CN1389852A - 使用语音识别和自然语言对家居活动的自动控制 - Google Patents

Abstract

语音识别和自然语言语法分析设备用于提取用户讲话输入的意义。该系统存储一个电子活动指导的语义表示,以及该指导的内容能够被映射入自然语言语法分析器使用的语法中。因此,当用户希望搜索电子活动指导的复杂菜单结构时,他或她只需使用自然语言语句讲话。该系统自动地筛选指导的内容和向用户提供屏上显示或提供对用户请求的合成语句响应。该系统允许用户以一种自然方式与不同的设备通信,这些设备是与家居网络或家居网关通信的。

Description

使用语音识别和自然语言对家居活动的自动控制

与相关申请的相互引用

本中请是于1999年8月26日递交的名为“使用语音识别和自然语言对TV内容的自动筛选”的美国专利申请系列号09/383,758的继续部分。

发明背景

本发明一般涉及交互式信息检索。更具体地，本发明涉及一种将使用语音系统用于搜索电子存储信息的菜单结构以便向用户显示一个优化数量和恰当内容的信息。

人们对于家居中扩充计算机网络的范围日益感兴趣。家居网关被开发用于在家居内提供联网服务、家居自动化和信息访问。与提供这类访问的同时，一个相关的问题是信息检索。虽然大计算机的显示器以方便于使用、组织完善的格式合理而良好地显示信息，但家居内许多电器和系统并没有这类尺寸或质量的显示器。因此迄今为止大多数消费者电子产品和电器只能显示简单消息和小量信息。

将来随着家居网络的发展，可以预料用户需要将不同消费者电子产品和家居电器连至家居网络，允许这类产品和电器分享数据和彼此交互操作。在此方面，家居网络可以支持通过不同通道包括通过现有电话线或计算机网络线路的通信，作为叠加于AC电源线上的数据信号，或者作为使用许多不同技术包括散布频谱射频和兰牙技术的无线通信。

一旦家居网络被构作和许多不同电子产品和电器被连接，毫无疑问用户将希望将他们连接的产品和电器用作对家居网络的网络入口。与此相关的问题是现有技术提供一个非常烦琐的用户接口，特别当显示器尺寸小或质量低时更如此。使用现有技术时，有时要很长时间才能将菜单上的信息显示给用户。此外，与屏上菜单显示进行交互操作是烦琐的，特别当鼠标活动或键盘操作必须在暗室内完成时更如此。最后，用户接口屏幕可能不是位于对所有家居成员都理想的场所，以及这类接口的数量是有限的。

发明概要

本发明提供一种将使用语音系统用于筛选信息和用于依靠一个或多个电子活动指导来搜索复杂菜单结构。该系统能够被配置为向用户呈现最优数量的信息以供随后活动选择。

为解决传统的基于屏幕接口的限制，本发明使用语音识别和自然语言语法分析以便自动地筛选电子活动指导的内容，以使最优数量的精细选择能够被显示给用户以供随后通过声音或传统按钮控制或通过其他手段来进行选择。

本发明在用户选择特定活动时提供一个快速和很少扰人的接口。通常有可能在单个语句中完成一个请求。在此情况下，不需要显示设备或者就是配备了一个也不需要看它。

本发明使连至网络的任何设备有可能用作一个网络入口，以供操作连至网络的该设备或任何其他设备。如果该网络通过网关或任何合适连接连至因特网，则也能通过此网络入口访问因特网。

本发明采用一种具有一个语法分析器以便从用户输入语句中提取语义信息的语音识别系统。一个数据存储器存储一个或多个电子活动指导的表达内容。这些指导有能力将自然语言对话领域限制于特定设备、系统或讲述。这使该系统在解释与用户输入语句相关联的意义时远为准确。一个自然语言对话模块访问该电子活动指导或各指导，解释用户输入语句的意义及向网络提供合适信息以便从连至网络的任何设备中、或从因特网(如果提供了对因特网的连接)中检索特定信息。该自然语言对话模块还能提供控制命令和菜单检索命令给通过网络通信的设备。因此本发明向用户提供一种自然的讲话模式，以便在整个家居内获取信息和控制设备、电器、计算机和其他系统。

作为例子，当用户准备去商店购物时，可能对与冰箱相关联的话筒讲话并且询问，“有那些物品供我做饭？”自然语言对话模块将访问合适的(与冰箱相关联的)电子活动指导，然后检索用于将可能的菜单与冰箱内物品联系起来的信息。该系统将对可能的菜单提出建议，提醒用户可能需要的烹调原料。然后用户可能讲，“我想今晚我将要做炖鸡。请为我打印一份购物清单。”该系统然后确认现在冰箱中没有哪些物品，并且发送一个打印作业给用户计算机以便打印。

在一个优选实施例中，每个在网上通信的电器或其他设备具有一个相关联的电子活动指导，它将对话语法限制于其特定领域内。该自然语言对话模块可以是一个网上分享模块。当用户对着固定于或邻近于一个在网上通信的电器或设备的话筒讲话时，该自然语言对话模块使用电子活动指导以及最适合于输入语句使用的特定语法来解释输入语句的意义。该系统通过识别给出最高语义识别评分的语法来选择最佳活动指导。因此，用户能够站在冰箱网络入口前面并且要求该系统查阅因特网上的库存过程，以便使用系统的正文至语音合成器通过冰箱话筒回放。该自然语言对话模块将使用一个与例如连至因特网的家居网关相关联的电子活动指导来解释对库存价格的请求，即使用户通过与冰箱相关联的或邻近的话筒输入语句时也如此。

为更全面地理解本发明及其许多能力、目的和优点，可参照其余说明和附图。

附图的简要描述

图1是本发明现有优选实施例的框图，结合一个计算机网络和连至因特网的家居网关一起被显示；

图2是更详细的框图，用于阐述语音识别器和自然语言语法分析器如何与对话管理器和相关联的电子活动指导进行交互操作；

图3是一个用于阐述现有优选实施例的自然语言语法分析器各部分的框图；及

图4是一个用于阐述现有优选实施例的本地语法分析器各部分的框图。

优选实施例的描述

参照图1，家居活动控制系统被显示为一个计算机网络10的一个整体部件，它可能包括一个通过合适的连接连至因特网14的网关12。如前所述，网络10能够使用包括有线和无线技术和光纤技术在内的许多不同通信技术而被实施。

为阐述本发明的某些能力，许多设备被阐述为连至网络10。这些包括音频/视频设备16、电器18、计算机20和其他系统22。在此方面，当今大多数家居并不配备使用网络的音频/视频设备和电器。然而可以预料，将来的音频/视频设备和电器将会具有联网能力，允许这些设备用作家居网关和网络系统控制下的部件以及还用作自然语言通信的网络入口。

网关12能够采取许多不同形式，从一个简单网络插孔设备到更复杂的具有与因特网14的宽带连接的插孔和交换系统。如果需要，网关也能包括用于完成许多家居自动化功能的部件，这些自动化功能包括点灯控制功能、火警和盗窃报警功能、加热和制冷系统控制功能、电话应答和切换功能等。或者，这些家居自动化功能能够由连至网络的辅助设备来提供，如24所示。

每个连至网络10的设备例如图1中16-24所示设备优选地具有独立的处理能力及至少某些有限数据存储能力。还有，这些设备可能包括整体显示屏、用户输入控制例如按钮控制、指示设备控制、键盘等。在现有优选实施例中，每个设备被配置为独立于它与网络的连接而工作。因此如果该网络由于某些原因而退出服务，则这些设备仍然能够完成它们的相应功能。当该网络随后又投入服务时，这些设备优选地能够彼此通信以便彼此更新那些当它们没有进行通信时可能被记录的内容。

根据本发明，提供一个语音识别和自然语言对话系统以便允许用户使用自然语言与连至网络的不同设备和系统通信。为阐述目的，该语音识别和自然语言对话系统已经被阐述于30处。该系统30如图1中所示地连至网络10。这只是为了演示该系统30的语音识别和自然语言对话处理服务可供通过网络通信的设备、电器和其他设备使用。因此系统30能够在物理上被实施在家居网关12内、或在通过网络通信的其他设备、电器、计算机、自动化系统和其他系统中的任何一个之内。附加地或选代地，系统30所提供的功能性能够由从因特网14获取的部分所实施。这些部件可以按照需要例如从因特网14下载入家居网关12内。

优选实施例的语音识别和自然语言处理系统30包括一个或多个话筒32，通过它提供输入语句。这些可以是消除噪音话筒和可以在物理上被放置于不同位置，包括位于通过网络10通信的任何部件内。话筒输入被提供给一个声音输入处理模块34，它将该输入语句量化并且将它转换为语音识别器36所要求的形式。因为家居环境通常具有很多尖刺背景噪音，该声音输入处理模块34可能包括用于检测语句开始和结束的处理部件，从而筛选掉那些不满足人们语句概况的背景噪音部分。

语音识别器36可以包括一组语音模块38，它们被事先训练或适应于被识别器用于将所讲言辞转换为正文形式或符号形式。在一个实施例中语音模块38可以是讲话者无关的连续语音模块，能够将大量词汇和词组转换为正文或符号形式。如果需要，该系统可以组成为能够根据来自使用该系统的讲话者的训练或适应言辞将语音模块38更新。在此情况下，这些语音模块将被修改为讲话者有关/适应模块。

语音识别器36的输出被送至自然语言对话模块40。此模块的构成和操作将于下面更全面地描述。自然语言对话模块与一组集合地显示于42处的和单独地显示于44、46、48和50处的电子活动指导一起工作。如以下将要更全面地解释的，这些电子活动指导用于限制自然语言对话模块的领域，允许它从由语音识别器36提供给对话模块的正文或符号表达内容中提取语义内容或意义。虽然有可能构成一个能够处理与许多不同部件、设备、电器、系统等的对话的全局电子活动指导，但现有优选实施例为这些相应的设备使用单独的电子活动指导。当设计一个系统时，为每件设备将电子活动指导分开的做法使这些指导的编程和查错更容易。

自然语言对话模块可以被连至一个正文至语音合成器52，而它又连至一个合适的具有一个原理性地阐述于54处的扬声器的音频系统。该正文至语音合成器提供声音提示，作为与用户的自然语言对话的一部分。该正文至语音合成器52也能以音频合成语音形式回放正文内容，以使用户能够获取信息而不需观看显示屏。该自然语言对话模块确认用户输入语句的语义内容或意义并且提供合适的命令给通过网络10通信的相应设备。

识别和自然语言系统的现有优选实施例被阐述于图2中。来自用户的输入语句通过合适的音频接口和量化器被提供给语音识别模块110。语音识别模块110的输出被提供给自然语言语法分析器112。该语法分析器与一组语法114一起工作，它定义语法分析器能够理解的语义。该语法分析器的细节将在下面更全面地讨论。然而，主要的是该语法分析器工作于面向目标的基础上，从被识别的语句中识别关键词和词组以及使用这些识别的词和词组来充填用于表示不同面向目标任务的预定义样板或帧中的槽(slot)。

该语法分析器也与电子活动指导(EAG)的一个语义表示一起工作。在图2中，语义表示被存于116处。该EAG被映射入语法114。自然语言语法分析器因此参考存于116处的语义表示样板而确定该系统将向用户呈现那些选项或响应。因为该系统允许用户与一直变化的电子活动指导数据交互操作，一个机制被提供以便用于将电子活动指导内容下载或更新入本地语法分析器的语法中。此功能由指导映射模块118来完成。该映射模块将原理性地阐述为120处的树结构的EAG下载，并且将指导内容映射入本地语法分析器的语法。该指导映射模块具有电子活动指导的总结构的先验知识。因此该映射模块能够知道例如与一个电视机或录像机相关联的电子活动指导具有关于电影、运动、新闻、气候等的个别分类。该映射模块然后使用此先验知识将在电子活动指导的中间和叶节点处找到的信息映射入语法中。例如，对应于电影的语义表示又可能具有对应于不同类型的电影例如喜剧、戏剧、科技片的槽，导演名字的和演员名字的槽等。冰箱内容的语义表示可能具有对应于例如不同类型食品物品的槽。

该电子活动指导的总结构可能不时地变化。例如当新部件被加入网络中时这可能发生。该系统被构作为通过包括一个映射模块更新器122来容纳这些变化。能够通过网络、通过因特网或通过任何其他通信链路向该模块更新器提供更新信息。如果电子活动指导的总结构改变而使节目指导-映射模块不再正确地映射所有指导内容，则该映射模块被更新器122所更新。该更新操作可以是附加插入模块形式，或者是映射模块的一个完全新版本。

该系统的一个目的是简化与通过网络通信的设备的交互操作。该系统根据用户讲述的请求的语义将在电子活动指导中找到的信息筛选而做到这点。而在某些情况下，与用户的对话能够快速地识别用户感兴趣的单个活动或信息项目，更经常地可能需要一系列对话以便琢磨出用户对于做什麽感兴趣。

为便于此，优选实施例采用一个对话管理器124，它使用自然语言语法分析器112将用户请求精炼为能够被有意义地显示于屏幕上或通过合成的语句被呈现的某些内容。该对话管理器具有关于系统的显示能力的预存信息，以使它能够确定什麽是能够在屏幕上向用户提供的信息的合适数量。例如，在屏幕分辨率和字体高度的限制下，响应于单个请求而向用户呈现50个电影选项可能太多而无法立即显示于屏幕上。另一方面，如果响应于请求而只识别出两个节目，则该对话管理器可能需要向用户提出附加询问以便判断用户是否希望观看更多信息。

通过使用电子活动指导的语义表示，该系统完成包含于电子节目指导120中的信息的筛选。此功能被图2中的筛选模块126图解地描述。

该对话管理器与一个概况数据存储器128一起工作。此数据存储器可能包含用户概况信息，例如关于用户先前已经请求过内容的数据。此信息能够用于例如指导对话管理器和相关联的筛选功能来识别用户可能感兴趣或可能不感兴趣的信息。例如，如果用户前晚观看了一个特定节目，该事实被记录于数据存储器128中，然后该对话管理器能够在下一个晚上抑制此节目的播放。类似地，如果用户经常地在午餐选择中拒绝煮菠菜，则对话管理器将来将抑制此选择。该概况数据存储器也能用于存储关于用户喜欢多少信息被显示于屏幕上，多少信息通过合成语句提供这类用户爱好。特定用户的概况数据能够使用讲话者证实或讲话者识别来选择。在此方面，该识别系统存储每个用户的独一的或用于识别的语句特性。此后，当该用户提供输入语句时，该系统能够或者根据语句特性识别讲话者身份或者根据语句特性证实讲话者身份而证实一个由讲话者提供的给定身份。

该自然语言语法分析器112与电子活动指导的语义表示一起形成语句理解系统的核心。现在描述优选的自然语言语法分析器的细节。

图3更详细地阐述自然语言语法分析器112的各部分。具体地，语句理解模块228包括一个本地语法分析器260，用于识别预定有关的任务相关片段。语句理解模块228还包括一个全局语法分析器262，用于提取讲话者请求的总语义。

在优选实施例中的本地语法分析器260在多遍过程中利用多个小语法和一个独一的评分机制来提供语法分析建议。例如，新的本地语法分析器260根据此方案识别词组例如日期、人名、电影分类、食品分类等。如果讲话者向家居娱乐系统讲，“为我录一个在1月23日以前播放的由Mel Brooks主演的喜剧”，则该本地语法分析器认识到：“喜剧”是一个电影分类；“1月23日”是一个日期；及“MelBrooks”是一个演员。全局语法分析器将这些项目(电影分类、日期等)组合在一起，并且确认讲话者希望录下一个具有一定限制的电影。

语句理解模块228包括知识数据库263，用于将一个领域(即准备达到的目标)的语义编码。在这个意义上说，知识数据库263最好是一个如参考数字265所阐述的领域专用数据库，并且由对话管理器230用于判断是否可能采取一个与完成预定目标有关的具体活动。

该优选实施例通过一个帧数据结构264将语义编码。该帧数据结构264包含空槽266，当全局语法分析器262的语义解释与该帧匹配时，这些空槽被充填。例如，一个帧数据结构(它的领域是调谐命令)包括一个空槽，用于规定一个时期内的观众请求的频道。如果观众已经提供该频道，则该空槽被该信息所充填。然而，如果在观众已经初始地提供他的请求后需要充填该特定帧，则对话管理器230指令响应模块234要求观众提供一个所需频道。该响应模块234可能包括一个正文至语音合成器。

该帧数据结构264优选地包括多帧，它们中的每一个又具有多个槽。在电视调谐例子中，一帧可以具有指向一个电影、导演和电影种类的属性的各槽。另一帧可以具有与播放电影位置、频道等相关联的属性的各槽。

以下参考内容讨论全局语法分析器和帧：R.Kuhn和R.D.Mori，与计算机的对话(第14章：语句解释)，Academic Press，Boston(1998)。

在向讲话者要求信息之前，对话管理器230使用对话历史数据文件267来协助充填空槽。对话历史数据文件267包含一个在本发明的整个设备中都出现的会话记录，。例如，讲话者标示今晚他或她将请4个人吃饭。对话管理器230将在对话历史数据文件267中存储一个人数记录。此后如果讲话者讲，“今晚我希望有户外烤肉餐，”则对话管理器230检查与冰箱相关联的数据库以便确定有哪些物品可用。使用该对话历史数据文件267，对话管理器230能够推荐“猪排”，因为有4块猪排可用。如果只有一个鸡可用，则根据对话历史，该对话管理器将不推荐鸡。如果已经充填了足够数量的槽，则本发明将要求讲话者证实和确认菜单选择。因此，如果对话管理器230通过使用对话历史数据文件267所作任何建议被证明为不正确，则讲话者能够校正该建议。

自然语言语法分析器112分析和从一个具有松散结构的自然语言正文中提取在语义上重要和有意义的主题，该自然语言正文可能已经作为一个被对话或语句理解系统使用的自动语音识别系统(ASR)的输出而被生成的。自然语言语法分析器112通过生成包含主题信息和数据的很好组织的标记以及将每个标记与包含打标记信息的输入正文的片段关联起来而将自然语言正文输入翻译为一个新表达内容。此外，标记能够以其他形式生成，例如单独的表格或一个语义帧。

稳固性是自然语言语法分析器112的一个特征，因为该输入可能包含语法上不正确的英语语句，原因如下：识别器的输入是偶然的对话类型，自然语言可能包含破句、零星词组和插入内容、省略或即使当语句输入被认为是正确时语音识别器的识别错误。自然语言语法分析器112稳固地处理所有类型的输入并且尽可能多地提取信息。虽然此处阐述的是英语，但本发明能够实施于任何语言。

图4阐述自然语言语法分析器112的新本地语法分析器260的各部分。自然语言语法分析器112优选地利用多遍方案中的一般化语法分析技术，作为定点计算。每个主题被描述为一个上下文敏感LR(左-右和最右推导)的允许二义性的语法。以下是涉及上下文敏感LR语法的参考内容：A.Aho和J.D.Ullman，编译程序设计原理，AddisonWesley Publishing Co.，Reading，Massachusetts(1977)；以及N.Tomita，一般化LR语法分析，Kluwer Academic Publishers，Boston，Massachusetts(1991)。

在计算的每一遍中，使用一个一般化语法分析算法以便为每个目标主题独立地生成所有可能的(完全的和部分的两者)语法分析树。每一遍潜在地生成多个选代的语法分析树，每个语法分析树表示一个具体主题的可能不同解释。这些通过优选的平行和独立路径的多遍的结果能够实际上消除二义性和覆盖不同主题。一般化语法分析算法是对所有可能语法分析树评分的一个系统方法，以便利用系统中存在的上下文信息来选择(N)个最佳候选者。

本地语法分析系统260被分三步执行：词汇分析；为每个主题生成平行语法分析树(例如发生器330和332)；以及如参考数字334所一般表示的语法分析部分的分析和合成。词汇分析：

讲话者所讲词组被一个自动语音识别器317识别后生成输入语句318。词汇分析阶段320使用词汇筛选器326和328在输入语句318中识别和生成主题标记(它不需要很多语法)。这些包括在家居娱乐应用场合中的例如电影名称；电影分类；制片人；男女演员名字。使用涉及以上所述示例性标记对输入语句318的正常表示扫描在此阶段内通常是足够的。此外，在此阶段内完成的是在输入语句中词的标记，它们不是具体语法的词汇的一部分。这些词使用一个X标记加以标示以使那些噪音词被字母“X”所替代。

平行语法分析树的生成：

语法分析器112使用一个高层通用语法分析策略来单独地描述每个主题和进行语法分析，并且生成标记和将它们映射为输入流。由于无结构的输入正文318的特性，每个单独的主题语法分析器尽可能多地接收语句，除重要词以外的其他词都忽略掉，处理插入和删除误差。每个主题的语法分析涉及使用一种很像LR语法分析中所用的那种超水平(meta-level)规范语言来设计上下文敏感语法。语法例子包括语法A 340和语法B 342。使用本发明的方案，主题语法340和342被描述为犹如它们是一个LR类型语法，包含冗余而不消除大小写和减少矛盾。将一个输入语句进行语法分析的结果是根据语法规范的所有可能的语法分析。

发生器330和332生成它们的主题的语法分析树350和352。标记生成是通过在语法分析期间将语法分析树中找到的实际信息合成而得。标记生成是通过标记和评分发生器360和362分别生成标记364和366而完成的。每个识别的标记还携带关于输入语句中哪一组输入词被该标记覆盖的信息。该标记随后替代它的覆盖组。在优选实施例中，上下文信息367被例如发生器360和362用于标记和评分的生成。上下文信息367被用于评分探索，以便调整与一个下面将讨论的探索评分因子技术相关联的权重。上下文信息367优选地包括词可信度向量368和对话上下文权重369。然而，应该知道，语法分析器112不限于同时使用词可信度向量368和对话上下文权重369两者，而也能包括使用一个而不使用另一个，以及不利用上下文信息367。

自动语音识别过程块317生成词可信度向量368，它标示输入语句318中的词是如何好地被识别。对话管理器230通过确定对话状态而生成对话上下文权重369。例如，对话管理器230询问用户关于一个具体主题的问题，例如什麽观看时间是优选的。由于这个请求，对话管理器230确定该对话状态是面向时间的。对话管理器230提供对话上下文权重369以便通知合适的过程从而更多地将检测的面向时间的词加权。

标记部分的合成：

前一阶段的主题抽样语法分析器生成大量信息，这些信息需要分析和合并在一起以便形成本地语法分析器的最后输出。语法分析器112在抽样每个主题中优选地尽可能地“侵犯”，其结果是生成多个标记候选者。附加地，当存在多个或一定关键词例如“在…之间”、“在…之前”、“和”、“或”、“在…周围”等时，以及尤其如果这些词由于识别误差而被引入或漏掉时，有可能构作许多选代的标记候选者。例如，一个输入语句可能具有插入或删除误差。该合并阶段确定哪些标记形成对输入的更有意义的解释。语法分析器112定义探索内容和根据它们并且使用一个N个最佳候选者选择过程来进行选择。每个生成的标记对应于输入词串中的一组词，被称为标记的覆盖组。

使用一组探索内容，它考虑到用于生成一个评分的标记的覆盖组。该评分粗略地取决于覆盖组的大小、被覆盖项目内孔隙的词数大小、及赋予一定关键词的存在的权重。在优选实施例中，ASR导得的可信度向量和对话上下文信息被用于将优先级赋予各标记。例如，应用频道标记语法分析，首先潜在地去除更容易地用于独一地在输入流中进行识别的频道相关数，以及留下更少数以便建立与其他标记的二义性。优选地，对话上下文信息被用于调整优先级。

N个最佳候选者的选择

在每一遍的末尾，一个N最佳处理器370根据与各标记相关联的评分来选择N个最佳候选者并且生成主题标记，其中每一个主题标记表示在相应的语法分析树中找到的信息。一旦以此方式发现各主题，即可用标记信息替代输入中的相应词。此替代转换能够从现有输入正文中消除相应词。每遍的输出380被送回至下一遍，作为新输入，因为替代操作有助于消除有竞争能力的语法之间的一定二义性，或者通过筛选掉重叠符号而有助于生成更好的语法分析树。

当最后遍中没有生成附加标记时计算停止。最后遍的输出成为本地语法分析器向全局语法分析器262的输出。由于每个阶段只能减少其输入中的词数以及输入正文的长度是有限的，定点计算中的遍数由其输入大小所线性地限定。

以下新评分因子用于根据语法分析树的以下属性将选代的语法分析树排队：

●终端符号的数量。

●非终端符号的数量。

●语法分析树的深度。

●终端符号中孔隙的大小。

●与每个终端符号相关联的ASR可信度尺度。

●与每个终端和非终端符号相关联的上下文可调权重。

每条路径优选地对应于一个单独的主题，该主题能够以较少的计算量被独立地开发和运行于小量数据上。语法分析器112的体系结构是灵活和模块化的，因此能为新主题包括附加路径和语法，或者为具体主题改变探索内容的操作是直截了当的，这也允许开发可重用部分，以便容易地在不同系统之间被共享。

根据以上所述知道，本发明提供一个用于与其他复杂电子节目指导进行交互操作的用户友好和快速的方法。通过自然语言会话，用户能够要求该系统寻找节目指导中的信息，并且将返回的信息显示为易于理解的内容。结果是信息呈现的交融，提供与屏上显示的直截了当呈现进行自然语言对话的方便。虽然本发明已经以它现有优选形式被描述，但应该知道，本发明能够在不背离如所附权利要求书中所述本发明实质的情况下作出修改。

Claims (16)

1.一种信息筛选系统，供具有至少一个与其通信的家居设备的家居网络使用，该系统包括；

一个语音识别器，具有用于从用户的输入语句中提取语义信息的语法分析器；

一个包含至少一个电子活动指导的数据存储器；

一个对话管理器，用于根据所述语义信息来筛选所述存储的电子活动指导和用于提供与所述家居设备相关联的筛选的信息。

2.权利要求1的系统，其中所述家居设备是从包含有音频/视频设备、电器、计算机、家居自动化系统、火警系统、盗窃报警系统、电话系统、内部通信系统、网关系统和因特网访问系统的组内选出的。

3.权利要求1的系统，其中所述对话管理器以音频或视频形式向用户提供所述筛选的信息。

4.权利要求1的系统还包括一个连至所述数据存储器的映射模块，用于根据电子活动指导信息的来源而更新所述数据存储器的内容。

5.权利要求1的系统还包括一个家居网关模块，它将所述网络连至因特网，以及其中所述筛选系统根据所述语义信息将通过因特网获得的信息进行筛选。

6.权利要求1的系统，其中多个家居设备与所述网络通信，以及其中所述筛选系统包括多个对应于所述多个家居设备的电子活动指导。

7.权利要求1的系统，其中所述家居设备包括一个相关联的话筒，所述用户通过它提供所述输入语句。

8.权利要求1的系统，其中所述家居设备包括一个相关联的显示器，所述对话管理器通过它提供所述筛选的信息。

9.权利要求1的系统，其中所述对话管理器包括一个语音合成器，用于向用户提供合成的语句信息。

10.权利要求1的系统，其中所述对话管理器包括一个语音合成器，用于向用户提供所述筛选的信息，作为合成的语句。

11.权利要求1的系统，其中所述语法分析器是一个面向目标的语法分析器，用于定义多个面向目标帧，这些帧具有对应于所述电子活动指导中表示的信息的槽。

12.权利要求1的系统，其中所述语法分析器是一个自然语言语法分析器，它具有一组对应于所述电子活动指导中表示的信息的预定语法。

13.权利要求4的系统，其中所述映射模块包括一个映射模块更新系统，用于根据自一个远程站获得的信息来更新所述映射模块的功能性。

14.权利要求1的系统，其中所述对话管理器包括一个用户概况数据存储器，用于存储用户过去使用所述筛选系统的表达内容，以及其中所述对话管理器使用所述概况数据存储器以便进一步筛选所述存储的电子活动指导的表达内容。

15.权利要求1的系统还包括用户概况数据存储器和用于访问所述用户概况数据存储器的讲话者证实系统。

16.权利要求1的系统还包括用户概况数据存储器和用于访问所述用户概况数据存储器的讲话者识别系统。

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