用于生成视频的方法、装置、设备和存储介质与流程

本公开内容的实现方式概括地涉及视频生成，并且更具体地，涉及用于基于文字和图片来生成视频的方法、装置、设备和计算机存储介质。

背景技术：

目前出现了越来越多的多媒体平台(网站、或者应用)，用户可以浏览平台所提供诸如文字和图片的静态内容。然而，这些静态内容的展示方式较为枯燥。对于例如介绍性或者宣传性的内容而言，用户更倾向于浏览视频形式的动态内容。此时，对于给定的视频主题而言，如何基于视频主题来获取相对应的文字和图片，并基于获取的文字和图片来生成动态视频成为一个有待解决的问题。因而，期望能够提供一种以更为方便并且有效的方式来生成视频的技术方案。

技术实现要素：

根据本公开内容的示例实现方式，提供了一种用于生成视频的方案。

在本公开内容的第一方面中，提供了一种生成视频的方法。在该方法中，获取与视频主题相关联的包括文字和图片的一组文章。基于知识模型来确定针对一组文章的评分。基于评分来从一组文章中选择至少一个文章。基于选择的至少一个文章中的文字和图片来生成视频。

在本公开内容的第二方面中，提供了一种用于生成视频的装置。该装置包括：该装置包括：获取模块，配置用于获取与视频主题相关联的包括文字和图片的一组文章；确定模块，配置用于基于知识模型来确定针对一组文章的评分；选择模块，配置用于基于评分来从一组文章中选择至少一个文章；以及生成模块，配置用于基于选择的至少一个文章中的文字和图片来生成视频。

在本公开内容的第三方面中，提供了一种设备。该设备包括一个或多个处理器；以及存储装置，用于存储一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现根据本公开内容的第一方面的方法。

在本公开内容的第四方面中，提供了一种其上存储有计算机程序的计算机可读介质，该程序在被处理器执行时实现根据本公开内容的第一方面的方法。

应当理解，发明内容部分中所描述的内容并非旨在限定本公开内容的实现方式的关键或重要特征，亦非用于限制本公开内容的范围。本公开内容的其他特征将通过以下的描述变得容易理解。

附图说明

结合附图并参考以下详细说明，本公开内容的各实现方式的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。在附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素，其中：

图1示意性示出了包括文字和图片的静态内容的图示；

图2示意性示出了根据本公开内容的示例性实现方式用于生成视频的技术方案的框图；

图3示意性示出了根据本公开内容的示例性实现方式的用于生成视频的方法的流程图；

图4示意性示出了根据本公开内容的示例性实现方式的具有关联关系的文字和图片的框图；

图5a和图5b分别示意性示出了根据本公开内容的示例性实现方式的基于文字和图片的位置关系来确定相关联的文字和图片的框图；

图6示意性示出了根据本公开内容的示例性实现方式的用于确定视频中的字幕的框图；

图7示意性示出了根据本公开内容的示例性实现方式的具有字幕的帧序列的示意图；

图8示意性示出了根据本公开内容的示例性实现方式的用于生成视频的装置的框图；以及

图9示出了能够实施本公开内容的多个实现方式的计算设备的框图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开内容的实现方式。虽然附图中显示了本公开内容的某些实现方式，然而应当理解的是，本公开内容可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实现方式，相反提供这些实现方式是为了更加透彻和完整地理解本公开内容。应当理解的是，本公开内容的附图及实现方式仅用于示例性作用，并非用于限制本公开内容的保护范围。

在本公开内容的实现方式的描述中，术语“包括”及其类似用语应当理解为开放性包含，即“包括但不限于”。术语“基于”应当理解为“至少部分地基于”。术语“一个实现方式”或“该实现方式”应当理解为“至少一个实现方式”。术语“第一”、“第二”等等可以指代不同的或相同的对象。下文还可能包括其他明确的和隐含的定义。

为了便于描述，首先参见图1描述多媒体平台(网站、或者应用)中的静态内容。图1示意性示出了包括文字和图片的静态内容100的图示。如图1所示，在例如文章110的静态内容中，可以包括文字120和图片130。此时，用户需要逐行阅读文字以便理解文章的内容。通常，文章110可能包括多个页面，此时用户不得不利用诸如键盘、鼠标、或触摸屏等来执行例如滚动、翻页等操作，来控制静态内容的显示。有时用户并不方便执行输入控制，并且大量用户更倾向于从动态视频中获取信息。尤其是对于内容介绍、教育或者展示性的内容，用户更希望观看动态视频而不是阅读枯燥的静态文章。因而，期望可以开发出以更为有效的方式来生成视频的技术方案。

目前已经提出了基于多种方式来生成视频的技术方案。例如，在指定视频主题的情况下，可以基于人工方式搜索相关的文字和图片，并基于获得的文字和图片来生成视频。为了提高人工处理的效率，目前还提出了自动搜索文字和图片并生成视频的技术方案。在该技术方案中，获取的文字和图片的数量并不能很好地匹配。一方面，可能会找到大量文字介绍而仅有少量图片内容，此时不得不再次检索其他图片。另一方面，文字和图片之间缺乏关联性，此时基于文字和图片生成视频，将会导致视频中基于文字生成的音频内容和基于图片生成的画面之间描述主题不一致。此时，如何采集文字和图片，并基于采集到的文字和图片生成动态视频成为一个有待解决的问题。

为了至少部分地解决上述技术方案中的不足，根据本公开的示例性实现，提供了一种用于生成视频的技术方案。在下文中，将参见图2概括描述本公开的示例性实现。图2示意性示出了根据本公开内容的示例性实现方式用于生成视频的技术方案的框图200。如图2所示，可以基于视频主题210来在网络220中执行搜索操作。视频主题210可以指定期望生成的视频内容的话题，例如，“颐和园介绍”、“故宫介绍”等。在下文中，将以生成有关“颐和园介绍”的视频为示例，详细描述根据本公开的实现方式的更多细节。

此时，可以基于搜索引擎(例如，“百度”搜索引擎或者其他搜索引擎)在网络220中执行搜索，以便获取与视频主图210相关联的一组文章230。此时，可以找到大量介绍颐和园的网页文章。在此的一组文章230中的每个文章例如可以是如图1所示的包括文字120和图片130的文章110。继而，可以基于知识模型250来确定一组文章230中的每个文章的评分240。在此的知识模型250例如可以是预先训练的用于确定各个文章是否适合于生成视频的模型。继而，可以基于评分240来选择更加适合于生成视频的至少一个文章260。可以利用选择的至少一个文章260中包括的文字和图片来生成视频270。当基于如图1所示的文字120和图片130来生成视频240时，则视频中的画面可以显示图片130，而音频部分可以播放文字120的音频。

利用上述示例性实现，可以在网络220中查找海量文章，以便用于确定与视频主题210相关联的文章。根据本公开的示例性实现方式，在网络220中搜索海量文章确保了可以提供丰富的素材来用于生成视频270，避免了在后期需要补充搜索的情况。进一步，评分240为确定选择哪些文章适合于生成视频提供了量化标准。根据本公开的示例性实现方式，评分240可以包括多方面的内容，以此方式可以提高用于生成视频270的素材的质量，有助于选择更加适合于生成视频270的素材。在以此方式生成的视频270中，可以确保画面内容和音频内容具有密切的关联性，也即，音频内容可以围绕画面内容执行解释和说明。

在下文中，将参见图3描述有关生成视频270的更多细节。图3示意性示出了根据本公开内容的示例性实现方式的用于生成视频的方法300的流程图。在框310处，获取与视频主题210相关联的包括文字和图片的一组文章230。在此可以使用目前已经开发的或者将在未来开发的多种搜索技术，来获取一组文章230。

根据本公开的示例性实现方式，可以基于期望生成的视频所属于的类别来确定执行搜索的领域。例如，如果期望生成景点介绍类视频，则可以选择在旅游类网站执行搜索。如果期望生成教育类视频，则可以选择在百科类网站执行搜索。以此方式，可以以更为准确的方式找到与视频主题210更为相关的素材。

在框320处，可以基于知识模型250来确定针对一组文章230的评分。将会理解，在此的知识模型250可以包括多方面因素。例如，可以包括针对文章的质量评分、情感评分、不良内容评分等多方面相关的因素。

根据本公开的示例性实现方式，可以基于文章中的图片的数量来确定质量评分。为了生成视频的需要，可以优先地选择包括较多图片的文章。因而，可以针对包括较多图片的文章给出较高的质量评分，而针对包括较少图片的文章给出较低的质量评分。

根据本公开的示例性实现方式，可以基于文章中的文字的数量来确定质量评分。由于基于文字内容来生成视频中的音频内容，因而文字内容的多少在一定程度上决定了视频中的音频的长度，由此决定了所生成视频的长度。通常而言，用户更易于接受时间长度在2-4分钟之间的视频，因而可以基于文章中文字的数量来确定质量评分。例如，可以为字数为500字以内的文章给出较高评分，而针对字数超过2000字的文章给出较低评分。

根据本公开的示例性实现方式，可以基于文章中的文字和图片之间的关系来确定质量评分。通常而言，文章中的图片是为了配合文字的说明，因而可以优先地选择文字和图片的分布较为均匀的文章。假设某个文章包括10段文字，并且在每段文字下方均显示图片，则此时可以为该文章给出较高的评分。假设某个文章包括10段文字，而仅在文章开始位置和结束位置包括1张图片，则此时可以为该文章给出较低的评分。

将会理解，尽管上文示意性示出了有关质量评分的单独示例，根据本公开的示例性实现方式，还可以将上述示例相结合使用。例如，可以分别为每个方面设置相应的权重，并基于例如加权求和等方式来确定最终的质量评分。

根据本公开的示例性实现方式，可以确定评论210的情感评分。在此的情感评分可以指示文章内容对于某个主题采取积极、中性还是消极态度。例如，可以在区间[-1,1]中表示情感评分，其中“-1”表示消极态度，“-1”表示积极态度。对于介绍性的视频而言，更倾向于选择基于积极态度的文章来生成视频，因而可以为具有积极态度的文章设置较高的情感评分，而为具有消极态度的文章设置较低的情感评分。根据本公开的示例性实现方式，可以获取预定义的情感关键字数据库，情感关键字数据库可以包括分别表示积极、消息以及中立情感的关键字。继而，可以比较从文章中提取的一个或多个关键字以及情感关键字数数据库，来确定文章的情感评分。

根据本公开的示例性实现方式，还可以针对文章是否包括不良内容来给出评分。在此的不良内容例如可以包括但不限于广告内容、色情内容、反动内容、诈骗内容等。可以针对包括上述不良内容的文章给出较低的评分。

根据本公开的示例性实现方式，可以通过分析文章中的文字和/或图片来确定该文章的情感评分和有关不良内容的评分。例如，可能会存在如下情况，在某文章的文字部分涉及颐和园的介绍，而在图片中包括例如“二手房销售”之类的广告宣传，则此时还可以识别图片，以确定其中是否包括不良内容。

根据本公开的示例性实现方式，还可以针对找到的一组文章执行过滤操作，以便去除其中包括的重复内容。可以仅针对过滤后的各个文章来执行上文描述的确定评分的操作。

在框330处，基于评分来从一组文章230中选择至少一个文章。在上文中已经详细描述了如何确定文章的有关质量、情感和不良内容方面的评分。根据本公开的示例性实现方式，还可以将上述不同方面的评分相结合使用。例如，可以分别为每个方面设置相应的权重，例如基于加权求和等方式来确定最终的评分。

在框340处，可以基于选择的至少一个文章中的文字和图片来生成视频270。在下文中，将详细描述如何基于一个文章中的文字和图片来生成视频270的细节。根据本公开的示例性实现方式，针对至少一个文章中的给定文章110，可以首先选择给定文章110中的图片130，继而确定与图片130相关联的文字120。

图4示意性示出了根据本公开内容的示例性实现方式的具有关联关系的文字和图片的框图400。如图4所示，在文章110中可以包括多个图片130和430，并且该文章110还可以包括多个段落的文字120和420。此时，可以基于多种方式来确定哪些文字是描述给定图片的文字。

根据本公开的示例性实现方式，可以基于图片与文字在给定文章中的位置关系来确定与给定图片相关联的文字。通常而言，描述图片内容的文字位于图片附近的段落。因而，可以基于文字和图片之间的位置关系来确定具有关联关系的文字和图片。例如，图4中的文字110包括概括介绍颐和园的文字120，紧邻文字120下方，还包括颐和园的标志性建筑的图片130。此时可以确定文字120和图片130具有关联关系410。又例如，图4中的文字110包括介绍颐和园著名景点十七孔桥的文字420，紧邻文字420下方，还包括十七孔桥的图片430。此时可以确定文字420和图片430具有关联关系440。

在下文中，将参见图5a和图5b描述如何确定具有关联关系的文字和图片的更多示例。图5a示意性示出了根据本公开内容的示例性实现方式的基于文字和图片的位置关系来确定相关联的文字和图片的框图500a。如图5a所示，文章510a包括文字520a和图片530a，并且文字520a环绕在图片530a周围。此时，可以确定文字520a和图片530a具有关联关系。

图5b示意性示出了根据本公开内容的示例性实现方式的基于文字和图片的位置关系来确定相关联的文字和图片的框图500b。如图5b所示，文章510b包括文字520b和图片530b，并且文字520b紧邻图片530b的上部。通常而言，图片上部和下部的段落的文字是针对图片内容的描述，此时，可以确定文字520a和图片530a具有关联关系。

根据本公开的示例性实现方式，为了更准确地确定具有关联关系的文字和图片，还可以基于文字识别和图像识别技术来执行进一步的处理。例如，可以从文字520b中提取关键字，并识别图像530b的内容。假设在提取的关键字中包括“十七孔桥”并且确定图像530b的内容是十七孔桥的照片时，则可以确定文字520b和图片530b具有关联关系。假设在提取的关键字中不包括“十七孔桥”，则可以针对图片530b下方段落的文字540b进行进一步处理。假设文字540b包括“十七孔桥”，则可以确定文字540b和图片530b具有关联关系。备选地和/或附加地，还可以在文章中检索包括关键字“十七孔桥”的段落，并将找到的段落设置为与图片530b相关联。

根据本公开的示例性实现方式，可以基于图片与文字在给定文章中的引用关系来确定与给定图片相关联的文字。文章中经常会出现例如“见下图”、“如下图所示”、“参见图1”等用于表示文字与图片之间的引用关系。以此方式，可以以更加准确的方式确定具有关联关系的文字和图片。

利用上述示例性实现，由于图片与文字均位于相同文章，因而文字和图片具有较强的相关性，因而可以更有效地选择具有较强相关性的文字和图片。以此方式，可以确保基于此方式选择的文字和图片生成的视频中的画面和音频的相关性。相对于基于人工选择或者基于搜索从大量文章选择文字和图片而“拼凑”的视频而言，以此方式生成的视频的主题更为明确，并且画面和音频的一致性更高。

根据本公开的示例性实现方式，可以基于选择的图片来生成视频中的帧序列，并且可以基于确定的文字来生成视频中的音频内容。在下文中，将参见如图4中的图片130和相关联的文字120来生成视频片段的更多细节。

根据本公开的示例性实现方式，可以首先将文字120转换为语音以作为音频内容。在此可以使用多种语音生成技术来将实现上述步骤。例如，可以采用百度公司开发的tts技术或者文字到语音的其他转换技术来实现。

根据本公开的示例性实现方式，可以基于图片130来生成视频中的帧序列。具体地，可以确定语音的时间长度，并基于图片来生成具有时间长度的帧序列。换言之，将图片130显示该时间长度，也即，在该时间长度内显示静态的图片130。在将文字120转换至语音之后，假设语音的时间长度为12秒，则可以生成一个视频片段。在该片段包括12秒的长度，画面内容为静态图片130，并且语音内容为基于文字120获得的12秒的语音解说。

根据本公开的示例性实现方式，还可以基于图片130的动画显示来生成具有该时间长度的帧序列。例如，可以采用类似于幻灯片页面的方式来生成视频中的画面。在一个实现中，可以使得该图片130动态地移入屏幕、移出屏幕、或者还可以设置各种渐变效果，以便从前一图片逐渐过渡至图片130。

根据本公开的示例性实现方式，还可以向视频270中添加字幕。具体地，可以基于视频的分辨率来确定与帧序列相关联的字幕的字幕长度。在此的字幕长度是指适合于在视频中的一个帧中显示的文字的长度。视频的分辨率越高则字幕长度越大，视频的分辨率越低则字幕长度越小。根据本公开的示例性实现方式，还可以考虑文字120中的各个句子的断句，来确定字幕长度。例如，可以将字幕长度设置为10-20字之间的数值。

可以基于字幕长度来将文字划分为至少一个字幕段。在下文中，将参见图6描述有关生成字幕的更多细节。图6示意性示出了根据本公开内容的示例性实现方式的用于确定视频中的字幕的框图600。如图6所示，文字120可以包括“颐和园，中国清朝时期皇家园林，前身为清漪园，坐落在北京西郊，距城区15公里，占地约290公顷”。此时，可以将文字120划分为3个字幕段。字幕段610可以包括文字“颐和园，中国清朝时期皇家园林”；字幕段620可以包括文字“前身为清漪园，坐落在北京西郊”；以及字幕段620可以包括文字“距城区15公里，占地约290公顷”。

将会理解，假设包括全部文字120的音频的时间长度为12秒，则整个视频的长度可以是12秒。进一步，可以基于12秒的时间长度来确定至少一个字幕段中的字幕段的时间数据。图6示出了时间轴640，其中示出了用于播放全部文字120的音频的12秒的时间。由于各个字幕段610、620和630中包括的文字的数量大体类似，因而可以以类似的长度来播放与各个字幕段610、620和630相关联的音频。例如，可以在第0秒至第4秒的时间段内播放字幕段610的音频，可以在第4秒至第8秒的时间段内播放字幕段620的音频，可以在第8秒至第12秒的时间段内播放字幕段630的音频。

基于如图6中所示的与各个字幕段相关联的时间数据，可以在帧序列中的与时间数据相对应的位置处插入字幕段。图7示意性示出了根据本公开内容的示例性实现方式的具有字幕的帧序列的示意图700。如图7所示，用于第0秒至第4秒的帧序列的画面如附图标记710所示，该画面包括字幕段610中的内容“颐和园，中国清朝时期皇家园林”。

根据本公开的示例性实现方式，可以利用与图片130的颜色不同的颜色来突出显示字幕。根据本公开的示例性实现方式，可以为字幕设置各种动画效果，例如可以随着音频的播放而逐渐显示字幕中的文字，可以采用淡入/淡出效果来显示字幕，等等。类似于画面710，附图标记720和730分别示出了用于第4秒至第8秒的帧序列的画面以及用于第8秒至第12秒的帧序列的画面。此时，画面720包括字幕段620中的文字“前身为清漪园，坐落在北京西郊”，画面730包括字幕段630中的文字“距城区15公里，占地约290公顷”。

根据本公开的示例性实现方式，还可以向视频的音频内容中添加背景声音。例如，可以为音频解说设置背景音乐，或者还可以设置各种音频处理效果。

将会理解，尽管上文仅示意性示出了基于一个图片130及其相关联的文字120来生成一个视频片段的细节，根据本公开的示例性实现方式，还可以基于来自于一个或多个文章的更多图片和及其相关联的文字来生成更多的视频片段。根据本公开的示例性实现方式，可以将多个视频片段进行组合，以形成新的视频。

根据本公开的示例性实现方式，还可以根据期望生成的视频的预定时间长度来从一个或多个文章中选择文字和图片，并且基于选择的文字和图片来生成视频。此时可以基于正常语速下的朗读速度来确定需要从文章中选择多少文字。假设预定时间长度为2分钟，并且朗读速度为150字/分钟，则此时可以从文章中选择大约300字的内容。

根据本公开的示例性实现方式，当文章110中包括多个图片时，还可以基于图片的数量来确定与每个图片相关联的文字的字数。例如，假设文章110中包括6个图片，则可以分别为每个图片选择大约50字的文字内容。又例如，还可以基于每个图片的重要性或者其他因素来选择适当的文字。根据本公开的示例性实现方式，还可以在基于各个图片生成的视频片段之间添加过渡内容。

在上文中已经详细描述了如何生成视频270的方法300的多个实现方式。根据本公开的示例性实现方式，还提供了用于生成视频270的装置。在下文中，将参见图8详细描述。

图8示意性示出了根据本公开内容的示例性实现方式的用于生成视频的装置800的框图。该装置800包括：获取模块810，配置用于获取与视频主题相关联的包括文字和图片的一组文章；确定模块820，配置用于基于知识模型来确定针对一组文章的评分；选择模块830，配置用于基于评分来从一组文章中选择至少一个文章；以及生成模块840，配置用于基于选择的至少一个文章中的文字和图片来生成视频。

根据本公开的示例性实现方式，确定模块820包括：评分模块，配置用于确定针对以下中的至少任一项的评分：质量评分、情感评分、不良内容评分。

根据本公开的示例性实现方式，生成模块840包括：图片确定模块，配置用于针对至少一个文章中的给定文章，选择给定文章中的图片，以基于选择的图片来生成视频中的帧序列；文字确定模块，配置用于确定与图片相关联的文字，以基于确定的文字来生成视频中的音频内容。

根据本公开的示例性实现方式，文字确定模块包括：第一确定模块，配置用于基于图片与文字在给定文章中的位置关系，确定与图片相关联的文字；以及第二确定模块，配置用于基于图片与文字在给定文章中的引用关系，确定与图片相关联的文字。

根据本公开的示例性实现方式，生成模块840进一步包括：语音生成模块，配置用于将文字转换为语音以作为音频内容。

根据本公开的示例性实现方式，生成模块840进一步包括：时间模块，配置用于确定语音的时间长度；以及帧生成模块，配置用于基于图片来生成具有时间长度的帧序列。

根据本公开的示例性实现方式，该装置800进一步包括：字幕长度确定模块，配置用于基于视频的分辨率来确定与帧序列相关联的字幕的字幕长度；字幕划分模块，配置用于基于字幕长度来将文字划分为至少一个字幕段；时间信息确定模块，配置用于基于时间长度来确定至少一个字幕段中的字幕段的时间数据；以及字幕插入模块，配置用于基于时间数据，在帧序列中的与时间数据相对应的位置处插入字幕段。

根据本公开的示例性实现方式，生成模块840进一步包括：背景模块，配置用于向视频的音频内容中添加背景声音。

根据本公开的示例性实现方式，生成模块840进一步包括：动画模块，配置用于基于图片的动画效果生成帧序列。

根据本公开的示例性实现方式，该装置800进一步包括：视频长度确定模块，配置用于确定与视频相关联的预定时间长度。

根据本公开的示例性实现方式，生成模块840进一步包括：标识模块，配置用于基于预定时间长度，在选择的至少一个文章中标识文字和图片；以及视频生成模块，配置用于基于标识的文字和图片来生成视频。

图9示出了能够实施本公开内容的多个实现方式的计算设备900的框图。设备900可以用于实现图3和图6描述的方法。如图所示，设备800包括中央处理单元(cpu)901，其可以根据存储在只读存储器(rom)902中的计算机程序指令或者从存储单元908加载到随机访问存储器(ram)903中的计算机程序指令，来执行各种适当的动作和处理。在ram903中，还可存储设备900操作所需的各种程序和数据。cpu901、rom902以及ram903通过总线904彼此相连。输入/输出(i/o)接口905也连接至总线904。

设备900中的多个部件连接至i/o接口905，包括：输入单元906，例如键盘、鼠标等；输出单元907，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元908，例如磁盘、光盘等；以及通信单元909，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元909允许设备900通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

处理单元901执行上文所描述的各个方法和处理，例如方法300和600。例如，在一些实现方式中，方法300和600可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元908。在一些实现方式中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom902和/或通信单元909而被载入和/或安装到设备900上。当计算机程序加载到ram903并由cpu901执行时，可以执行上文描述的过程400的一个或多个步骤。备选地，在其他实现方式中，cpu901可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行方法300和600。

根据本公开内容的示例性实现方式，提供了一种其上存储有计算机程序的计算机可读存储介质。程序被处理器执行时实现本公开所描述的方法。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、芯片上系统的系统(soc)、负载可编程逻辑设备(cpld)等等。

用于实施本公开内容的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本公开内容的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

此外，虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这应当理解为要求这样操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行，或者要求所有图示的操作应被执行以取得期望的结果。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。同样地，虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本公开内容的范围的限制。在单独的实现方式的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实现中。相反地，在单个实现的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实现中。

尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。