一种语音唤醒方法、装置、终端和存储介质与流程

本发明实施例涉及语音识别技术领域，尤其涉及一种语音唤醒方法、装置、终端和存储介质。

背景技术：

目前世界范围内比较流行的智能硬件都带有语音交互的功能，比如echo，googlehome等。其中，最为主流的交互方式是先说一个唤醒词，比如这个智能硬件就是googlehome，那么我必须说“hellogoogle”，googlehome才能被唤醒；然后我才能开始说自己的命令，比如听新闻，听歌等。

现有技术中，对智能终端的唤醒一般采用一个或多个固定的唤醒词进行唤醒。但是，每个用户都有自已个性化的需求，比如，我想将我手机的原有语音唤醒词改为我喜爱的名字“天妖”。因此，现有技术不能满足对唤醒词进行自定义的用户需求。

技术实现要素：

本发明提供一种语音唤醒方法、装置、终端和存储介质，以实现用户对唤醒词的自定义。

第一方面，本发明实施例提供了一种语音唤醒方法，该方法包括：

获取用于唤醒智能终端的唤醒语音；

利用所述智能终端的预设声学模型和预设唤醒词识别网络，对所述唤醒语音的声学特征进行分析，获得所述唤醒语音相对预设唤醒词的声学特征的置信度；

若所述置信度位于预设的中等置信度范围内，则将所述唤醒语音上传到远程服务器；

若利用所述远程服务器中的语言模型对所述唤醒语音分析得到的语言特征，与所述预设唤醒词的语言特征匹配一致，则接收所述远程服务器生成的智能终端唤醒指令。

第二方面，本发明实施例还提供了一种语音唤醒装置，该装置包括：

语音获取模块，用于获取用于唤醒智能终端的唤醒语音；

声学特征匹配模块，用于利用所述智能终端的预设声学模型和预设唤醒词识别网络，对所述唤醒语音的声学特征进行分析，获得所述唤醒语音相对预设唤醒词的声学特征的置信度；

语音上传模块，用于若所述置信度位于预设的中等置信度范围内，则将所述唤醒语音上传到远程服务器；

语言特征匹配模块，用于若利用所述远程服务器中的语言模型对所述唤醒语音分析得到的语言特征，与所述预设唤醒词的语言特征匹配一致，则接收所述远程服务器生成的智能终端唤醒指令。

本发明通过预设唤醒词识别网络确定所述唤醒语音相对预设唤醒词的声学特征的置信度，实现对智能终端的离线唤醒。其中，可以通过将预设唤醒词识别网络，替换为利用自定义唤醒词的语音信息搭建的唤醒词识别网络，以实现对唤醒词的自定义。又考虑到，仅利用自定义唤醒词的一条或几条语音信息，搭建的唤醒词识别网络的精度较低，往往造成识别准确率低和误唤醒严重的问题。本发明通过将没有通过离线唤醒的唤醒语音上传至远程服务器，利用远程服务器中的语言模型和预设唤醒词的语言特征进行分析和匹配，从而解决上述识别准确率低和误唤醒严重的问题。同时，可以通过替换预设唤醒词的语言特征实现对唤醒词的自定义，进而满足用户对唤醒词进行自定义的需求。

第三方面，本发明实施例还提供了一种终端，所述终端包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-9中任一所述的语音唤醒方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-9中任一所述的语音唤醒方法。

附图说明

图1为本发明实施例一提供的一种语音唤醒方法的流程图；

图2是本发明实施例一提供的另一种语音唤醒方法的流程图；

图3是本发明实施例二提供的一种语音唤醒方法的流程图；

图4a是本发明实施例二提供的一种更改唤醒词方法的流程图；

图4b是本发明实施例二提供的一种添加唤醒词的方法的流程图；

图4c是本发明实施例二提供的一种删除唤醒词的方法的流程图；

图5a是本发明实施例二提供的另一种更改唤醒词方法的流程图；

图5b是本发明实施例二提供的另一种添加唤醒词方法的流程图；

图5c是本发明实施例二提供的另一种删除唤醒方法的流程图；

图6是本发明实施例三提供的一种语音唤醒装置的结构示意图；

图7为本发明实施例四提供的一种终端的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

实施例一

图1为本发明实施例一提供的一种语音唤醒方法的流程图。本实施例可适用于对智能终端进行语音唤醒的情况。该方法可以由一种语音唤醒装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件的方式实现。可选的，该装置可以设置在智能终端中。参见图1，本实施例一提供的语音唤醒方法包括：

s110、获取用于唤醒智能终端的唤醒语音。

其中，获取唤醒语音的方法可以是现有技术中任意一种可以获取唤醒语音的方法，可选的，可以是通过实时监听周围语音信息获得，也可以是在接收到语音唤醒触发指令后获取周围语音信息。

具体的，该语音唤醒触发指令可以通过按动设定一个或多个实体按键触发，还可以通过点击智能终端的触摸显示屏中的虚拟按键触发。

s120、利用所述智能终端的预设声学模型和预设唤醒词识别网络，对所述唤醒语音的声学特征进行分析，获得所述唤醒语音相对预设唤醒词的声学特征的置信度。

其中，预设声学模型可以理解为对发声的建模，它能够把语音输入转换成声学表示的输出，更准确的说是给出语音帧对应多个状态的概率。预设声学模型可以是卷积神经网络模型、深度神经网络模型等，该模型需要通过大量语音数据训练得到。众所周知，单词的发音由音素构成，状态在这里可以理解为比音素更细致的语音单位，通常把一个音素划分成3个状态。语音识别就是把语音帧识别为状态，把状态组合成音素，再把音素组合成单词。

预设唤醒词识别网络可以根据大量人说同一个预设唤醒词的发音信息、预设的垃圾词列表和近似发音信息构建，构建完成的预设唤醒识别网络中包含有该预设唤醒词对应的状态路径。通过该状态路径可以将所述唤醒语音与预设唤醒词关联。其中，唤醒词的发音信息是唤醒词音节组成结构，可以根据唤醒词文本查找对应的发音信息，或者根据唤醒词语音匹配对应的发音信息；该近似发音信息可以是由与唤醒词对应的每个发音音节的近似音节组成的发音信息；垃圾词列表可以是预先生成的，具体可根据音素库中的所有音素并联成解码器。向该解码器输入海量语音，从输出结果中选取输出次数最多的若干个结果，作为垃圾词列表。

具体的，所述利用所述智能终端的预设声学模型和预设唤醒词识别网络，对所述唤醒语音的声学特征进行分析，获得所述唤醒语音相对预设唤醒词的声学特征的置信度，可以包括：

提取所述唤醒语音的声学特征；

根据预设声学模型对所述声学特征进行分析，得到所述唤醒语音对应的n个状态及所述n个状态的似然得分，其中，n为正整数；

根据得到的似然得分基于维特比算法，从所述唤醒词识别网络中确定将所述n个状态组合成所述预设唤醒词的声学特征的概率，并将所述概率作为所述置信度。

其中，因为所述唤醒词识别网络是根据预设唤醒词的发音信息搭建的，所以该网络中只包含了预设唤醒词的状态路径。所以，根据得到的似然得分基于维特比算法，从所述唤醒词识别网络中确定的最优路径即为包含了预设唤醒词的状态路径。因此，该最优路径对应的概率即为将所述n个状态组合成所述预设唤醒词的声学特征的概率。

s130、若所述置信度位于预设的中等置信度范围内，则将所述唤醒语音上传到远程服务器。

其中，中等置信度范围可以根据需要进行设定。为减小将唤醒语音上传远程服务器给远程服务器带来的压力，可以在保证唤醒正确率的同时，将中等置信度范围中的最大置信度设置的尽可能高些。

典型的，若所述置信度大于所述中等置信度范围中的最大置信度，则执行唤醒所述智能终端的操作。若所述置信度小于所述中等置信度范围中的最小置信度，则忽略该唤醒语音。

s140、若利用所述远程服务器中的语言模型对所述唤醒语音分析得到的语言特征与所述预设唤醒词的语言特征匹配一致，则接收所述远程服务器生成的智能终端唤醒指令。

其中，语言模型是根据语言客观事实而进行的语言抽象数学建模，语言模型的作用可以简单理解为消解多音字的问题，在声学模型给出发音序列之后，从候选的文字序列中找出概率最大的字符串序列，该字符串序列即为所述唤醒语音对应的文字序列。唤醒词的语言特征是指唤醒词的语义特征和/或文本特征。

具体的，若利用所述远程服务器中的语言模型对所述唤醒语音分析得到的语言特征与所述预设唤醒词的语言特征匹配一致，可以包括：

基于预设声学模型对所述唤醒语音的声学特征的分析结果，通过所述语言模型生成与所述唤醒语音对应的文字序列；

将唤醒语音对应的文字序列作为所述唤醒语音的语言特征，与所述预设唤醒词的语言特征(即所述预设唤醒词的文字序列)进行匹配。

其中，所述预设唤醒词的语言特征可以存储在远程服务器中的数据库中。

图2是本发明实施例一提供的另一种语音唤醒方法的流程图。参见2，在实际应用中，该语音唤醒方法可以描述为：获取用于唤醒智能终端的唤醒语音；利用所述智能终端中的预设声学模型和预设唤醒词识别网络，对所述唤醒语音的声学特征进行离线分析，获得所述唤醒语音相对预设唤醒词的声学特征的置信度；若所述置信度位于预设的中等置信度范围内，则将所述唤醒语音上传到远程服务器；若所述置信度大于所述中等置信度范围中的最大置信度，则执行唤醒所述智能终端的操作；若所述置信度小于所述中等置信度范围中的最小置信度，则忽略该唤醒语音；若利用所述远程服务器中的在线语音识别系统对所述唤醒语音识别出的文字序列，与所述预设唤醒词的文字序列匹配一致，则接收所述远程服务器生成的智能终端唤醒指令。

可以理解的是，利用所述智能终端中的预设声学模型和预设唤醒词识别网络，对所述唤醒语音的声学特征进行离线分析。其中，置信度高的则执行唤醒操作，置信度在中等置信度范围内的才上传唤醒语音到远程服务。从而阻挡了大部分流量，解决了在利用自定义唤醒词或多个唤醒词对智能终端进行唤醒时，利用流量将所述唤醒语音上传到云端服务器会导致远程服务器压力过大的问题。

本发明实施例的技术方案，通过预设唤醒词识别网络确定所述唤醒语音相对预设唤醒词的声学特征的置信度，实现对智能终端的离线唤醒。其中，可以通过将预设唤醒词识别网络，替换为利用自定义唤醒词的语音信息搭建的唤醒词识别网络，以实现对唤醒词的自定义。又考虑到，仅利用自定义唤醒词的一条或几条语音信息，搭建的唤醒词识别网络的精度较低，往往造成识别准确率低和误唤醒严重的问题。本发明通过将没有通过离线唤醒的唤醒语音上传至远程服务器，利用远程服务器中的语言模型和预设唤醒词的语言特征进行分析和匹配，从而解决上述识别准确率低和误唤醒严重的问题。同时，可以通过替换预设唤醒词的语言特征实现对唤醒词的自定义，进而满足用户对唤醒词进行自定义的需求。

为提高语言模型对唤醒词语音的识别效率，在若利用所述远程服务器中的语言模型对所述唤醒语音分析得到的语言特征与所述预设唤醒词的语言特征匹配一致之后，还可以包括：

利用所述唤醒语音，对所述远程服务器中的语言模型进行训练。

为实现对预设唤醒词的自定义，所述唤醒方法还可以包括：

若获取所述智能终端的唤醒词自定义触发指令和待处理唤醒词数据，则根据所述唤醒词自定义触发指令和所述待处理唤醒词数据，对所述预设唤醒词识别网络和所述预设唤醒词的语言特征进行处理。

典型的，根据所述唤醒词自定义触发指令和所述待处理唤醒词数据，对所述预设唤醒词识别网络和所述预设唤醒词的语言特征进行处理可以包括：

若所述唤醒词自定义触发指令是更改唤醒词，则将所述预设唤醒词识别网络替换为，利用所述待处理唤醒词数据中待处理唤醒词的语音信息构建的唤醒词识别网络，并将所述预设唤醒词的语言特征替换为，所述待处理唤醒词数据中的待处理唤醒词的文字序列。

具体的，所述唤醒词自定义触发指令至少可以包括删除唤醒词、更改唤醒词和添加唤醒词。

可选的，所述唤醒词自定义触发指令的触发方式可以包括点击网页上的虚拟控件和/或播放设定音频数据。

实施例二

图3是本发明实施例二提供的一种语音唤醒方法的流程图。本实施例在上述实施例一的基础上，提出的一种可选方案。参见图3，本实施例提供的语音唤醒方法包括：

s210、获取所述智能终端的唤醒词自定义触发指令和待处理唤醒词数据。

其中，待处理唤醒词数据为与唤醒词自定义触发指令对应的待处理数据，例如，若唤醒词自定义触发指令为更改唤醒词，则待处理唤醒词数据为新的唤醒词的文本和/或语音信息。

具体的，所述唤醒词自定义触发指令至少包括删除唤醒词、更改唤醒词和添加唤醒词。

可选的，所述唤醒词自定义触发指令的触发方式包括点击网页上的虚拟控件和/或播放设定音频数据。

s220、根据所述唤醒词自定义触发指令和所述待处理唤醒词数据，对所述预设唤醒词识别网络和所述远程服务器中预设唤醒词的文字序列进行处理。

具体的，图4a是本发明实施例二提供的一种更改唤醒词方法的流程图。参见图4a，通过关联所述远程服务器的网页获取更改唤醒词指令和新的唤醒词的文字序列；然后将远程服务器中的预设唤醒词的文字序列替换为新的唤醒词的文字序列；最后通过获取新的唤醒词的语音信息构建新的唤醒词识别网络，并将原唤醒词识别网络替换为新的唤醒词识别网络，从而实现对唤醒词的更改。

具体的，图4b是本发明实施例二提供的一种添加唤醒词的方法的流程图。参见图4b，通过关联所述远程服务器的网页获取添加唤醒词指令和待添加的唤醒词的文字序列；然后将待添加的唤醒词的文字序列添加至远程服务器中存储预设唤醒词的文字序列的数据库中；最后通过获取待添加的唤醒词的语音信息和预设唤醒词的声学特征搭建唤醒词识别网络，并将原唤醒词识别网络替换为新的唤醒词识别网络，从而实现对唤醒词的添加。

具体的，图4c是本发明实施例二提供的一种删除唤醒词的方法的流程图。参见图4c，通过关联所述远程服务器的网页获取删除唤醒词指令和待删除的唤醒词的文字序列；然后将待删除的唤醒词的文字序列从远程服务器中存储预设唤醒词的文字序列的数据库中删除；最后通过获取待删除的唤醒词的语音信息，并利用删除了待删除的唤醒词的声学特征的预设唤醒词的声学特征，搭建新的唤醒词识别网络，并将原唤醒词识别网络替换为新的唤醒词识别网络，从而实现对唤醒词的删除。

在实际应用中，还可以根据用户说的设定音频数据触发唤醒词自定义，图5a是本发明实施例二提供的另一种更改唤醒词方法的流程图。参见图5a，例如，该设定音频数据是“原唤醒词，我要修改名字，原唤醒词”的语音；原唤醒词是手机；新唤醒词是天妖。该修改唤醒词的流程可以描述为：若获取的语音与“手机，我要修改名字，手机”的语音匹配一致，则输出“是否修改名字手机”的音频；若获取的语音与“修改”匹配一致，则输出“你想给我改个什么名字呢”的音频；若获取“天妖”的语音，则输出“是否更改名字为天妖”；若获取的语音与“修改”语音匹配一致，则将原唤醒词识别网络替换为，利用“天妖”的语音搭建的唤醒词识别网络，并将远程服务器中手机的文字序列替换为，对“天妖”的语音识别出的文字序列；最后，输出“修改为天妖成功”的音频。

图5b是本发明实施例二提供的另一种添加唤醒词方法的流程图。参见图5b，例如，该设定音频数据是“原唤醒词，我要加名字”的语音；原唤醒词是手机；待添加唤醒词是天妖。该添加唤醒词的流程可以描述为：若获取的语音与“手机，我要加名字”的语音匹配一致，则输出“是否增加名字”的音频；若获取的语音与“增加”的语音匹配一致，则输出“你想给我取个什么名字呢”的音频；若获取“天妖”的语音，则输出“是否再添加一个名字为天妖”的音频；若获取的语音与“增加”的语音匹配一致，则将原唤醒词识别网络替换为，利用手机的语音信息与获取的“天妖”的语音信息搭建的唤醒词识别网络，并对“天妖”的语音识别出的文字序列，添加至远程服务器中存储手机的文字序列的数据库中；最后，输出“增加名字天妖成功”音频。

图5c是本发明实施例二提供的另一种删除唤醒方法的流程图。参见图5c，例如，该设定音频数据是“原唤醒词，我要删除名字，原唤醒词”的语音；原唤醒词和待删除唤醒词均是手机。该删除唤醒词的流程可以描述为：若获取的语音与“手机，我要删除名字，手机”的语音匹配一致，则输出“是否删除名字”的音频；若获取的语音与“删除”的语音匹配一致，则将原唤醒词识别网络替换为，利用除手机以外的唤醒词的语音信息搭建的唤醒词识别网络，并将手机对应的文字序列，从远程服务器中存储手机的文字序列的数据库中删除；最后，输出“删除名字手机成功”音频。

本发明实施例的技术方案，通过对预设唤醒词识别网络和预设唤醒词的文字序列进行编辑，从而实现对唤醒的添加、删除和更改。同时，对唤醒的添加还可以实现多个唤醒词同时存在的效果。

实施例三

图6是本发明实施例三提供的一种语音唤醒装置的结构示意图。参见图6，本实施例提供的语音唤醒装置包括：语音获取模块10、声学特征匹配模块20、语音上传模块30和语言特征匹配模块40。

其中，语音获取模块10，用于获取用于唤醒智能终端的唤醒语音；

声学特征匹配模块20，用于利用所述智能终端的预设声学模型和预设唤醒词识别网络，对所述唤醒语音的声学特征进行分析，获得所述唤醒语音相对预设唤醒词的声学特征的置信度；

语音上传模块30，用于若所述置信度位于预设的中等置信度范围内，则将所述唤醒语音上传到远程服务器；

语言特征匹配模块40，用于若利用所述远程服务器中的语言模型对所述唤醒语音分析得到的语言特征与所述预设唤醒词的语言特征匹配一致，则接收所述远程服务器生成的智能终端唤醒指令。

本发明实施例的技术方案，通过预设唤醒词识别网络确定所述唤醒语音相对预设唤醒词的声学特征的置信度，实现对智能终端的离线唤醒。其中，可以通过将预设唤醒词识别网络，替换为利用自定义唤醒词的语音信息搭建的唤醒词识别网络，以实现对唤醒词的自定义。又考虑到，仅利用自定义唤醒词的一条或几条语音信息，搭建的唤醒词识别网络的精度较低，往往造成识别准确率低和误唤醒严重的问题。本发明通过将没有通过离线唤醒的唤醒语音上传至远程服务器，利用远程服务器中的语言模型和预设唤醒词的语言特征进行分析和匹配，从而解决上述识别准确率低和误唤醒严重的问题。同时，可以通过替换预设唤醒词的语言特征实现对唤醒词的自定义，进而满足用户对唤醒词进行自定义的需求。

进一步的所述的装置，还包括：语言训练模块。

其中，语言训练模块，用于在若利用所述远程服务器中的语言模型对所述唤醒语音分析得到的语言特征与所述预设唤醒词的语言特征匹配一致之后，利用所述唤醒语音，对远程服务器中的语言模型进行训练。

进一步的所述的装置，还包括：唤醒词自定义模块。

其中，唤醒词自定义模块，用于若获取所述智能终端的唤醒词自定义触发指令和待处理唤醒词数据，则根据所述唤醒词自定义触发指令和所述待处理唤醒词数据，对所述预设唤醒词识别网络和预设唤醒词的语言特征进行处理。

实施例四

图7为本发明实施例四提供的一种终端的结构示意图。图7示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性终端12的框图。图7显示的终端12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7所示，终端12以通用计算设备的形式表现。终端12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元16，系统存储器28，连接不同系统组件(包括系统存储器28和处理单元16)的总线18。

总线18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(isa)总线，微通道体系结构(mac)总线，增强型isa总线、视频电子标准协会(vesa)局域总线以及外围组件互连(pci)总线。

终端12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终端12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。

系统存储器28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(ram)30和/或高速缓存存储器32。终端12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。仅作为举例，存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图7未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图7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cd-rom,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总线18相连。存储器28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发明各实施例的功能。

具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如存储器28中，这样的程序模块42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42通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。

终端12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该终端12交互的设备通信，和/或与使得该终端12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。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口22进行。并且，设备/终端/服务器12还可以通过网络适配器20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20通过总线18与终端12的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合终端12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。

处理单元16通过运行存储在系统存储器28中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发明实施例所提供的一种语音唤醒方法。

实施例五

本发明实施例五还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-9中任一所述的语音唤醒方法。

本发明实施例的计算机存储介质，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(rom)、可擦式可编程只读存储器(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。

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。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。

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。

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发明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(lan)或广域网(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)。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。