的主题映射到一个或多个颜色。如果对象的颜色不能确定,则将查询传输至外部源以识别对象的颜色。在一个实施方式中,将图像搜索请求传输至图像搜索引擎,以搜索对象的图像。响应于该对象的图像,将执行图像处理操作以识别该图像的一个或多个颜色。然后将所识别的一个或多个颜色用于配置智能灯。

  另外,还基于文本流的NLP操作确定发光模式。灯控制指令还包括指示发光模式的信息,使得智能灯根据发光模式发光(例如,闪烁三次)。在确定发光模式时,基于从文本流中获得的短语,在短语到模式(短语/模式)映射表中执行搜索,以获得发光模式。然后使用所获得的发光模式来配置智能灯。短语/模式映射表包括许多映射条目,并且每个映射条目均将特定的短语映射为发光模式。

  图1是示出根据一个实施方式的网络配置的框图。参照图1,网络配置100包括控制设备101,该控制设备101通过网络102通信地联接至诸如设备103至设备105的各种设备,该各种设备包括智能灯103A至智能灯103B(统称为智能灯103)、一个或多个信息源104以及其它设备105(例如,移动设备)。控制设备101可以是诸如Google Home设备、Amazon Echo设备等的家庭设备或IoT设备。控制设备101还可以是具有在其中移动应用程序(例如,Apple Siri,Microsoft Cortana)运行以控制智能灯103的任何移动设备。信息源104可以是可提供信息或执行特定过程的任何一个或多个服务器。例如,信息源104可以是具有图像搜索引擎的图像搜索设备,以搜索特定对象的图像。网络102可以是任何类型网络,诸如局域网(LAN)、广域网(WAN)、诸如因特网的移动网络或它们的组合,有线的或无线的。

  在一个实施方式中,控制设备101包括NLU系统110、智能灯控制器115(或简称为灯控制器)以及灯光颜色数据库120。响应于表示用户所说的语句或短语的文本流,NLU系统110配置成对文本流执行NLP操作,以确定由该文本流描述的对象或主题。该文本流可以使用语音识别过程从由用户所下达的语音指令生成。基于对象或主题,从颜色数据库120中识别与该对象或主题相关联的一个或多个颜色。灯控制器115配置成将灯控制指令传输至智能灯103中的每一个,以将每个智能灯均配置成发出具有识别的一个或多个颜色的灯光。另外,NLU系统110还可以基于文本流上的NLP操作确定发光模式。然后,灯控制器115配置成经由网络指令输出(诸如,图2的网络指令输出208)来传输灯控制指令,以将智能灯103配置成根据发光模式发光。应注意,尽管灯控制器115、NLU系统110和灯光颜色数据库120被示出为控制设备101的一部分,但是它们可以位于云中并且通信地联接至控制设备101。例如,控制设备101可以是移动电线可以是在云上的、通信地联接至控制设备101的网络家电或IoT设备。

  图2是示出根据一个实施方式的NLU系统的示例的框图。图3是示出根据一个实施方式的NLU系统的处理流程的处理流程图。系统200可以表示图1的控制设备101。参照图2和图3,系统200包括但并不限于NLU系统110和灯控制器115,其中,NLU系统110联接至输入接口201和输出接口202,灯控制器115可以在软件、硬件或其组合中实施。例如,NLU系统110的部件中的至少一些可以加载到存储器(例如,随机存取存储器或诸如动态RAM或DRAM的RAM)中并由系统200的一个或多个处理器(未示出)执行(例如微处理器,诸如中央处理单元或CPU,或多用途处理单元或GPU)。

  在一个实施方式中,输入接口201包括语音或音频输入203和文本输入204。语音输入203可以是麦克风的一部分。语音输入203还可以包括从用户接收的、记录的音频流。文本输入204可以接收来自系统200的输入和输出(IO)接口(诸如,键盘)的文本。文本输入204可以联接至能够接收文本的任何通信接口,诸如到电子邮件、chat聊天系统、短信息服务(SMS)、社交媒体等的应用程序接口(API)。输入接口201还可以包括语音识别模块207或与语音识别模块207通信,以对经由语音输入203接收的音频流执行语音识别,诸如,执行语音到文本的转换从而将语音流转录为文本流。类似地,输出接口202包括语音输出205和视觉输出206。语音输出205可以包括扬声器或联接至扬声器。视觉输出206可以包括可以显示信息的显示器或联接至这样的显示器。视觉输出206可以联接至可以将视觉信息(例如,文本、图像)传输至将由用户观看的另一设备的任何通信机构(例如,电子邮件、chat聊天系统、SMS、社交媒体)。

  根据一个实施方式,NLU系统110包括但不限于实体检测器211、颜色确定模块212、语句分析器213、灯光颜色分配模块214和训练模块215。这些模块211至模块215还可以集成为较少的模块,以及可以在软件、硬件或其组合中实施。响应于从输入接口201接收的文本流,实体检测器211配置成对文本流执行分析,以确定或检测由该文本流描述的实体或对象。文本流可以包括由用户以口头形式或文本形式提供的语句或短语。在一个实施方式中,实体检测器211可以对文本流执行NLP操作,以确定由该文本流描述的实体或对象。

  自然语言处理是计算机科学、人工智能和计算语言学的一个领域,涉及计算机与人类(自然)语言之间的相互作用,具体地,涉及编程计算机以富有成效地处理大型自然语言语料库。自然语言处理中的挑战通常包括自然语言理解、自然语言生成(通常来自正式的、机器可读的逻辑形式)、语言与机器感知、对话系统的连接或它们的一些组合。

  在一个实施方式中,实体检测器211使用实体确定模型221通过提取来自输入文本的所有目标实体来检测实体或对象。实体确定模型221可以是机器学习预测模型,该机器学习预测模型已基于已知实体和输入的短语或语句的大型集合进行了训练。这些实体可以包括物理对象(例如,空间、深海、斑马)、抽象实体(例如,圣诞节、圣帕特里克节(St.Patrick’s Day)、加菲猫)以及情感和情绪(例如,悲伤、快乐、欲望)。例如,当用户说“给我美国国旗的颜色”时,实体检测器211可以基于NLP操作检测“美国国旗”的实体。在另一示例中,当用户说“给我一些巧克力、草莓和芒果的颜色”时,实体检测器211能够检测“巧克力”、“草莓”和“芒果”的实体。

  基于通过实体检测器211确定或检测的实体,颜色确定模块212配置成确定与该实体相关联的、主要的一个或多个颜色。术语“主要颜色”是指对于特定的实体或特定的对象大多数人将同意的颜色。例如,加菲猫的颜色主要是橙色;美国国旗的颜色是蓝色、红色和白色;鳄梨由不同层次的绿色组成;以及巧克力的颜色是巧克力色(作为一种颜色)。例如,当用户说“去海鹰队(Seahawks)”时,实体检测器211能够检测这涉及作为足球队的“西雅图海鹰队”的实体。颜色确定模块212可以确定实体“西雅图海鹰队”涉及深蓝色,绿色和灰色的颜色。

  在一个实施方式中,颜色确定模块212确定实体或对象的主题。主题可以表示实体的类型,或简单地表示实体的名称。然后颜色确定模块212基于该主题在颜色数据库222中执行查找操作,以确定与该主题相关联的一个或多个颜色。颜色数据库222存储用于各种主题的颜色信息。颜色数据库222可以以各种数据结构或数据形式实施,例如查找表。在特定实施方式中,例如如图4中所示,颜色数据库222实施为主题/颜色映射表。参照图4,主题/颜色映射表400包括许多映射条目。每个映射条目均将特定的主题401映射为一个或多个颜色402。颜色确定模块212基于特定的主题进行搜索,以定位具有与那特定主题相匹配的主题401的映射条目。然后从匹配的条目获得一个或多个颜色402。

  返回参照图2和图3,如果所讨论的实体的颜色不能从颜色数据库222确定,则颜色确定模块212可以访问其它的信息源104以确定用于实体的颜色。例如,颜色确定模块212可以向外部服务器发送请求以请求外部帮助,从而确定某一主题或实体的颜色。例如,如果特定的实体或对象的颜色不能确定,则颜色确定模块212可以将具有该实体的名称或类型的请求传输至预定的搜索引擎,以搜索用于那个特定实体的颜色。

  可替代地,颜色确定模块212可以将搜索请求传输至图像搜索引擎,以搜索所讨论的实体的图像。响应于返回来所接收的实体的图像,颜色确定模块212可以执行或调用图像分析模块来执行图像分析,从而确定图像中所示实体的颜色。另外,颜色确定模块212可以访问词典服务器、维基百科或其它网页,以基于实体的定义来确定颜色。颜色数据库222然后可以基于确定的实体的颜色进行更新,例如,通过在主题/颜色映射表400中增加新的映射条目。

  一旦实体的颜色已确定,则颜色确定模块212然后使用输入将所获得的一个或多个颜色标记。然后,将标记的输入发送至语句分析器213,进行进一步详细的分析。语句分析器213使用特定用于灯领域的语言语法或语言规则223。该灯语法223可以是手工编码的或统计学习的。它对预期的输入的结构编码。它还可以出于其它常见的语言意图对语法模块编码,诸如,次数(例如,闪烁两次、三次或一百五十一次)、持续时间(例如,保持开灯三分钟)以及时间(例如,在11点10分后关灯)。

  例如,用户可以说“当我说晚安时,所有的灯闪烁三次然后关闭”。语句分析器213或系统的配置模块(未示出)响应于短语“晚安”识别闪烁三次的发光模式。短语“晚安”与闪烁3次的发光模式或发光行为之间的映射配置可以保持为灯语言规则223的一部分。灯语言规则223可以实施为如图5中所示的短语到模式(短语/模式)映射表。参照图5,短语/模式映射表500包括许多映射条目。每个映射条目均将特定的短语501映射为发光模式502。

  返回参照图2和图3,随后,当用户说“晚安”时,语句分析器213基于短语“晚安”在灯语言规则中查找,以获得对应的发光模式。例如,当检测到短语“晚安”时,语句分析器213基于短语“晚安”在短语/模式映射表500中查找,以定位与短语“晚安”相匹配的映射条目。然后从相匹配的条目处获得发光模式。

  根据一个实施方式,NLU系统110还可以与其它部件或系统通信以确定发光模式。例如,当用户说“灯慢慢地闪烁,模仿我的心跳”时,语句分析器213可以经由API与诸如智能手表的心跳监控器通信,以获得用户的心跳率。然后,智能灯配置成根据用户的心跳率闪烁。

  一旦发光模式已确定,返回参照图2和图3,将信息发送至灯光颜色分配模块214。基于颜色和发光模式信息,灯光颜色分配模块214生成灯光配置信息,例如,将灯光特性均匀地分布至智能灯中的每一个。例如,如果用户想要在一盏灯上显示三种颜色,则可以将智能灯配置为逐个地显示三种颜色,每种颜色具有一定的持续时间。如果用户想要在四盏灯上显示三种颜色,则这些灯中的两个可以显示相同的颜色。

  此外,将灯光配置信息发送至训练模块215,以识别它是否对用户想要灯系统学习的特定关键短语编码。例如,用户可能想要限定用于特定任务的特定短语;或用户想要更正先前的行为。例如,用户注意到系统不了解她的猫是什么颜色,则用户可以教导系统记住它。训练模块215可以包括或调用机器学习引擎以“学习”用户特定的意图,以及相应地更新实体确定模型221、颜色数据库222和/或语言规则223。

  在NLU系统110解释了输入文本之后,基于由灯光颜色分配模块214提供的灯光配置信息,调用灯控制器115以生成并发送灯控制指令至智能灯。另一方面,可选地,该系统可以经由输出接口202向用户提供诸如语音反馈和/或视觉反馈的反馈。反馈包括足够的细节以通知用户该系统已理解的内容,以及应该是用户期望的取消/更改动作的选项。

  应注意,如图3中所示的处理图示的顺序仅是出于说明目的而示出。这些部件可以并行操作,或一些部件按相反地顺序操作。例如,颜色确定模块212可以与语句分析器213并行操作,或被推迟到语句分析之后操作。

  如上所述,基于用户意图正确地配置智能灯的成功率明显地取决于颜色确定模块212的操作以及在颜色数据库222中能够得到的颜色信息。颜色数据库222可以由颜色数据挖掘系统250通过分析和挖掘来自各种颜色信息源260的颜色信息进行配置,例如,如图6中所示,该过程可以离线可以从各种资源获得颜色列表601,诸如超文本标记语言(HTML)代码或级联样式表中的颜色列表。对象的颜色可以使用各种资源进行提取,诸如,Hearst模式602、HTML表603、词典604、维基百科605和图像数据库606。Hearst模式602包括诸如“…的颜色是[颜色]”的陈述,其中,[颜色]在颜色列表601中限定。然后,可以对…中的实体进行提取、排序和裁剪选择。Hearst模式602通常运用于大型文本语料库,诸如Web。HTML表603可以包括常见的对象颜色的结构化列表。

  颜色数据挖掘系统250可以通过识别哪些表具有专门的颜色行开始,然后识别列出对象名称的行。词典604可以定义或记载对象的颜色,如果它是常见的线通常指示香蕉在成熟时具有黄皮。维基百科605可以包括在词典604中通常不能找到的很多短语定义。例如,当维基百科605描述美国国旗时,该描述可以将其颜色记载为蓝色、红色和白色的组合。图像数据库606可以包括对于许多常见对象(诸如青蛙、天空、马、草坪等)的大量图像。可以对这些数据库运用颜色提取算法,以提取主颜色。

  应注意,上述方法对提取的对象颜色未必具有理想的准确性。因此,可以运用排序和裁剪。例如,对象的颜色可以从各种资源中进行交叉验证。最好的场景是所有的资源都同意用于对象的颜色。如果发生争论,可以运用排序机制。可替代地,被大多数信息源同意的颜色将选择为用于对应实体的最终颜色。以这种方式,人们还可以安装统计排序器来学习哪个证据是可信的。一旦对常见对象的颜色列表进行验证,则它们可以用于改进和校准在提取颜色时使用的主颜色提取算法,例如,根据图像数据库606。因而在将来,当最终提取中未出现对象时,图像颜色提取算法可以更加准确地识别对象的颜色。

  随着彩色智能灯和语音控制设备的兴起,上述技术可以以各种新方式进行使用。例如,当用户说“给我儿子看看加菲猫是什么颜色”时,系统可以检测“加菲猫”的实体并配置智能灯以显示橙色。当用户说“把我的房间装饰得像圣诞节一样”时,系统可以配置房间中的智能灯,以显示红色和绿色以及其它暖色的组合。

  应注意,如上文示出和描述的部件中的一些或全部可以在软件、硬件或其组合中实施。例如,此类部件可以实施为安装并存储在永久性存储设备中的软件,所述软件可以通过处理器(未示出)加载在存储器中并在存储器中执行以实施贯穿本申请所述的过程或操作。可替代地,此类部件可以实施为编程或嵌入到专用硬件(诸如,集成电路(例如,专用集成电路或ASIC)、数字信号处理器(DSP)或现场可编程门阵列(FPGA))中的可执行代码,所述可执行代码可以经由来自应用的相应驱动程序和/或操作系统来访问。此外,此类部件可以实施为处理器或处理器内核中的特定硬件逻辑,作为可由软件部件通过一个或多个特定指令访问的指令集的一部分。

  图7是示出根据本发明的一个实施方式基于用户意图配置智能灯的颜色的过程的流程图。过程700可以由处理逻辑执行,所述处理逻辑可以包括软件、硬件或它们的组合。例如,过程700可以由图2的系统200执行。参照图7,在操作701中,处理逻辑接收来源于用户的输入文本。该输入文本可以作为电子邮件、正文的一部分接收,或经由chat聊天应用程序接收。可替代地,该输入文本可以从用户所说的语音短语或语句进行转换,或经由所记录的音频流进行转换。在操作702中,响应于输入文本,处理逻辑对该输入正文执行NLP操作。在操作703中,处理逻辑基于NLP操作确定由输入文本描述的对象或实体。处理逻辑可以使用实体预测模型确定对象或实体,该实体预测模型可以使用机器学习技术创建。

  在操作704中,处理逻辑基于与对象或实体相关联的主题确定一个或多个颜色。处理逻辑可以基于主题在颜色数据库或映射表中执行查找操作,以定位与主题相匹配的条目并获得相关联的颜色。处理逻辑还可以解析输入文本,以检测指示如上所述的任何发光模式的任何预定短语。在操作705中,处理逻辑生成灯控制指令并将灯控制指令传输至智能灯,以将智能灯配置成以确定的颜色和发光模式发光。

  应注意,以上所述的系统并不局限于支持个人助理风格的平台,而且还适用于其它创新的方式。例如,它可以用于市场营销活动或大型聚会,其中用户可以简单地向智能灯发送短消息或推特(tweet)来控制它们。在这些场合中,未必每个人都能够访问灯泡的配套应用程序,也不是每个人都可以与声控设备进行对话,因为它可能是嘈杂的环境。因此,灯泡可以与短消息或电子邮件接收器连接,或与任何将由远程用户控制的社交媒体操纵器连接。

  该系统还可以用于教育目的。例如,父母可以使用该灯教授孩子颜色的概念。做这个的常规方法是使用手机应用程序来改变灯的颜色。但这可能会耗费时间、分散注意力且不准确。此外,父母可以稍后使用该灯教授孩子对象的颜色。例如,天空是蓝色的,以及小丑鱼(例如,“Nemo(尼莫)”)是类似橙色的。

  该系统还可以用于通信目的。例如,人们可以使用颜色编码消息,并使用颜色传递消息。对于隐秘消息这可以以不明显的方式进行,或以明显的方式传递公认的消息。当检测到某些声音或单词时,该系统也可以用作为某些显示器的触发器。这可以用于做广告的显示器中,或可以用于说明性的演示中。例如,该系统可以用于根据评论倾向使用颜色对人们的产品评论进行编码。然后,对不同产品的评价进行比较是非常容易和直观的。

  图8是示出可以与本发明的一个实施方式一起使用的数据处理系统的示例的框图。例如,系统1500可以表示以上所述的执行上述过程或方法中的任一个的任何数据处理系统,例如,以上所述的客户设备或服务器,例如,如上所述的图2的系统200。

  系统1500可以包括许多不同的部件。这些部件可以实施为集成电路(IC)、集成电路的部分、分立电子设备或适用于电路板(诸如,计算机系统的主板或插入卡)的其它模块或者实施为以其它方式并入计算机系统的机架内的部件。

  还应注意,系统1500旨在示出计算机系统的许多部件的高阶视图。然而,应当理解的是,某些实施例中可以具有附加的部件,此外,其它实施例中可以具有所示部件的不同布置。系统1500可以表示台式计算机、膝上型计算机、平板计算机、服务器、移动电话、媒体播放器、个人数字助理(PDA)、智能手表、个人通信器、游戏设备、网络路由器或集线器、无线接入点(AP)或中继器、机顶盒或其组合。此外,虽然仅示出了单个机器或系统,但是术语“机器”或“系统”还应当被理解为包括单独地或共同地执行一个(或多个)指令集以执行本文所讨论的任何一种或多种方法的机器或系统的任何集合。

  在一个实施方式中,系统1500包括通过总线。处理器1501可以表示其中包括单个处理器内核或多个处理器内核的单个处理器或多个处理器。处理器1501可以表示一个或多个通用处理器,诸如,微处理器、中央处理单元(CPU)等。更具体地,处理器1501可以是复杂指令集计算(CISC)微处理器、精简指令集计算(RISC)微处理器、超长指令字(VLIW)微处理器、或实施其它指令集的处理器、或实施指令集组合的处理器。处理器1501还可以是一个或多个专用处理器,诸如,专用集成电路(ASIC)、蜂窝或基带处理器、现场可编程门阵列(FPGA)、数字信号处理器(DSP)、网络处理器、图形处理器、通信处理器、加密处理器、协处理器、嵌入式处理器、或者能够处理指令的任何其它类型的逻辑。

  处理器1501(其可以是低功率多核处理器套接口,诸如超低电压处理器)可以充当用于与所述系统的各种部件通信的主处理单元和中央集线器。这种处理器可以实施为片上系统(SoC)。处理器1501被配置成执行用于执行本文所讨论的操作和步骤的指令。系统1500还可以包括与可选的图形子系统1504通信的图形接口,图形子系统1504可以包括显示控制器、图形处理器和/或显示设备。

  处理器1501可以与存储器1503通信,存储器1503在一个实施方式中可以经由多个存储器设备实施以提供给定量的系统存储。存储器1503可以包括一个或多个易失性存储(或存储器)设备,诸如,随机存取存储器(RAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、静态RAM(SRAM)或者其它类型的存储设备。存储器1503可以存储包括由处理器1501或任何其它设备执行的指令序列的信息。例如,各种操作系统、设备驱动程序、固件(例如,输入输出基本系统或BIOS)和/或应用的可执行代码和/或数据可以加载到存储器1503中并由处理器1501执行。操作系统可以是任何类型的操作系统,例如,来自公司的操作系统、来自苹果公司的来自公司的或者诸如VxWorks的其它实时或嵌入式操作系统。

  系统1500还可以包括IO设备,诸如设备1505至1508,包括网络接口设备1505、可选的输入设备1506,以及其它可选的IO设备1507。网络接口设备1505可以包括无线收发器和/或网络接口卡(NIC)。所述无线收发器可以是WiFi收发器、红外收发器、蓝牙收发器、WiMax收发器、无线蜂窝电话收发器、卫星收发器(例如,全球定位系统(GPS)收发器)或其它射频(RF)收发器或者它们的组合。NIC可以是以太网卡。

  输入设备1506可以包括鼠标、触摸板、触敏屏幕(其可以与显示设备1504集成在一起)、指针设备(诸如,手写笔)和/或键盘(例如,物理键盘或作为触敏屏幕的一部分显示的虚拟键盘)。例如,输入设备1506可以包括联接到触摸屏的触摸屏控制器。触摸屏和触摸屏控制器例如可以使用多种触敏技术(包括但不限于电容、电阻、红外和表面声波技术)中的任一种,以及其它接近传感器阵列或用于确定与触摸屏接触的一个或多个点的其它元件来检测其接触和移动或间断。

  IO设备1507可以包括音频设备。音频设备可以包括扬声器和/或麦克风,以促进支持语音的功能,诸如语音识别、语音复制、数字记录和/或电线还可以包括通用串行总线(USB)端口、并行端口、串行端口、打印机、网络接口、总线桥(例如,PCI-PCI桥)、传感器(例如,诸如加速度计运动传感器、陀螺仪、磁强计、光传感器、罗盘、接近传感器等)或者它们的组合。设备1507还可以包括成像处理子系统(例如,摄像机),所述成像处理子系统可以包括用于促进摄像机功能(诸如,记录照片和视频片段)的光学传感器,诸如电荷耦合设备(CCD)或互补金属氧化物半导体(CMOS)光学传感器。某些传感器可以经由传感器集线器(未示出)联接到互连件1510,而诸如键盘或热传感器的其它设备可以根据系统1500的具体配置或设计由嵌入式控制器(未示出)控制。

  为了提供对诸如数据、应用、一个或多个操作系统等信息的永久性存储,大容量存储设备(未示出)也可以联接到处理器1501。在各种实施方式中,为了实现更薄且更轻的系统设计并且改进系统响应性,这种大容量存储设备可以经由固态设备(SSD)来实施。然而,在其它实施方式中,大容量存储设备可以主要使用硬盘驱动器(HDD)来实施,其中较小量的SSD存储设备充当SSD高速缓存以在断电事件期间实现上下文状态以及其它此类信息的非易失性存储,从而使得在系统活动重新启动时能够实现快速通电。另外,闪存设备可以例如经由串行外围接口(SPI)联接到处理器1501。这种闪存设备可以提供系统软件的非易失性存储,所述系统软件包括所述系统的基本输入/输出软件(BIOS)以及其它固件。

  存储设备1508可以包括计算机可访问的存储介质1509(也被称为机器可读存储介质或计算机可读介质),其上存储有体现本文所述的任何一种或多种方法或功能的一个或多个指令集或软件(例如,模块、单元和/或逻辑1528)。处理模块/单元/逻辑1528可以表示上述部件中的任一个,例如,如上所述的NLU系统110。处理模块/单元/逻辑1528还可以在其由数据处理系统1500、存储器1503和处理器1501执行期间完全地或至少部分地驻留在存储器1503内和/或处理器1501内,数据处理系统1500、存储器1503和处理器1501也构成机器可访问的存储介质。处理模块/单元/逻辑1528还可以通过网络经由网络接口设备1505进行传输或接收。

  计算机可读存储介质1509也可以用来永久性地存储以上描述的一些软件功能。虽然计算机可读存储介质1509在示例性实施方式中被示为单个介质,但是术语“计算机可读存储介质”应当被认为包括存储所述一个或多个指令集的单个介质或多个介质(例如,集中式或分布式数据库和/或相关联的高速缓存和服务器)。术语“计算机可读存储介质”还应当被认为包括能够存储或编码指令集的任何介质,所述指令集用于由机器执行并且使得所述机器执行本发明的任何一种或多种方法。因此,术语“计算机可读存储介质”应当被认为包括但不限于固态存储器以及光学介质和磁性介质,或者任何其它非暂时性机器可读介质。

  本文所述的处理模块/单元/逻辑1528、部件以及其它特征可以实施为分立硬件部件或集成在硬件部件(诸如,ASICS、FPGA、DSP或类似设备)的功能中。此外,处理模块/单元/逻辑1528可以实施为硬件设备内的固件或功能电路。此外,处理模块/单元/逻辑1528可以以硬件设备和软件部件的任何组合来实施。

  应注意,虽然系统1500被示出为具有数据处理系统的各种部件,但是并不旨在表示使部件互连的任何特定架构或方式;因为此类细节和本发明的实施方式没有密切关系。还应当认识到,具有更少部件或可能具有更多部件的网络计算机、手持计算机、移动电话、服务器和/或其它数据处理系统也可以与本发明的实施方式一起使用。

  前述详细描述中的一些部分已经根据在计算机存储器内对数据位的运算的算法和符号表示而呈现。这些算法描述和表示是数据处理领域中的技术人员所使用的方式,以将他们的工作实质最有效地传达给本领域中的其他技术人员。本文中,算法通常被认为是导致所期望结果的自洽操作序列。这些操作是指需要对物理量进行物理操控的操作。

  然而,应当牢记,所有这些和类似的术语均旨在与适当的物理量关联,并且仅仅是应用于这些量的方便标记。除非在以上讨论中以其它方式明确地指出,否则应当了解,在整个说明书中,利用术语(诸如所附权利要求书中所阐述的术语)进行的讨论是指计算机系统或类似电子计算设备的动作和处理,所述计算机系统或电子计算设备操控计算机系统的寄存器和存储器内的表示为物理(电子)量的数据,并将所述数据变换成计算机系统存储器或寄存器或者其它此类信息存储设备、传输或显示设备内类似地表示为物理量的其它数据。

  附图中所示的技术可以使用在一个或多个电子设备上存储和执行的代码以及数据实施。这种电子设备使用计算机可读介质对代码和数据进行存储和通信(内部地通信和/或通过网络与其它电子设备通信),其中,计算机可读介质诸如为非暂时性计算机可读存储介质(例如,磁盘;光盘;随机存取存储器;只读存储器;闪速存储器设备;相变存储器)和暂时性计算机可读传输介质(例如,电子、光学、声学或其它形式的传播信号——诸如载波、红外信号、数字信号)。

  前述附图中所描绘的过程或方法可以由处理逻辑来执行,所述处理逻辑包括硬件(例如,电路、专用逻辑等)、固件、软件(例如,体现在非暂时性计算机可读介质上)或两者的组合。尽管所述过程或方法在上文是依据一些顺序操作来描述的,但是应当了解,所述操作中的一些可以按不同的顺序执行。此外,一些操作可以并行地执行而不是顺序地执行。

  在以上的说明书中,已经参考本发明的具体示例性实施方式对本发明的实施方式进行了描述。将显而易见的是,在不脱离所附权利要求书中阐述的本发明的更宽泛精神和范围的情况下,可以对本发明作出各种修改。因此,应当在说明性意义而不是限制性意义上来理解本说明书和附图。

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