[发明专利]估计人机交互中的认知负荷

说明书

相关申请的交叉引用

本申请根据35 U.S.C. § 119(e)要求于2012年5月29日提交的美国临时专利申请序列号61/652,587的优先权，且在此作为参考全文引入。

技术领域

本发明总体上涉及对话系统，且具体地涉及估计用户与其交互的认知负荷。认知负荷可以认为是用户经受的精神紧张的度量，且可以在与系统交互时清楚地或不清楚地表示。在用户交互期间估计认知负荷利于更准确地确定用户的真实目标。在行驶的车辆中实施时，这种估计可以有助于确定认知负荷有关的驾驶动作。

背景技术

这种系统用于许多不同应用中，尤其包括机动车安全、用于远程地服务车辆的遥测系统、或利于在对话会话期间根据表达内容获取或追求感兴趣娱乐项目的信息娱乐动作。应当理解的是，这种系统和方法还在包括火车和飞机行驶以及娱乐骑驾的任何车辆设置中具有应用。

可能引起驾驶员认知负荷的典型驾驶员有关动作包括道路状况、交通状况、乘员动作、驾驶舒适性和易于操作、驾驶或行驶时间以及驾驶体验。

发明内容

方案1. 一种用于通过人机接口来估计认知负荷的方法，所述方法包括：

执行如下的计算机实施步骤：

识别由与对话系统交互的用户表达的用户表达中的认知负荷表示；以及

使用用户模型以基于认知负荷表示来估计由与对话系统交互的用户经历的认知负荷水平。

方案2. 根据方案1所述的方法，其中，用户模型包括动态贝叶斯网络。

方案3. 根据方案1所述的方法，其中，认知负荷表示选自以下组：不流利、表示认知负荷的声明、以及不流利与表示认知负荷的声明相结合。

方案4. 根据方案2所述的方法，其中，动态贝叶斯网络包括直接或间接取决于认知负荷变量的观察用户-对话动作变量。

方案5. 根据方案4所述的方法，其中，认知负荷变量取决于至少一个先前对话轮回变量。

方案6. 根据方案5所述的方法，其中，先前对话轮回变量包括选自以下组的先前对话轮回变量中的任一个的至少一个：先前认知负荷变量、先前用户目标变量和先前机器-对话-动作变量。

方案7. 根据方案1所述的方法，其中，用户表达选自以下组：语言表达、头部动作、面部表情、手势、和将压力施加到方向盘，其中，压力超过阈值压力。

方案8. 根据方案1所述的方法，其中，对话系统包括多模态对话系统。

方案9. 根据方案1所述的方法，其中，对话系统从与对话系统无关的至少一个数据捕获装置接收输入。

方案10. 根据方案1所述的方法，还包括至少部分地基于由用户模型确定的目标概率来选择系统-对话动作。

方案11. 一种用于估计与对话系统交互的用户的认知负荷的对话系统，所述系统包括：

处理器，所述处理器配置成：

识别由对话系统捕获的用户表达中的认知负荷表示；以及

使用用户模型以至少部分地基于认知负荷表示来估计用户经历的认知负荷水平。

方案12. 根据方案11所述的系统，其中，用户模型包括动态贝叶斯网络。

方案13. 根据方案11所述的系统，其中，认知负荷表示选自以下组：语言不流利、表示认知负荷的声明、以及语言不流利与表示认知负荷的声明相结合。

方案14. 根据方案12所述的系统，其中，动态贝叶斯网络包括直接或间接取决于认知负荷变量的观察用户-对话-动作变量。

方案15. 根据方案14所述的系统，其中，认知负荷变量取决于至少一个先前对话轮回变量。

方案16. 根据方案15所述的系统，其中，先前对话轮回变量选自以下组：先前认知负荷变量、先前用户目标变量和先前机器-对话-动作变量。

方案17. 根据方案11所述的系统，其中，对话系统包括多模态对话系统。

方案18. 根据方案10所述的系统，其中，对话系统从与对话系统无关的至少一个数据捕获装置接收输入。

方案19. 一种非临时性计算机可读介质，其上存储有用于估计与对话系统交互的用户的认知负荷的指令，所述指令在由处理器执行时使得处理器执行方法，所述方法包括：

识别由对话系统捕获的用户表达中的认知负荷表示；以及

使用用户模型以至少部分地基于认知负荷表示来估计用户经历的认知负荷水平。

方案20. 根据方案19所述的非临时性计算机可读介质，其中，用户模型包括动态贝叶斯网络。

附图说明