语音增强方法、电子设备和存储介质【
技术领域：
：】1.本申请涉及语音处理
技术领域：
：，尤其涉及一种语音增强方法、电子设备和存储介质。
背景技术：
：：2.在一些涉及语音交互的场景中，如智能音箱、智能汽车以及智能机器人等，通常需要先对用户输入的语音信号进行语音信号处理。语音信号处理主要包括确定目标声源的来波方向，以及利用波束形成技术对来波方向上的语音信号进行波束增强，从而达到增强有效信号、抑制噪声和干扰的目的。3.目前，在确定目标声源的来波方向时，主要是通过波达方向估计技术实现目标声源定位。但是，当环境中存在多个声源干扰时，目前的技术无法准确定位目标声源所在方向，导致语音增强过程中生成的波束发散，影响后续的语音交互服务。技术实现要素：4.本申请实施例提供了一种语音增强方法、电子设备和存储介质，以实现在多个声源干扰的情况下，准确定位目标声源的位置，提高唤醒与识别阶段语音增强性能。5.第一方面，本申请实施例提供一种语音增强方法，所述方法包括：获取到麦克风阵列采集的语音信号；根据各个声区的声区参数，分别对所述语音信号进行预增强，得到所述各个声区分别对应的预增强语音信号；其中，所述各个声区是根据所述麦克风阵列包含的各个麦克风的方位信息预先划分的；从各个所述预增强语音信号中确定包含唤醒词的目标语音信号；将所述目标语音信号对应的声区确定为产生所述语音信号的声源所在的目标声区；在所述目标声区对产生所述语音信号的声源进行定位，并根据所述声源的定位信息对所述语音信号进行定向增强。6.其中一种可能的实现方式中，麦克风的方位信息包括：麦克风在所述麦克风阵列中的相对位置参数；根据所述麦克风阵列包含的各个麦克风的方位信息预先划分所述各个声区，包括：根据所述麦克风阵列包含的各个麦克风在所述麦克风阵列中的相对位置参数，将所述麦克风阵列的信号采集区域划分为多个声区，并且根据所述声区的中心线位置，确定所述声区的声区参数。7.其中一种可能的实现方式中，从各个所述预增强语音信号中确定包含唤醒词的目标语音信号，包括：利用神经网络模型，对各个所述预增强语音信号的信号特征与预设信号特征的相似度进行打分；其中，所述预设信号特征是唤醒词对应的唤醒语音信号的信号特征；根据打分结果确定目标语音信号。8.其中一种可能的实现方式中，根据打分结果确定目标语音信号，包括：将各个所述预增强语音信号中分值高于预设阈值且分值最高的预增强语音信号确定为目标语音信号。9.其中一种可能的实现方式中，如果各个所述预增强语音信号的分值均低于所述预设阈值，则所述方法还包括：通过所述麦克风阵列获取新的语音信号，直至生成的各个预增强语音信号中至少一个预增强语音信号的分值高于所述预设阈值。10.其中一种可能的实现方式中，根据所述声源的定位信息对所述语音信号进行定向增强之后，所述方法还包括：将定向增强后的语音信号发送给云端服务器，以使所述云端服务器根据所述定向增强后的语音信号进行语音识别，并根据语音识别结果进行语音交互。11.第二方面，本申请实施例提供一种语音增强装置，所述装置包括：获取模块，用于获取到麦克风阵列采集的语音信号；预增强模块，用于根据各个声区的声区参数，分别对所述语音信号进行预增强，得到所述各个声区分别对应的预增强语音信号；其中，所述各个声区是根据所述麦克风阵列包含的各个麦克风的方位信息预先划分的；第一确定模块，用于从各个所述预增强语音信号中确定包含唤醒词的目标语音信号；第二确定模块，用于将所述目标语音信号对应的声区确定为产生所述语音信号的声源所在的目标声区；执行模块，用于在所述目标声区对产生所述语音信号的声源进行定位，并根据所述声源的定位信息对所述语音信号进行定向增强。12.其中一种可能的实现方式中，所述执行模块根据所述声源的定位信息对所述语音信号进行定向增强之后，还用于：将定向增强后的语音信号发送给云端服务器，以使所述云端服务器根据所述定向增强后的语音信号进行语音识别，并根据语音识别结果进行语音交互。13.第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述处理器通信连接的至少一个存储器，其中：所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如第一方面所述的方法。14.第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如第一方面所述的方法。15.以上技术方案中，首先，获取到麦克风阵列采集的语音信号。然后，根据各个声区的声区参数，分别对语音信号进行预增强，得到各个声区分别对应的预增强语音信号。其次，从各个预增强语音信号中确定包含唤醒词的目标语音信号。将目标语音信号对应的声区确定为产生语音信号的声源所在的目标声区。最后，在目标声区对产生语音信号的声源进行定位，并根据声源的定位信息对语音信号进行定向增强。本方案对唤醒与识别阶段均做了波束增强，且基于预设声区范围的声源定位，使得定位结果可靠性提高。【附图说明】16.为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。17.图1为本申请实施例提供的一种语音增强系统的结构图；18.图2为本申请实施例提供的另一种语音增强系统的结构图；19.图3为本申请实施例提供的一种语音增强方法的流程图；20.图4为本申请实施例提供的一种语音增强方法的结构示意图；21.图5为本申请实施例提供的另一种语音增强方法的结构示意图；22.图6为本申请实施例提供的另一种语音增强方法的流程图；23.图7为本申请实施例提供的一种语音增强装置的结构示意图；24.图8为本申请实施例提供的一种电子设备的示意图。【具体实施方式】25.为了更好的理解本申请的技术方案，下面结合附图对本申请实施例进行详细描述。26.应当明确，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。27.在本申请实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。28.本申请实施例可提供一种语音增强系统，该语音增强系统可位于具备语音交互功能的终端设备内，如智能音箱、智能汽车、智能机器人等。本申请实施例提供的语音增强系统可用于执行本申请实施例提供的语音增强方法。29.图1为本申请实施例提供的一种语音增强系统的结构图。如图1所示，上述语音增强系统10可以包括：麦克风阵列11、第一增强单元12、定位单元13、第二增强单元14以及唤醒单元15。30.其中，麦克风阵列11分别与第一增强单元12、定位单元13以及第二增强单元14连接。第一增强单元12与唤醒单元15连接。唤醒单元15与定位单元13连接。定位单元13与第二增强单元14连接。31.进一步的，本申请实施例提供的语音增强系统10可与云端服务器20连接，从而可将增强后的语音信号上传至云端服务器20，由云端服务器20的识别单元21进行语音识别，并根据识别结果触发语音交互。32.图2为本申请实施例提供的另一种语音增强系统的结构图。与图1相比，图2所示的语音增强系统还可以包括回声消除单元16、第一语音处理单元17以及第二语音处理单元18。33.其中，回声消除单元16的输入端与麦克风阵列11连接，输出端分别与第一增强单元12、定位单元13以及第二增强单元14连接。回声消除单元16可对麦克风阵列11采集到的语音信号进行回声消除。第一语音处理单元17与第二增强单元14连接。第二语音处理单元18与第一语音处理单元17连接。34.图3为本申请实施例提供的一种语音增强方法的流程图。如图3所示，上述语音增强方法可以包括：35.步骤101，获取到麦克风阵列采集的语音信号。36.本申请实施例中，如图1所示，麦克风阵列11采集到语音信号之后，可将语音信号分别发送给第一增强单元12、定位单元13以及第二增强单元14。37.步骤102，根据各个声区的声区参数，分别对语音信号进行预增强，得到各个声区分别对应的预增强语音信号。38.本申请实施例中，为准确定位声源位置，可预先根据麦克风阵列11中各个麦克风的方位信息，将麦克风阵列11的信号采集区域划分为多个互不重叠的声区。39.具体的，可根据各个麦克风在麦克风阵列11中的相对位置参数，将麦克风阵列11的信号采集区域划分为多个声区。划分方式可以是平均划分，得到的声区个数可与麦克风的个数相等。其中，每个声区的声区中心线位置上均对应一个麦克风。并且，可根据声区的中心线位置，确定声区的声区参数。声区参数可以包括声区方向。40.本申请实施例中，麦克风阵列11中包含的麦克风的个数越多，划分得到的声区个数越多，每个声区的声区范围越小，那么，本申请实施例声源定位的准确度越高，语音信号增强效果越好。41.以6麦圆阵为例，对声区的划分方式进行说明。42.如图4所示，可根据麦克风圆阵30中包含的6个麦克风的相对位置，将麦克风圆阵30的信号采集区域等分为6个互不重叠的子区域。其中，每个子区域均为一个声区，6个声区分别为：声区1、声区2、声区3、声区4、声区5以及声区6。每个声区的中心线位置上分别对应一个麦克风，每个声区的中心线所在方向即为该声区的声区方向。43.为确定语音信号的声源所在的声区，上述第一增强单元12可根据各个声区的声区参数，分别对语音信号进行预增强，得到各个声区对应的预增强语音信号。具体的，可利用固定波束形成算法(fixedbeamforming，fbf)，分别在各个不同的声区方向上对得到的语音信号进行预增强，削弱语音信号中的噪声以及干扰，得到各个不同的声区方向上对应的预增强语音信号。44.步骤103，从各个预增强语音信号中确定包含唤醒词的目标语音信号。45.由于各个预增强语音信号是根据不同的声区参数增强得到的，因此，每个预增强语音信号的信号强度以及每个预增强语音信号中包含的语音信息各不相同。46.根据固定波束形成算法的基本原理，在越接近声源位置的方向上对语音信号进行增强得到的波束指向性越好，语音增强效果越好。因此，语音信号的声源所在的声区、或者与语音信号的声源所在的声区相邻的声区对应的预增强语音信号中包含的语音信息最多。47.基于上述理解，本申请实施例中，上述第一增强单元12生成各个预增强语音信号之后，可将生成的预增强语音信号发送给唤醒单元15，由唤醒单元15从各个预增强语音信号中确定包含唤醒词的目标语音信号。目标语音信号对应的声区即为语音信号的声源所在的声区。48.其中，唤醒词指的是可以将终端设备由待机状态触发到语音交互状态的特定词汇。从各个预增强语音信号中确定包含唤醒词的目标语音信号可以是：49.首先，利用神经网络模型，如深度神经网络模型、卷积神经网络模型等，对各个预增强语音信号的信号特征与预设信号特征的相似度进行打分。50.其中，预设信号特征可以是唤醒词对应的唤醒语音信号的信号特征。打分结果可反映预增强语音信号中是否包含唤醒词。51.然后，根据打分结果确定目标语音信号。52.本申请实施例中，可以将各个预增强语音信号中分值高于预设阈值的预增强语音信号确定为包含唤醒词的预增强语音信号。进而，可将分值高于预设阈值的预增强语音信号中分值最高的一个预增强语音信号确定为目标语音信号。其中，预设阈值为可以认为预增强语音信号中包含唤醒词的临界值。53.一种可能的情况中，如果各个预增强语音信号的分值均低于上述预设阈值，可认为各个预增强语音信号中均不包含唤醒词。那么，可通过麦克风阵列11获取新的语音信号，直至生成的各个预增强语音信号中至少一个预增强语音信号的分值高于上述预设阈值。54.步骤104，将目标语音信号对应的声区确定为产生语音信号的声源所在的目标声区。55.根据步骤103可知，目标语音信号对应的声区即为语音信号的声源所在的声区。本申请实施例中，唤醒单元15确定了包含唤醒词的目标语音信号之后，可将目标语音信号对应的声区确定为声源所在的目标声区。56.具体的，如果分值最高的预增强语音信号有一个，则将分值最高的预增强语音信号对应的声区确定为产生语音信号的声源所在的目标声区。如果多个预增强语音信号的得分相同且最高，可将其中任意一个预增强语音信号对应的声区确定为产生语音信号的声源所在的目标声区。57.为方便理解，仍以6麦圆阵为例，对上述两种情况对应的实际场景进行说明。58.如图5所示，如果语音信号的声源位于a处，那么，可能只有声区1对应的预增强语音信号的分值最高。此时，可确定目标语音信号的个数为1个，且目标语音信号对应的声区1为产生语音信号的声源所在的目标声区。59.如果语音信号的声源位于b处，那么，由于处于声区2和声区3的临界处，因此，声区2和声区3对应的预增强语音信号的分值可能相同且最高。此时，可将其中任意一个预增强语音信号对应的声区确定为产生语音信号的声源所在的目标声区。60.步骤105，在目标声区对产生语音信号的声源进行定位，并根据声源的定位信息对语音信号进行定向增强。61.本申请实施例中，唤醒单元15确定了产生语音信号的声源所在的目标声区之后，可将目标声区信息发送给定位单元13。定位单元13可利用波达方向估计算法(directionofarrival，doa)，基于上述步骤101中接收到的语音信号，在目标声区内对产生语音信号的声源进行定位。从而可缩小定位范围，提高声源定位的准确性。62.得到准确的声源定位信息之后，定位单元13可将声源位置信息发送给第二增强单元14。第二增强单元14可利用自适应波束形成算法(adaptivebeamforming，abf)，基于准确的定位信息对语音信号进行定向增强。从而可提升语音增强效果，同时抑制噪声。63.本申请实施例中，首先，获取到麦克风阵列采集的语音信号。然后，根据各个声区的声区参数，分别对语音信号进行预增强，得到各个声区分别对应的预增强语音信号。其次，从各个预增强语音信号中确定包含唤醒词的目标语音信号。将目标语音信号对应的声区确定为产生语音信号的声源所在的目标声区。最后，在目标声区对产生语音信号的声源进行定位，并根据声源的定位信息对语音信号进行定向增强。该方案在唤醒阶段做了预设声区的固定波束增强，且基于预设声区范围的声源定位，使得定位结果可靠性提高，提高识别阶段语音增强性能。64.图6为本申请实施例提供的另一种语音增强方法的流程图。如图6所示，上述步骤105之后，本申请实施例提供的语音增强方法还可以包括：65.步骤201，将定向增强后的语音信号发送给云端服务器。66.本申请实施例中，第二增强单元14可直接将定向增强后的语音信号发送给云端服务器20。或者，如图2所示，第二增强单元14可先将定向增强后的语音信号发送给第一语音处理单元17以实现进一步的去混响；然后将去混响之后的语音信号发送给第二语音处理单元18实现进一步的噪声抑制。然后，由第二语音处理单元18将处理后的语音信号发送给云端服务器20。67.云端服务器20的语音识别单元21在接收到上述语音信号之后，可进行语音识别，并根据语音识别结果触发语音交互。具体的，可根据语音识别结果触发自然语言理解，然后，根据理解结果以及语音交互的业务逻辑进行语音合成，并实现语音交互。68.图7为本申请实施例提供的一种语音增强装置的结构示意图。如图7所示，本申请实施例提供的语音增强装置可以包括：获取模块61、预增强模块62、第一确定模块63、第二确定模块64和执行模块65。69.获取模块61，用于获取到麦克风阵列采集的语音信号。70.预增强模块62，用于根据各个声区的声区参数，分别对语音信号进行预增强，得到各个声区分别对应的预增强语音信号；其中，各个声区是根据麦克风阵列包含的各个麦克风的方位信息预先划分的。71.第一确定模块63，用于从各个预增强语音信号中确定包含唤醒词的目标语音信号。72.第二确定模块64，用于将目标语音信号对应的声区确定为产生语音信号的声源所在的目标声区。73.执行模块65，用于在目标声区对产生语音信号的声源进行定位，并根据声源的定位信息对语音信号进行定向增强。74.在一个具体的实现过程中，第一确定模块63用于从各个预增强语音信号中确定包含唤醒词的目标语音信号时，具体用于：利用神经网络模型，对各个预增强语音信号的信号特征与预设信号特征的相似度进行打分。根据打分结果确定目标语音信号。75.在一个具体的实现过程中，第一确定模块63根据打分结果确定目标语音信号，包括：将各个预增强语音信号中分值高于预设阈值且分值最高的预增强语音信号确定为目标语音信号。76.在一个具体的实现过程中，如果第一确定模块63确定各个预增强语音信号的分值均低于预设阈值，则通过麦克风阵列获取新的语音信号，直至生成的各个预增强语音信号中至少一个预增强语音信号的分值高于预设阈值。77.在一个具体的实现过程中，执行模块65根据声源的定位信息对语音信号进行定向增强之后，还用于：将定向增强后的语音信号发送给云端服务器，以使云端服务器根据定向增强后的语音信号进行语音识别，并根据语音识别结果进行语音交互。78.本申请实施例中，首先，获取模块61获取到麦克风阵列采集的语音信号。然后，预增强模块62根据各个声区的声区参数，分别对语音信号进行预增强，得到各个声区分别对应的预增强语音信号。其次，第一确定模块63从各个预增强语音信号中确定包含唤醒词的目标语音信号。第二确定模块64将目标语音信号对应的声区确定为产生语音信号的声源所在的目标声区。最后，执行模块65在目标声区对产生语音信号的声源进行定位，并根据声源的定位信息对语音信号进行定向增强。从而实现在多个声源干扰的情况下，准确定位目标声源的位置，提高语音增强性能。79.图8为本申请实施例提供的一种电子设备的示意图，如图8所示，上述电子设备可以包括至少一个处理器；以及与上述处理器通信连接的至少一个存储器，其中：存储器存储有可被处理器执行的程序指令，上述处理器调用上述程序指令能够执行本申请实施例提供的语音增强方法。80.其中，上述电子设备可以为语音增强设备，本实施例对上述电子设备的具体形态不作限定。81.图8示出了适于用来实现本申请实施方式的示例性电子设备的框图。图8显示的电子设备仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。82.如图8所示，电子设备以通用计算设备的形式表现。电子设备的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器410，存储器430，通信接口420，连接不同系统组件(包括存储器430和处理器410)的通信总线440。83.通信总线440表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(industrystandardarchitecture；以下简称：isa)总线，微通道体系结构(microchannelarchitecture；以下简称：mac)总线，增强型isa总线、视频电子标准协会(videoelectronicsstandardsassociation；以下简称：vesa)局域总线以及外围组件互连(peripheralcomponentinterconnection；以下简称：pci)总线。84.电子设备典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被电子设备访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。85.存储器430可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(randomaccessmemory；以下简称：ram)和/或高速缓存存储器。电子设备可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。尽管图8中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如：光盘只读存储器(compactdiscreadonlymemory；以下简称：cd‑rom)、数字多功能只读光盘(digitalvideodiscreadonlymemory；以下简称：dvd‑rom)或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与通信总线440相连。存储器430可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本申请各实施例的功能。86.具有一组(至少一个)程序模块的程序/实用工具，可以存储在存储器430中，这样的程序模块包括——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。程序模块通常执行本申请所描述的实施例中的功能和/或方法。87.电子设备也可以与一个或多个外部设备(例如键盘、指向设备、显示器等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备交互的设备通信，和/或与使得该电子设备能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过通信接口420进行。并且，电子设备还可以通过网络适配器(图8中未示出)与一个或者多个网络(例如局域网(localareanetwork；以下简称：lan)，广域网(wideareanetwork；以下简称：wan)和/或公共网络，例如因特网)通信，上述网络适配器可以通过通信总线440与电子设备的其它模块通信。应当明白，尽管图8中未示出，可以结合电子设备使用其它硬件和/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、磁盘阵列(redundantarraysofindependentdrives；以下简称：raid)系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。88.处理器410通过运行存储在存储器430中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本申请实施例提供的语音增强方法。89.本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，上述计算机可读存储介质存储计算机指令，上述计算机指令使上述计算机执行本申请实施例提供的语音增强方法。90.上述计算机可读存储介质可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——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。计算机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、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(readonlymemory；以下简称：rom)、可擦式可编程只读存储器(erasableprogrammablereadonlymemory；以下简称：eprom)或闪存、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd‑rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机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。91.计算机可读的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，其中承载了计算机可读的程序代码。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。92.计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、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。93.计算机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、电线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。94.可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本申请操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c++，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机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(localareanetwork；以下简称：lan)或广域网(wideareanetwork；以下简称：wan)连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。95.在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。96.流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属
技术领域：
：的技术人员所理解。97.需要说明的是，本申请实施例中所涉及的终端可以包括但不限于个人计算机(personalcomputer；以下简称：pc)、个人数字助理(personaldigitalassistant；以下简称：pda)、无线手持设备、平板电脑(tabletcomputer)、手机、mp3播放器、mp4播放器等。98.在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。99.另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。100.以上所述仅为本申请的较佳实施例而已，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请保护的范围之内。当前第1页1 2 3 当前第1页1 2 3