本公开涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种多人发言中发言人识别方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质。
背景技术：
目前，通过电子设备录制音频或录制视频来记录事件为日常生活带来了极大的便利。例如：对课堂上老师讲课内容进行音视频录制，方便老师再次教学或学生复习功课；或者，在会议、观看电视直播等场合，使用电子设备录制音视频方便再次播放或电子资料的存档、查阅等等。
然而，当音视频文件中有多人发言时，对于不熟悉的人或声音不能仅根据面孔或声音即辨别出当前发言人或所有发言人的信息，或者在需要形成会议文件时，还需要人为回放录音并自行辨别声音才能识别出各个音频对应的发言人，若对发言人比较陌生还极其容易出现识别错误等情况。
因此，需要提供一种或多种至少能够解决上述问题的技术方案。
需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
技术实现要素：
本公开的目的在于提供一种多人发言中发言人识别方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的一个或者多个问题。
根据本公开的一个方面，提供一种多人发言中发言人识别方法，包括：
获取多人发言中的发言内容，抽取所述发言内容中预设长度的语音片段，对所述语音片段进行去基波化处理，得到所述语音片段的谐音波段；
对所述预设时长的语音片段中的谐音波段进行检测，计算检测期间的谐音数量，分析各谐音的相对强度；
将不同检测周期中具有相同谐音数量以及相同谐音强度的语音标记为同一发言人；
通过对不同发言人对应的发言内容进行分析，识别出各发言人的身份信息；
生成不同发言人的发言内容与发言人身份信息的对应关系。
在本公开的一种示例性实施例中，所述方法还包括：通过对不同发言人对应的发言进行分析，识别出各发言人的身份信息，包括：
将不同发言人的发言输入语音识别模型，识别出具有身份信息的词语特征；
对所述具有身份信息的词语特征结合所述词语特征所在句子进行语义分析，确定出当前发言人或其他时段发言人的身份信息。
在本公开的一种示例性实施例中，将不同发言人的发言输入语音识别模型，识别出具有身份信息的词语特征，包括：
对不同发言人的发言音频静音切除处理；
以预设帧长及预设长度帧移对所述不同发言人的发言分帧，得到预设帧长的语音片段；
使用隐马尔可夫模型使用隐马尔可夫模型λ＝(a,b,π)提取所述语音片段的声学特征，识别出具有身份信息的词语特征；
其中：a为隐含状态转移概率矩阵；b为观测状态转移概率矩阵；π初始状态概率矩阵。
在本公开的一种示例性实施例中，所述方法还包括：通过对不同发言人对应的发言进行分析，识别出各发言人的身份信息，包括：
在互联网中搜索具有与发言人谐音数量以及谐音强度在检测周期内相同的语音文件；
查找所述语音文件的著录信息，根据所述著录信息确定所述发言人的身份信息。
在本公开的一种示例性实施例中，所述方法还包括：识别出各发言人的身份信息后，所述方法还包括：
在互联网中搜索与各发言人的社会地位、职位；
根据所述发言人的社会地位、职位确定与当前会议主题匹配度最高的发言人作为核心发言人。
在本公开的一种示例性实施例中，所述方法还包括：
收集发言过程中的响应信息；
根据所述响应信息的长度、密集度确定发言精彩点；
确定发言精彩点对应的发言人信息；
将具有最多发言精彩点的发言人作为核心发言人。
在本公开的一种示例性实施例中，所述方法还包括：生成不同发言人的发言内容与发言人身份信息的对应关系后，所述方法还包括：
对不同发言人的发言内容进行剪辑；
将多人发言中同一发言人对应的发言内容进行合并，生成与各个发言人对应的音频文件。
在本公开的一种示例性实施例中，所述方法还包括：生成不同发言人的发言内容与发言人身份信息的对应关系后，所述方法还包括：
分析各发言人的发言内容与会议主题的相关度；
确定各发言人的社会地位、职位信息以及发言总时长；
为相关度、发言总时长、社会地位、职位信息设置权重值；
根据各发言人的发言内容、发言总时长、社会地位、职位信息的至少一项以及对应的权重值确定剪辑后的音频文件的存储/呈现顺序。
在本公开的一种示例性实施例中，所述方法还包括：生成不同发言人的发言内容与发言人身份信息的对应关系后，所述方法还包括：
将所述发言人身份信息作为音频索引/目录；
将所述音频索引/目录添加至多人发言文件中的进度条中。
在本公开的一个方面，提供一种多人发言中发言人识别装置，包括：
谐音获取模块，用于获取多人发言中的发言内容，抽取所述发言内容中预设长度的语音片段，对所述语音片段进行去基波化处理，得到所述语音片段的谐音波段；
谐音检测模块，用于对所述预设时长的语音片段中的谐音波段进行检测，计算检测期间的谐音数量，分析各谐音的相对强度；
发言人标记模块，用于将不同检测周期中具有相同谐音数量以及相同谐音强度的语音标记为同一发言人；
身份信息识别模块，用于通过对不同发言人对应的发言内容进行分析，识别出各发言人的身份信息；
对应关系生成模块，用于生成不同发言人的发言内容与发言人身份信息的对应关系。
在本公开的一个方面，提供一种电子设备，包括：
处理器；以及
存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时实现根据上述任意一项所述的方法。
在本公开的一个方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现根据上述任意一项所述的方法。
本公开的示例性实施例中的多人发言中发言人识别方法，获取多人发言中的发言内容，抽取并处理得到所述发言内容中预设长度的语音片段中的谐音波段，计算分析所述谐音波段中谐音数量及其相对强度，并以此确定同一发言人，通过对不同发言人对应的发言内容进行分析，识别出各发言人的身份信息，最后生成不同发言人的发言内容与发言人身份信息的对应关系。一方面，由于使用谐音数量及其相对强度来计算分析得出同一发言人，因此提高了音色识别发言人的准确性；另一方面，通过对发音内容分析得到发言人的身份信息，建立了发言内容和发言人身份的对应关系，极大的提高了使用效果和增强了用户体验。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
通过参照附图来详细描述其示例实施例，本公开的上述和其它特征及优点将变得更加明显。
图1示出了根据本公开一示例性实施例的多人发言中发言人识别方法的流程图；
图2示出了根据本公开一示例性实施例的多人发言中发言人识别装置的示意框图；
图3示意性示出了根据本公开一示例性实施例的电子设备的框图；以及
图4示意性示出了根据本公开一示例性实施例的计算机可读存储介质的示意图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施例。然而，示例实施例能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的实施例；相反，提供这些实施例使得本公开将全面和完整，并将示例实施例的构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。
此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而没有所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、材料、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知结构、方法、装置、实现、材料或者操作以避免模糊本公开的各方面。
附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个软件硬化的模块中实现这些功能实体或功能实体的一部分，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
在本示例实施例中，首先提供了一种多人发言中发言人识别方法，可以应用于计算机等电子设备；参考图1中所示，该多人发言中发言人识别方法可以包括以下步骤：
步骤s110.获取多人发言中的发言内容，抽取所述发言内容中预设长度的语音片段，对所述语音片段进行去基波化处理，得到所述语音片段的谐音波段；
步骤s120.对所述预设时长的语音片段中的谐音波段进行检测，计算检测期间的谐音数量，分析各谐音的相对强度；
步骤s130.将不同检测周期中具有相同谐音数量以及相同谐音强度的语音标记为同一发言人；
步骤s140.通过对不同发言人对应的发言内容进行分析，识别出各发言人的身份信息；
步骤s150.生成不同发言人的发言内容与发言人身份信息的对应关系。
根据本示例实施例中的多人发言中发言人识别方法，一方面，由于使用谐音数量及其相对强度来计算分析得出同一发言人，因此提高了音色识别发言人的准确性；另一方面，通过对发音内容分析得到发言人的身份信息，建立了发言内容和发言人身份的对应关系，极大的提高了使用效果和增强了用户体验。
下面，将对本示例实施例中的多人发言中发言人识别方法进行进一步的说明。
在步骤s110中，可以获取多人发言中的发言内容，抽取所述发言内容中预设长度的语音片段，对所述语音片段进行去基波化处理，得到所述语音片段的谐音波段；
本示例实施方式中，多人发言中的发言内容可以是在发言过程中实时接收的音视频内容，也可以是事先录制的音视频文件。若该多人发言的发言内容为视频文件，则可以提取视频文件中的音频部分，该音频部分则为多人发言中的发言内容。
在获取多人发言中的发言内容后，可以首先对发言内容进行傅立叶变换、听觉滤波器组滤波等方式完成语言滤波，以对所述发言内容进行降噪处理；接着，可以定时或实时抽取所述发言内容中预设长度的语言片段，以进行语音分析。例如，在定时抽取发言内容的语音片段时，可以设置为每5ms抽取1ms时长的语音片段作为处理样本，当定时取样频率越高，取样预设长度语音片段越长，发言人识别概率则越大。
语音音波一般由基频音波和高次谐波组成，基频音波与语音音波的主频相同，通过基频音波来承载有效发言内容；由于不同发言人的声带、声腔结构都不相同，导致音色也不相同，即：每个发言人声波的频率特性不同，特别是谐音波段特性不同。那么在抽取到预设语音片段后，可以对所述语音片段进行去基波化处理，以去除语音片段中的基频音波，得到语音片段的高次谐波，也就是谐音波段。
在步骤s120中，可以对所述预设时长的语音片段中的谐音波段进行检测，计算检测期间的谐音数量，分析各谐音的相对强度；
本示例实施方式中，谐音波段为语音片段取出基频音波后剩余的高次谐波，统计相同检测时间内高次谐波的数量，以及各谐音的相对强度，作为判断不同检测周期的语音是否为同以发言人的依据。不同发言人语音的谐波波段中高次谐波的数量及各谐音的相对强度会有较大差别，所述差别又被称之为声纹，一定长度内谐波波段中高次谐波的数量及各谐音的相对强度构成的声纹可以与指纹或虹膜纹一样，作为不同身份的唯一身份标识，所以使用谐波波段中高次谐波的数量及各谐音的相对强度的差异来识别不同发言人，有极高的准确性。
在步骤s130中，可以将不同检测周期中具有相同谐音数量以及相同谐音强度的语音标记为同一发言人；
本示例实施方式中，如果不同检测周期中谐音波段中谐音数量以及谐音强度在一定范围内相同或者高度相似，就可以推定所述检测周期中语音为同一发言人，因此，在通过步骤s120确定各个语音片段中不同检测周期的谐音波段数量及强度后，即可以将各语音片段中具有相同谐音波段数量及强度各的发言标记为同一发言人。
所述检测周期中相同谐音属性的语音在一个音频中可以连续出现，也可以断续出现。
在步骤s140中，可以通过对不同发言人对应的发言内容进行分析，识别出各发言人的身份信息；
本示例实施方式中，通过对不同发言人对应的发言进行分析，识别出各发言人的身份信息，包括：对不同发言人的发言音频静音切除处理，以预设帧长及预设长度帧移对所述不同发言人的发言分帧，得到预设帧长的语音片段，使用隐马尔可夫模型：
隐马尔可夫模型λ＝(a,b,π)，(其中：a为隐含状态转移概率矩阵；
b为观测状态转移概率矩阵；
π初始状态概率矩阵)
提取所述语音片段的声学特征，识别出具有身份信息的词语特征。本示例实施方式中，也可以通过其他语音识别模型来完成具有身份信息的词语特征的识别，本申请对此不作具体限定。
本示例实施方式中，将不同发言人的发言输入语音识别模型，识别出具有身份信息的词语特征，对所述具有身份信息的词语特征结合所述词语特征所在句子进行语义分析，确定出当前发言人或其他时段发言人的身份信息，举例而言：
在某次会议中，某发言人发言：“大家好，我是来自清华大学的张明博士…”，首先将发言人的语音经过语音识别算法的处理，通过语音识别模型，解析识别出具有身份信息的词语特征：“我是”、“清华大学”、“张”、“博士”，由所述具有身份信息的词语特征结合所述词语特征所在句子进行语义分析，如在姓氏和身份之间的词为发言人的名等规则，确定了当前发言人的身份信息为：“单位：清华大学”、“姓名：张明”、“学位：博士”等信息。
本示例实施方式中，将不同发言人的发言输入语音识别模型，识别出具有身份信息的词语特征，还可以通过当前发言人的发言中得知其他时段的发言人信息，例如：
在某次会议中，主持人发言：“大家好，下面有请来自清华大学的张明博士发言…”，那么，仍首先将发言人的语音经过语音识别算法的处理，再通过语音识别模型，解析识别出具有身份信息的词语特征：“下面有请…发言”、“清华大学”、“张”、“博士”，由所述具有身份信息的词语特征结合所述词语特征所在句子进行语义分析，如在姓氏和身份之间的词为发言人的名等规则，确定了下一段发言人音频的发言人身份信息为：“单位：清华大学”、“姓名：张明”、“学位：博士”等信息。这样以来，即可在当前主持人的发言中得知下一位发言的发言者为“清华大学张明博士”，那么在通过对当前语音片段或下一个语音片段进行检测后，通过发言中音色发生变化确定发言人变化后，即可得知该改变后的发言人即为“清华大学张明博士”。
本示例实施方式中，可以在互联网中搜索具有与发言人谐音数量以及谐音强度在检测周期内相同的语音文件，查找所述语音文件的著录信息，根据所述著录信息确定所述发言人的身份信息。特别是在具有音乐或者乐器演奏等旋律较强的音频处理时，所述方法更易在互联网中找到对应发言人的信息。所述方法可以作为若未能在发言内容中分析查找到发言人的身份信息时的辅助确定发言人信息的方法。
在步骤s150中，可以生成不同发言人的发言内容与发言人身份信息的对应关系。
本示例实施方式中，识别出各发言人的身份信息后，将发言人的发言内容对应的音频和发言人所有身份信息建立对应关系。
本示例实施方式中，生成不同发言人的发言内容与发言人身份信息的对应关系后，对不同发言人的发言内容进行剪辑，将多人发言中同一发言人对应的发言内容进行合并，生成与各个发言人对应的音频文件。
本示例实施方式中，识别出各发言人的身份信息后，在互联网中搜索与各发言人的社会地位、职位，根据所述发言人的社会地位、职位确定与当前会议主题匹配度最高的发言人作为核心发言人。
例如，在某次会议中，识别出各发言人的身份信息后，在互联网中搜索与各发言人的社会地位、职位，发现有两位发言人为“院士”，进一步的，其中一位为“诺贝尔奖获得者”，而本次会议的主题为“诺贝尔感言”，且“诺贝尔奖获得者”发言人的发言时长高于平均发言人发言时长，则确定“诺贝尔奖获得者”发言人为此音视频的核心发言人，并将所述核心发言人的身份信息作为目录或索引标注。
本示例实施方式中，识别出各发言人的身份信息后，收集发言过程中的响应信息，根据所述响应信息的长度、密集度确定发言精彩点，确定发言精彩点对应的发言人信息，将具有最多发言精彩点的发言人作为核心发言人。
其中，发言过程中的响应信息可以是观众或参会人员的掌声、喝彩声等。
例如，在某次会议中，通过识别各发言人的身份信息后，确定共有5位发言人在本次会议中进行发言，那么收集本次会议中各发言人发言过程中的掌声，并记录所有掌声的持续长度以及密集度，并将发言中的掌声与发言人进行关联，之后，分析各个发言者发言过程中的掌声长度及密集度，将大于预设时长(如2s)的掌声标记为有效掌声，统计每位发言人发言时段中有效掌声数，选取有效掌声数最多的发言人作为核心发言人，并将所述核心发言人的身份信息作为目录或索引标注。
本示例实施方式中，生成不同发言人的发言内容与发言人身份信息的对应关系后，分析各发言人的发言内容与会议主题的相关度，确定各发言人的社会地位、职位信息以及发言总时长，为相关度、发言总时长、社会地位、职位信息设置权重值，根据各发言人的发言内容、发言总时长、社会地位、职位信息的至少一项以及对应的权重值确定剪辑后的音频文件的存储/呈现顺序。
如在某次会议音频中，识别出各发言人的身份信息后，总共有3位发言人，分别为张老师、王老师、赵老师，每位发言人社会地位、发言总时长以及相关度权重值为：
表1
根据表1可以看出，王老师各权重值相加只和最大，所以确定为核心发言人，张老师、赵老师依次次之，所以在剪辑后的音频文件的存储/呈现顺序为：“1.王老师音频.mp3”、“2.张老师音频.mp3”、“3.赵老师音频.mp3”。
需要说明的是，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。
此外，在本示例实施例中，还提供了一种多人发言中发言人识别装置。参照图2所示，该音频段落识别装置200可以包括：谐音获取模块210、谐音检测模块220、发言人标记模块230、身份信息识别模块240以及对应关系生成模块250。其中：
谐音获取模块210，用于获取多人发言中的发言内容，抽取所述发言内容中预设长度的语音片段，对所述语音片段进行去基波化处理，得到所述语音片段的谐音波段；
谐音检测模块220，用于对所述预设时长的语音片段中的谐音波段进行检测，计算检测期间的谐音数量，分析各谐音的相对强度；
发言人标记模块230，用于将不同检测周期中具有相同谐音数量以及相同谐音强度的语音标记为同一发言人；
身份信息识别模块240，用于通过对不同发言人对应的发言内容进行分析，识别出各发言人的身份信息；
对应关系生成模块250，用于生成不同发言人的发言内容与发言人身份信息的对应关系。
上述中各多人发言中发言人识别装置模块的具体细节已经在对应的音频段落识别方法中进行了详细的描述，因此此处不再赘述。
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了多人发言中发言人识别装置200的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
此外，在本公开的示例性实施例中，还提供了一种能够实现上述方法的电子设备。
所属技术领域的技术人员能够理解，本发明的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施例、完全的软件实施例(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施例，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。
下面参照图3来描述根据本发明的这种实施例的电子设备300。图3显示的电子设备300仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图3所示，电子设备300以通用计算设备的形式表现。电子设备300的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元310、上述至少一个存储单元320、连接不同系统组件(包括存储单元320和处理单元310)的总线330、显示单元340。
其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元310执行，使得所述处理单元310执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施例的步骤。例如，所述处理单元310可以执行如图1中所示的步骤s110至步骤s130。
存储单元320可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(ram)3201和/或高速缓存存储单元3202，还可以进一步包括只读存储单元(rom)3203。
存储单元320还可以包括具有一组(至少一个)程序模块3205的程序/实用工具3204，这样的程序模块3205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
总线330可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
电子设备300也可以与一个或多个外部设备370(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备300交互的设备通信，和/或与使得该电子设备300能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口350进行。并且，电子设备300还可以通过网络适配器360与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器360通过总线330与电子设备300的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备300使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、raid系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
通过以上的实施例的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施例可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是cd-rom，u盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开实施例的方法。
在本公开的示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有能够实现本说明书上述方法的程序产品。在一些可能的实施例中，本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施例的步骤。
参考图4所示，描述了根据本发明的实施例的用于实现上述方法的程序产品400，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、c++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(lan)或广域网(wan)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
此外，上述附图仅是根据本发明示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其他实施例。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由权利要求指出。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限。