电子设备及其控制语音识别的方法与流程

1.本公开涉及一种电子设备及其用于控制语音识别的方法。


背景技术：

2.随着语音识别技术的发展，语音识别技术已经被应用于各种电子设备，诸如，tv、扬声器和移动电话。用于控制语音识别的典型方法将用户的话语转换并识别为数据，并且分析并执行识别出的话语的内容。此时，通过对预先构建的数据库的查询来检查识别出的话语的含义。
3.例如，当用户说出“让我知道明天的天气”时，用户的指令是“让我知道”以及执行指令的目标是“明天的天气”。在数据库里存在类别《天气》。类别包括若干个词语，诸如，“明天的天气”、“今天的天气”、“纽约天气”、“华盛顿天气”、“天气预报”和“天气情况”。此外，在数据库中将作为用户期望关于《天气》类别的需要的指令的各种词语(诸如，“让我知道”、“告诉我”和“怎么样？”)预先登记为用于通知用户的关于天气的指令。因此，当用户说出“让我知道明天的天气”时，语音识别系统将话语识别为用于提供关于明天的天气的信息的含义，并且执行相应的操作。
4.然而，这种传统的语音识别系统依赖于预先构建的数据库来理解用户的意图，因此，当输入未预先定义的词语或指令时，语音识别失败。例如，当用户说出“你想知道明天的天气吗”时，如果指令“你想知道
……
吗”未被预先登记在数据库中，则语音识别系统可能无法识别针对“明天的天气”执行什么操作。在这种情况下，系统确定识别失败，并且不执行用户意图的操作。因此，当用户想要执行某个命令时，仅当需要说出数据库中预先定义的指令时，用户才可执行期望的操作。


技术实现要素：

5.技术问题
6.本公开的一个或更多个实施例在于提供一种这样的方法：即使未在数据库中预先定义用户的话语中的指令时也理解用户的意图并执行相应操作。
7.本公开的一个或更多个实施例在于提供一种这样的方法：即使先前未在数据库中定义用户的话语中的指令时，稍后也通过经由机器学习主动地将由各种用户说出的未预期的指令合并到新指令中，来增加语音识别的成功概率。
8.技术方案
9.根据实施例的一方面，提供了一种包括处理器的电子设备。
10.处理器可被配置为：基于包括在用户的话语中的指令存在于预设数据库，增加所述数据库中的与包括在所述用户的话语中的词语相应的类别的分数。处理器可被配置为：基于所述指令不存在于所述数据库中，检查与所述词语相应的所述类别的所述分数是否等于或大于预设值，并且基于所述分数等于或大于所述预设值，将所述指令登记在所述数据库中，使得所述指令被包括在与所述词语相应的所述类别中。
11.所述处理器可被配置为：基于多个词语被包括在所述话语中，检查针对所述词语中的每一个词语的类别，并且基于检查的类别的分数来识别与所述话语中的所述指令相应的类别。
12.所述处理器可被配置为：基于包括在所述话语中的所述词语不存在于所述数据库中，在所述数据库中针对包括在所述话语中的所述词语创建新的类别。
13.所述处理器可被配置为：基于所述话语中的所述指令不存在于所述数据库中，将包括在针对所述词语的所述类别中的多个指令中的一个指令选为针对所述词语的指令。
14.所述处理器可被配置为：基于在所述话语中包括所述多个词语，基于分数来选择多个类别中的针对所述多个词语中的每一个词语的任何一个类别。
15.所述处理器可被配置为：接收针对选择的指令的用户的检查。
16.根据本公开的电子设备可包括存储器，其中，所述存储器被配置为存储包括针对所述词语、所述指令、所述类别和所述分数的每一个字段的所述数据库。
17.根据本公开的电子设备可包括通信接口，其中，所述通信接口被配置为执行用于在存储有所述数据库的外部数据库服务器上查询所述数据库的通信。
18.根据本公开的电子设备可包括执行器，其中，所述执行器被配置为执行与所述词语和所述指令相应的操作。
19.根据本公开的电子设备可包括输出接口，其中，所述输出接口被配置为输出由所述执行器执行的所述操作的结果。
20.根据本公开的电子设备可包括接口，其中，所述接口被配置为将由所述执行器执行的所述操作的结果发送到所述输出装置，使得外部输出装置显示所述操作的结果。
21.根据本公开的电子设备可包括麦克风，其中，所述麦克风被配置为接收所述话语的声音并将接收到的声音发送到识别器。
22.根据本公开的电子设备可包括接收器，其中，所述接收器被配置为从包括接收所述话语的声音的麦克风的外部装置接收针对所述声音的信号，并将接收到的信号发送到所述识别器。
23.根据实施例的一方面，提供了一种用于控制电子设备的语音识别的方法，其中，所述方法包括：a)基于包括在用户的话语中的指令存在于预设数据库中，增加所述预设数据库中的与包括在所述用户的话语中的词语相应的类别的分数；并且b)基于所述指令不存在于所述数据库中，检查与所述词语相应的所述类别的所述分数是否等于或大于预设值，基于所述分数等于或大于所述预设值，将所述指令登记在所述数据库中，使得所述指令被包括在与所述词语相应的所述类别中。
24.在步骤b)，基于多个词语被包括在所述话语中，可基于针对所述多个词语中的每一个词语的类别的分数来识别包括所述指令的所述类别。
25.根据本公开的用于控制电子设备的语音识别的方法还可包括：c)基于包括在所述话语中的所述词语不存在于所述数据库中，在所述数据库中针对所述词语创建新的类别。
26.根据本公开的用于控制电子设备的语音识别的方法还可包括：d)基于所述指令不存在于所述数据库中，选择针对所述词语的所述类别中的所述指令中的任何一个指令。
27.在步骤d)，基于所述多个词语被包括在所述话语中，可基于所述分数识别针对所述词语中的每一个词语的类别中的任何一个类别。
28.根据本公开的用于控制电子设备的语音识别的方法还可包括：e)接收针对在步骤d)选择的指令的用户的检查。
29.根据本公开的用于控制电子设备的语音识别的方法还可包括：f)根据在步骤d)选择的指令对所述话语中的所述词语执行操作。
30.有益效果
31.根据本公开，如果在用户频繁使用某个类别之后说出类别中的词语，则在话语中的指令是先前未被登记的指令时将指令登记为相应类别中的新指令。因此，适当地执行适合于各种用户的意图的语音识别，并且减少确定为失败话语的情况的数量。
32.此外，即使当前输入话语中包括的指令不存在于类别数据库中，也选择与用户的意图相匹配的指令。因此，即使指令被分类为失败话语，也选择并执行假设为用户的意图的指令，而不立即获得识别失败的结果。
附图说明
33.根据以下结合附图的描述，本公开的某些实施例的上述和其他方面、特征和优点将更加明显。
34.图1是根据本公开的电子设备的框图。
35.图2是示出图1的数据库的结构的示意图。
36.图3和图4是由图1的电子设备执行的用于控制语音识别的方法的流程图。
37.图5至图8分别是示出图1的修改形式的示图。
具体实施方式
38.在下文中，将参照附图更详细地描述本公开的各种实施例。
39.然而，本公开的技术构思以及核心配置和操作不仅限于以下示例中描述的配置或操作。在描述本公开时，如果确定与本公开相关的已知技术或配置的详细描述可能不必要地模糊本公开的主题，则将省略其详细描述。
40.在本公开中，表述“具有”、“可具有”、“包括”、“可包括”等指示存在相应的特征(例如，数值、功能、操作、诸如部件的组件等)，并且不排除另外的特征的存在。
41.在本公开中，表述“a或b”、“a和/或b中的至少一个”、“a和/或b中的一个或更多个”等可包括一起列举的项的所有可能组合。例如，“a或b”、“a和b中的至少一个”或“a或b中的至少一个”可指示以下项的全部：(1)包括至少一个a的情况，(2)包括至少一个b的情况，或者(3)包括至少一个a和至少一个b两者的情况。
42.在本公开的描述中，除非形状、形状、结构、位置等对于实现本公开是必要的，否则形状、形状、结构、位置等不限制本公开的保护范围。
43.本公开中使用的表述“被配置(或设置)为”根据情况可由表述“适合于”、“具有
……
的能力”、“被设计为”、“适于”、“被制造为”或“能够”代替。术语“被配置(或设置)为”可能不一定意味着在硬件中“专门设计为”。相反，表述“被配置为
……
的设备”可意味着设备可与其他设备或组件一起“做”。例如，“被配置(或设置)为执行a、b和c的子处理器”可意味着用于执行相应操作的专用处理器(例如，嵌入式处理器)或可通过执行存储在存储器设备中的一个或更多个软件程序来执行相应的操作的通用处理器(例如，中央处理单元(cpu)
或应用处理器)。
44.在本公开的描述中，术语电子设备可以是所有类型的电子设备，诸如tv、移动电话、机顶盒、扬声器等。本公开的电子设备包括要求用户通过输入特定命令来执行预期操作的所有电子装置。
45.图1是根据本公开的电子设备的框图。
46.图1的电子设备包括存储器100、处理器200、输出接口300和麦克风400。电子设备可以是具有显示器和存储器两者的装置，诸如，tv或智能电话。可选地，电子设备可以是例如近年来在商业上使用的ai扬声器中的识别用户的语音并将期望的信息提供为声音的设备。
47.存储器100包括类别数据库120和内容数据库140。
48.类别数据库120是预先构建的数据库以识别用户话语的内容并搜索话语的含义。类别数据库120包括将被识别的词语、针对每一个词语设置的类别、与每一个类别相应的指令、以及针对每一个类别的分数的字段。图2是示出类别数据库120的示例的示图。类别数据库120包括四个字段，即类别字段、词语字段、指令字段和分数字段。
49.词语字段包括预期被包括在用户话语中的每一个词语，并且类别字段包括通过按类别对这些词语进行分类而分配给这些词语中的每一个的类别名称。图2示出包括针对《音乐》以及《歌手》的类别的状况。与每一个类别相应地建立指令字段，并且指令字段包括针对相应类别执行的指令。图2示出针对《音乐》类别包括诸如“播放”、“打开”和“再现”的指令的状况。例如，“播放”的指令与播放相应音乐的指令相应。因此，例如，词语“aaa”和指令“播放”被包括在话语“播放aaa”中，并且被包括在作为包括词语“aaa”的类别的《音乐》类别中的指令“播放”存在于类别数据库120中，因此，语音识别系统可将用户的话语确定为执行播放aaa的操作的请求。
50.指令可根据类别而不同。例如，对于《音乐》类别，包括主要播放音乐的指令，并且另外，例如，可包括提供与相应音乐相关的信息的指令。作为另一示例，对于《天气》类别，可主要包括表示针对特定时间或特定位置给出天气预报的请求的指令，即，诸如“让我知道”、“告诉我”和“怎么样？”的指令。以这种方式，预先设置指令以逐个类别地匹配包括在相应类别中的内容的特性。这样的指令可由根据本公开的电子设备的制造商来设置。另外，根据本公开的电子设备的用户可在类别数据库120中登记他/她的期望指令。
51.分数字段与每一个类别相应并且记录相应类别的分数。每一个类别的分数根据下面描述的本公开的处理而增加。图2示出将13分和5分的分数分别分配给《音乐》类别和《歌手》类别的状况。
52.内容数据库140存储将根据用户的命令执行的各种类型的内容。例如，内容数据库140将各种声音源(例如，作为包括在图2的词语字段中的内容的声音源(诸如，“aaa”、“bbb”和“ccc”))存储为与《音乐》类别相应的内容。此外，在存在《电影》类别的情况下，各种电影的视频数据被存储为相应类别的内容。
53.另一方面，在将被执行的内容中的将从外部提供的信息的情况下，外部服务器500保留信息。作为示例，在天气信息的情况下，由气象机构或其他天气信息提供组织操作的服务器实时更新并提供相关信息。如果用户想要天气预报，则电子设备从外部服务器500接收相应的信息。
54.处理器200被配置为执行根据本公开的用于控制语音识别的方法，并且包括执行单元220、学习单元240和识别单元260。
55.设置在电子设备中的麦克风400接收用户的话语声音，并且将接收到的用户的话语声音作为电信号发送到识别单元260。作为识别器的识别单元260向类别数据库120查询接收到的话语。根据查询结果，识别单元250将在类别数据库120中识别出的话语和未识别出的话语分别分类为成功话语和失败话语。识别单元260针对失败话语找到最可能与用户的意图接近的指令，并且将找到的指令发送到执行单元220以根据相应的指令执行操作。
56.学习单元260针对由识别单元260分类为成功话语的话语来增加类别数据库120中的相应类别的分数。该增加的分数被用作将新指令合并到将来的失败话语中的指令中的标准。
57.作为执行器的执行单元220基于识别单元260的识别结果来执行与用户的话语相应的操作。例如，执行单元220读取在存储器100中的内容数据库140中存储的相应内容以再现特定内容，并且将读取的内容发送到输出接口300以进行回放。
58.输出接口300包括用于显示由执行单元220执行的操作的监视器320和扬声器340。例如，当播放电影时，监视器320由执行单元220控制以显示图像，并且扬声器340被控制以输出声音。
59.在下文中，将参照图3和图4详细描述根据本公开的具有上述配置的电子设备的操作。
60.图3和图4是由图1的电子装置执行的用于控制语音识别的方法的流程图。
61.当用户说话时(s10)，由麦克风400接收说出的声音(s20)。
62.识别单元260从麦克风400接收用户话语的信号，并且识别出包括在话语中的词语和指令(s30)。例如，当用户说出“播放昨天”时，识别单元260识别出词语“昨天”和指令“播放”。
63.识别单元260查询类别数据库120以检查是否存在识别出的指令(s40)。作为检查结果，当存在指令时，将用户的话语分类为成功话语，以及当不存在指令时，将用户的话语分类为失败话语(s50)。例如，由于在图2的数据库中存在指令“播放”，所以识别单元260将话语“播放昨天”分类为成功话语。当用户的话语是“我想要听昨天”时，在图2的指令字段中不存在指令“我想要听”，因此相应的话语被分类为失败话语。
64.此时，识别单元260可一起考虑到包括在话语中的指令和词语来对成功话语和失败话语进行分类。也就是说，识别单元260首先查询类别数据库120以检查识别出的词语类别，并且检查包括在话语中的指令是否存在于与识别出的类别相应的指令字段中。例如，包括在话语“播放昨天”中的词语“昨天”是《音乐》类别。因此，识别单元260确定在存储的与《音乐》类别相应的指令之中是否存在指令“播放”。
65.将关于被分类为成功话语的话语的信息发送到学习单元260。学习单元240在类别数据库120中增加针对词语的类别的分数，其中，所述词语被包括在由识别单元260分类为成功话语的话语中(s100)。例如，当成功话语“播放昨天”被创建时，学习单元240将作为针对“昨天”的类别的《音乐》类别的当前分数增加1。在图2中示出的《音乐》类别的情况下，分数字段的值从作为当前分数的13增加至14。另外，识别单元260将成功话语发送到执行单元220，并且执行单元220从内容数据库140读取相应的数据以执行与成功话语相应的操作并
驱动输出接口300以对读取的数据执行相应的指令(s150)。因此，从扬声器340播放音乐“昨天”。
66.对于失败话语，识别单元260确定针对话语中的词语的类别(s110)。例如，话语“我想要听昨天”被分类为失败话语，并且对于被分类为失败话语的话语，将作为包括“昨天”的类别的《音乐》类别确定为针对话语中的词语的类别。
67.存在这样的情况：在失败话语中存在多个词语。例如，在话语“我想听甲壳虫乐队的昨天”的情况下，词语“甲壳虫乐队”被包括在《歌手》类别中，并且词语“昨天”被包括在《音乐》类别中。当如上所述存在包括多个词语的多个类别时，识别单元260检查针对每一个词语的类别，并且将所述多个类别中的任何一个确定为针对话语中的词语的类别。此时，识别单元260将各个类别之中具有最高分数的类别确定为针对话语的类别。
68.识别单元260将与确定的类别相应的指令中的任何一个选为针对失败话语的指令(s120)。识别单元260检查哪个指令最频繁地用于相应的类别以选择指令。例如，在《音乐》类别的情况下，如果最频繁地使用指令“播放”，则识别单元260将该指令选为与“播放”包括在失败话语中的指令“我想要听”的指令相应的一个指令。
69.识别单元260请求用户检查选择的指令(s130)。可通过执行单元220驱动输出接口300来做出用户的检查请求。例如，扬声器340被驱动以输出声音“你想要播放昨天吗？”。作为结果，响应于用户的失败话语“我想听昨天”，扬声器340输出请求用户检查他或她是否想要播放昨天的声音。当用户响应于输出的声音而说出诸如“是”或“是这样”的肯定语音时，识别单元260通过麦克风400接收语音以检查识别单元260的确定与用户的请求相匹配(s140)。
70.当识别单元260检查肯定时，识别单元260将检查结果发送到执行单元220，并且执行单元220执行检查结果以通过扬声器340播放音乐“昨天”(s150)。
71.另一方面，当在步骤s110由识别单元260针对失败话语确定类别时，学习单元240查询确定的类别的分数(s210)。
72.例如，对于作为失败话语的指令“我想要听昨天”，在图2中作为由识别单元260确定的类别的《音乐》类别的分数是13分。因此，作为失败话语中的指令的指令“我想要听”在类别数据库120中被添加为针对《音乐》类别的新指令。此时，在步骤s120由识别单元260选择新添加的指令，并且将新添加的指令登记为具有与在步骤s140由用户检查的指令相同的操作的指令。例如，学习单元240新添加指令“我想要听”，并且给予该指令回放操作指令的含义。作为结果，包括指令“我想要听”《音乐》类别中的词语的话语到目前为止已被分类为失败话语，但随后被分类为成功话语。
73.另一方面，当在失败话语中存在多个词语时，针对所述多个词语的类别之中具有最高分数的类别执行指令的登记。例如，当失败话语是“我想要听甲壳虫乐队的昨天”时，话语包括作为《歌手》类别的词语“甲壳虫乐队”和作为《音乐》类别的词语“昨天”。因此，识别单元260检查针对失败话语的《歌手》类别和《音乐》类别。学习单元240检查类别的分数。在图2中，《歌手》类别的分数是5，并且《音乐》类别的分数是13。因此，学习单元240将指令“我想要听”《音乐》类别选为将被登记的目标。
74.根据上述处理，由学习单元240增加针对被分类为成功话语的话语的相应类别的分数。当重复该处理时，相应类别的分数逐渐增加至等于或大于预设值，并且对于这样的类
别，失败话语中的指令被新添加为有效指令。因此，即使由各种用户产生的所有指令先前未被记录在类别数据库120中，也通过机器学习方法将新指令添加到已经出现许多成功话语的类别。
75.类别的高分数意味着用户频繁地说出相应类别中的词语和指令。针对类别中的任何一个类别设置的指令通常具有相同或相似的含义。在《音乐》类别的情况下，例如，诸如“播放”和“打开”的各种指令意味着“播放”音乐。因此，如果任何类别已被频繁地作为成功话语的目标，则意味着类别中的词语被频繁地用作用于执行具有相同含义的指令的目标。因此，如果类别中的词语在用户频繁使用类别之后被说出，则可假设即使话语中的指令是尚未预先登记的指令，指令也是针对相应类别频繁地执行的指令。因此，通过处理适当地执行适合于各种用户的意图的语音识别，并且减少确定为失败话语的情况的数量。
76.另外，即使当前输入的话语中包括的指令不存在于类别数据库120中，识别单元260也通过针对相应的类别进行查询来选择与用户的意图相匹配的指令。因此，即使指令被分类为失败话语，也选择并执行假设为用户的意图的指令，而不立即得出识别失败的结果，并且此外由用户检查指令。因此，被识别为失败话语的话语很可能引导与成功话语相同的结果。
77.另外，包括在失败话语中的词语可以是在类别数据库120中不存在的词语。例如，在话语“我想要听希望”的情况下，词语“希望”可以是不被包括在任何类别中的词语。以这种方式，当包括在失败话语中的词语不存在于类别数据库120中时，学习单元240可在类别数据库120中针对包括在失败话语中的词语创建新类别。在创建之后，将相同的处理应用于如上创建的新类别。
78.在本公开中的类别数据库120中存储的分数意味着一种权重。上述实施例例示了每一次针对成功话语增加1分的分数的方法，但可被修改为随着成功话语的数量增加而逐渐降低成功话语的增加分数的方法。另外，提供了一种当成功话语的分数超过预设值时将失败话语中的指令登记为类别数据库120中的新指令的方法，但预设值可以不被设置为单个值，而是可被设置为若干阶段的值。在这种情况下，例如，对于分数超过第一阶段的值的类别，不立即登记失败话语的指令，将相应的指令简单地记录在类别数据库120中，并且当输入相应的指令特定次数直到分数超过第二阶段的值时，可将上述实施例修改为将指令记录在数据库120中的方法。
79.另一方面，在本公开中，识别单元260可由执行以下操作的模块构成：通过将用户的话语转换为声音转文本(stt)来执行语音识别的操作、通过类别数据库120检查类别的操作等，或者，识别单元260可由用于语音识别的模块和查询类别数据库120的模块分离的模块构成。此外，在这种情况下，两个硬件模块可被配置为彼此远程地间隔开，以使得能够通过有线或无线通信网络彼此进行数据通信。另外，用户使用的设备仅具有麦克风或仅具有连接到麦克风的接收器280，并且学习单元240、识别单元260和执行单元220中的一些或全部可被配置为设置在能够通过有线或无线通信网络与用户使用的设备进行数据通信的设备或服务器中。
80.图5至图7是示出本公开的其他实施例的示图，并且示出配备有本公开的语音识别系统的电子设备的各种实现示例。在以下实施例中，相同的附图标号被分配给与图1中所示出的实施例中的部件相同的部件，并且省略重复的描述。然而，由与图1中相同的附图标号
表示的部件并不意味着部件完全相同。
81.图5示出本公开的电子设备与单独的外部装置410进行通信的方法的实施示例。在图1的实施例中，麦克风400被包括在电子设备中，并且麦克风400将模拟语音信号数字化并将数字化的模拟语音信号发送到电子设备的处理器。然而，在图5的实施例中，麦克风400a被设置在单独的外部装置410中，而不是被设置在电子设备中包括的部件中。麦克风400a将模拟语音信号数字化，并且外部装置410通过通信方法(诸如，蓝牙、红外通信和wifi)将数字化的语音信号发送到电子设备端。在图5的实施例中，如图1中所示出的麦克风400可与外部装置410中的麦克风400a一起被设置在电子设备内部。
82.在图5的示例中，外部装置410可以是例如诸如遥控器的装置，并且相应的电子设备可以是诸如tv的装置。此时，遥控器包括例如通过在智能手机上安装能够控制tv的遥控应用来将智能手机用作遥控器的情况。作为另一示例，外部装置410可以是执行与电子设备的功能等同的功能的装置，而不是电子设备附带的装置，诸如遥控器。例如，电子设备和外部装置两者都可以是智能电话，电子设备可以是tv，并且外部装置可以是智能电话。
83.电子设备还包括可与外部装置410进行通信的接收器280。外部装置410与接收器280之间的通信可以以各种方式(诸如，蓝牙、红外通信、通过wi-fi网络的通信、有线通信等)来执行。当用户向外部装置410说话时，外部装置410的麦克风400a接收话语并将话语发送到接收器280，并且接收器将话语发送到识别单元260。语音识别控制的处理与上述实施例相同。
84.另一方面，在本实施例中，外部装置410可由诸如用户使用的智能电话或ai扬声器的装置构成，并且电子设备本身可由外部设置的服务器构成。例如，当用户使用ai扬声器利用语音控制家中的交互式网络电视(iptv)时，ai扬声器配备有麦克风400a作为外部装置410以接收用户的话语，并且电子设备可由ai扬声器和通过有线或无线网络连接的运营商的服务器构成以在远程位置处执行语音识别。
85.根据本实施例，直接接收用户的话语的麦克风400a和接收从麦克风400a发送的声音信号以执行本公开的处理的电子设备被制造为单独的独立装置。因此，可通过用户在远程位置处的话语来控制电子设备的操作。
86.图6示出在不包括输出接口300的情况下本公开的电子设备与单独的输出装置300a进行通信的方法的实施示例。在图1的实施例中，输出接口300被包括在电子设备中。然而，在图6的实施例中，输出装置300a被设置在单独的外部装置410中，而不是被设置在包括在电子设备中的部件中。如在图1中所示出的输出接口300也可被设置在图6的电子设备中。
87.显示装置300a包括监视器320a和扬声器340a。这里，电子设备可以是例如诸如智能电话的装置，并且与其相应的输出装置300a可以是诸如tv的装置。作为另一示例，电子设备可由ai扬声器构成，并且输出装置可由tv构成。在这种情况下，扬声器340可被设置在电子设备内部，并且监视器320a可被设置在输出装置300a内部。另一方面，监视器320a可被配置为设置在电子设备内部，并且扬声器340a可被配置为设置在电子设备外部。
88.电子设备在其中具有接口210。接口210提供连接到输出装置300a的通信端口。接口210可以是能够同时传输视频/音频信号的端口，诸如，hdmi、dp和雷电接口(thunderbolt)。此外，接口210可由端口构成，其中，通过端口将视频信号和音频信号传输到不同的路径。
89.图7示出在不包括存储器100的情况下本公开的电子设备与单独的服务器120a和单独的服务器140a进行通信的方法的实施示例。在图1的实施例中，存储器100被包括在电子设备中。然而，在图7的实施例中，存储器100被设置在单独的外部装置410中，而不是被设置在包括在电子设备中的部件中。存储器100也可以被设置在图7的电子设备内部。
90.在图7的实施例中，存储器100包括用于存储类别数据库的类别数据库服务器120a和用于存储内容数据库的内容数据库服务器140a。电子设备包括用作服务器120a和服务器140a与处理器200之间的通信功能的通信接口290。通信接口290可使用通信方法(诸如，有线/无线互联网网络或蓝牙)与服务器120a和服务器140a进行通信。
91.当本公开的电子设备由例如ai扬声器或机顶盒构成时，将由执行单元220执行的内容的数据可被存储在通过有线或无线网络连接的外部内容数据库服务器140a中。通常，提供iptv服务的运营商在通过有线通信网络连接的单独的内容数据库服务器140a中存储将被提供的内容的数据库，并且当用户通过操纵iptv选择例如特定电影时，相应电影的数据被传输到用户的iptv。在这样的系统中，例如，当附接到iptv的机顶盒或ai扬声器由本公开的电子设备构成时，可从运营商的内容数据库服务器140a接收将被再现的内容以在iptv的显示器上播放将被再现的内容。
92.如在图1中所示出的，电子设备可将类别数据库120存储于在电子设备中设置的存储器100中，但也可将类别数据库120存储在如在图7中所示出的外部类别数据库服务器120a中。类别数据库120通常由电子设备的制造商生产，并且当用户使用本公开的电子设备时，类别数据库120被连续更新并且新的指令被添加为可识别的指令。当更新结果的类别数据库120被配置为针对每一个用户而不同时，类别数据库120优选地被存储在设置在电子设备中的存储器100中。因此，每一个用户可具有专门用于他/她的类别数据库120。即使类别数据库120针对每一个用户被不同地配置，类别数据库120也可被存储在外部类别数据库服务器120a中。当类别数据库120被配置为通过包括若干用户的使用结果被更新时，优选地，类别数据库120被存储在外部类别数据库服务器120a中。即使在这种情况下，也可采用在电子设备中的存储器100中设置类别数据库120并且也设置外部类别数据库服务器120a的方法。
93.图8示出本公开的电子设备包括与其他外部装置d1、d2、
……
、dn进行通信的通信接口295的示例。通信接口295提供使得其他外部装置d1、d2、
……
、dn能够通过例如蓝牙、wi-fi、红外通信等与电子设备进行通信的手段。这里，外部装置d1、d2、
……
、dn可以是例如诸如tv的显示装置。作为示例，当本公开的电子设备是智能电话时，可通过蓝牙通信与tv共享执行由智能电话实现的本公开的结果。通信接口295可被配置为执行与外部装置d1、d2、
……
、dn的1:1通信，或者可被配置为实现1:n通信。
94.尽管上文已经示出和描述了本公开的示例性实施例，但本公开不限于上述具体示例性实施例，而是可由本公开所属领域的技术人员在不脱离如所附权利要求中公开的本公开的范围和精神的情况下进行各种修改。这些修改也应被理解为落入本公开的范围内。