降低噪声的方法、装置、存储介质及电子装置与流程

1.本发明实施例涉及通信领域，具体而言，涉及一种降低噪声的方法、装置、存储介质及电子装置。


背景技术：

2.设备在运行时产生的噪声一直是用户抱怨的重点，因此，降低设备运行时产生的噪音显示至关重要。下面以洗衣机为例进行说明：
3.在相关技术中，通常采用在洗衣机设备上额外增加拾音模块、数字信号放大模块、音频播放模块的方式实现主动降噪，或者从材料方面实现降噪。然而，从材料方面降噪成本高昂，额外新增降噪模块来实现降噪，需要为降噪功能额外增加硬件成本。
4.由此可知，相关技术中存在降噪成本高的问题。
5.针对相关技术中存在的上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。


技术实现要素：

6.本发明实施例提供了一种降低噪声的方法、装置、存储介质及电子装置，以至少解决相关技术中存在的降噪成本高的问题。
7.根据本发明的一个实施例，提供了一种降低噪声的方法，包括：获取目标设备中的声音采集模块采集到的所述目标设备运行时产生的噪声的目标噪声数据；基于所述目标噪声数据确定用于降低所述噪声的目标降噪音频；通过所述目标设备的播放模块播放所述目标降噪音频，以降低所述噪声。
8.根据本发明的一个实施例，还提供了一种降低噪声的方法，包括：接收目标设备中的声音采集模块采集到的所述目标设备运行时产生的噪声的目标噪声数据；基于所述目标噪声数据确定与用于降低所述噪声的目标降噪音频；将所述目标降噪音频发送给所述目标设备，以指示所述目标设备通过所述目标设备的播放模块播放所述目标降噪音频，以降低所述噪声。
9.根据本发明的另一个实施例，提供了一种降低噪声的装置，包括：获取模块，用于获取目标设备中的声音采集模块采集到的所述目标设备运行时产生的噪声的目标噪声数据；第一确定模块，用于基于所述目标噪声数据确定用于降低所述噪声的目标降噪音频；第一降噪模块，用于通过所述目标设备的播放模块播放所述目标降噪音频，以降低所述噪声。
10.根据本发明的又一个实施例，还提供了一种降低噪声的装置，包括：接收模块，用于接收目标设备中的声音采集模块采集到的所述目标设备运行时产生的噪声的目标噪声数据；第二确定模块，用于基于所述目标噪声数据确定用于降低所述噪声的目标降噪音频；第二降噪模块，用于将所述目标降噪音频发送给所述目标设备，以指示所述目标设备通过所述目标设备的播放模块播放所述目标降噪音频，以降低所述噪声。
11.根据本发明的又一个实施例，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项
中所述的方法的步骤。
12.根据本发明的又一个实施例，还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
13.通过本发明，获取目标设备中的声音采集模块采集到的目标设备运行时产生的噪声的目标噪声数据，根据目标噪声数据确定用于降低噪声的目标降噪音频，通过目标设备的播放模块播放目标降噪音频，以降低噪声。由于可以通过目标设备中的声音采集模块采集噪声，通过目标设备中的播放模块播放目标降噪音频，无需新增额外的模块，因此，可以解决相关技术中存在的降噪成本高的问题，达到降低降噪成本的效果。
附图说明
14.图1是本发明实施例的一种降低噪声的方法的移动终端的硬件结构框图；
15.图2是根据本发明实施例的降低噪声的方法的流程图一；
16.图3是根据本发明示例性实施例的基于目标噪声数据确定用于降低噪声的目标降噪音频流程图一；
17.图4是根据本发明示例性实施例的执行告警操作流程图一；
18.图5是根据本发明实施例的降低噪声的方法的流程图二；
19.图6是根据本发明示例性实施例的基于目标噪声数据确定用于降低噪声的目标降噪音频流程图二；
20.图7是根据本发明示例性实施例的执行告警操作流程图二；
21.图8是根据本发明具体实施方式的降低噪声的方法流程图；
22.图9是根据本发明实施例的降低噪声的装置的结构框图一；
23.图10是根据本发明实施例的降低噪声的装置的结构框图二。
具体实施方式
24.下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明的实施例。
25.需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。
26.本技术实施例中所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端或者类似的运算装置中执行。以运行在移动终端上为例，图1是本发明实施例的一种降低噪声的方法的移动终端的硬件结构框图。如图1所示，移动终端可以包括一个或多个(图1中仅示出一个)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器mcu或可编程逻辑器件fpga等的处理装置)和用于存储数据的存储器104，其中，上述移动终端还可以包括用于通信功能的传输设备106以及输入输出设备108。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述移动终端的结构造成限定。例如，移动终端还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。
27.存储器104可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的降低噪声的方法对应的计算机程序，处理器102通过运行存储在存储器104内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器104可包
括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至移动终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
28.传输设备106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括移动终端的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输设备106包括一个网络适配器(network interface controller，简称为nic)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输设备106可以为射频(radio frequency，简称为rf)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
29.在本实施例中提供了一种降低噪声的方法，图2是根据本发明实施例的降低噪声的方法的流程图一，如图2所示，该流程包括如下步骤：
30.步骤s202，获取目标设备中的声音采集模块采集到的所述目标设备运行时产生的噪声的目标噪声数据；
31.步骤s204，基于所述目标噪声数据确定用于降低所述噪声的目标降噪音频；
32.步骤s206，通过所述目标设备的播放模块播放所述目标降噪音频，以降低所述噪声。
33.在上述实施例中，可以利用目标设备本身配备的语音模块进行噪声收集、处理、传输，以及对抗噪声的播放。目标设备可以为智能洗衣机、智能冰箱、智能空调等智能家居设备，目标设备在运行时产生的噪声，可以通过目标设备中的声音采集模块进行采集。其中，声音采集模块可以目标设备中设置的语音模块，如麦克风。在确定出目标降噪音频后，可以通过目标设备的播放模块播放目标降噪音频，以降低目标设备在运行时产生的噪声。其中，播放模块可以为目标设备的喇叭等。
34.在上述实施例中，目标降噪音频可以是与噪声相对的音频，可以通过分析噪声的频谱特征，确定出噪声的振幅、频率、波长等，进而确定出可以与噪声发生干涉的目标降噪音频，且目标降噪音频与噪声发生干涉时，目标降噪音频的波峰与噪声的波谷相遇，目标降噪音频的波谷与噪声的波峰相遇以达到降噪的效果。
35.可选地，上述步骤的执行主体可以是目标设备。
36.通过本发明，获取目标设备中的声音采集模块采集到的目标设备运行时产生的噪声的目标噪声数据，基于目标噪声数据确定用于降低噪声的目标降噪音频，通过目标设备的播放模块播放目标降噪音频，以降低噪声。由于可以通过目标设备中的声音采集模块采集噪声，通过目标设备中的播放模块播放目标降噪音频，无需新增额外的模块，因此，可以解决相关技术中存在的降噪成本高的问题，达到降低降噪成本的效果。
37.在一个示例性实施例中，确定用于降低所述噪声的目标降噪音频流程图一可参见附图3，如图3所示，该流程包括：
38.步骤s302，在确定所述目标设备已连接所述第一服务器的情况下，将所述目标噪声数据传输至所述第一服务器，以指示所述第一服务器基于第一降噪模型确定所述目标降噪音频，其中，所述第一降噪模型是使用多组训练数据通过机器学习训练出的，所述多组训练数据中的每组数据包括：噪声数据以及与噪声数据对应的降噪音频；
39.步骤s304，在确定所述目标设备未连接所述第一服务器的情况下，基于所述目标
设备本地配置的第二降噪模型确定所述目标降噪音频。
40.在本实施例中，可以先确定目标设备的连接状态，当目标设备已经与第一服务器连接时，目标设备可以通过语音模块将目标噪声数据上传至第一服务器，由第一服务器根据第一降噪模型确定出目标降噪音频，并将目标降噪音频发送给目标设备，以指示目标设备中的播放模块播放目标降噪音频。当目标设备未连接第一服务器时，可以通过目标设备本地配置的第二降噪模型确定目标降噪音频。
41.在上述实施例中，采用离在线混合的主动降噪方式，在线时使用云端降噪算法，具有更好的效果和自学习的算法能力；离线是使用终端降噪算法，响应速度更快，反应更加敏捷，满足用户不同的使用环境。
42.在一个示例性实施例中，在获取目标设备中的声音采集模块采集到的所述目标设备运行时产生的噪声的目标噪声数据之后，所述方法还包括：解析所述目标噪声数据的特征信息；基于所述特征信息对所述目标设备的状态进行解析，以得到解析结果；在基于所述解析结果确定所述目标设备处于异常状态的情况下，执行告警操作。在本实施例中，在采集到噪声之后，还可以解析噪声的特征信息，例如频谱特性，根据特征信息确定目标设备的状态，在确定目标设备处于异常状态时，可以执行告警操作。例如，通过噪声的特性信息确定存在异常音频时，比如啸叫、高频噪音、干涉噪音、碰撞噪音等，则可以确定目标设备处于异常状态。
43.在一个示例性实施例中，在基于所述解析结果确定所述目标设备处于异常状态的情况下，执行告警操作流程图一可参见附图4，如图4所示，该流程包括：
44.步骤s402，确定与所述目标设备绑定的用户信息；
45.步骤s404，基于所述用户信息以及所述目标噪声数据生成告警信息；将所述告警信息发送至第二服务器，以指示所述第二服务器将所述告警信息发送至目标对象。
46.在本实施例中，目标对象可以为售后技术人员，第二服务器可以为售后服务器。若发现存在异常音频，比如啸叫、高频噪音、干涉噪音、碰撞噪音等，则自动将该噪声音频和该机型的用户信息同步至售后云端后台，售后人员根据异常音频初步判断洗衣机异常情况后与用户主动取得联系沟通维修。
47.在不同的应用场景中，第二服务器与第一服务器可以是同一个服务器，也可以是独立的两个服务器。
48.在本实施例中还提供了一种降低噪声的方法，图5是根据本发明实施例的降低噪声的方法的流程图二，如图5所示，该流程包括如下步骤：
49.步骤s502，接收目标设备中的声音采集模块采集到的所述目标设备运行时产生的噪声的目标噪声数据；
50.步骤s504，基于所述目标噪声数据确定用于降低所述噪声的目标降噪音频；
51.步骤s506，将所述目标降噪音频发送给所述目标设备，以指示所述目标设备通过所述目标设备的播放模块播放所述目标降噪音频，以降低所述噪声。
52.在上述实施例中，可以利用目标设备本身配备的语音模块进行噪声收集、处理、传输，以及对抗噪声的播放。目标设备可以为智能洗衣机、智能冰箱、智能空调等智能家居设备，目标设备在运行时产生的噪声，可以通过目标设备中的声音采集模块进行采集。其中，声音采集模块可以目标设备中设置的语音模块，如麦克风。在确定出目标降噪音频后，可以
通过目标设备的播放模块播放目标降噪音频，以降低目标设备在运行时产生的噪声。其中，播放模块可以为目标设备的喇叭等。
53.在上述实施例中，可以由语音模块，如麦克风收集洗衣机运行过程中的噪声；噪声音频由语音模块自带的wifi模块传输至云端，即第一服务器。由第一服务器确定出目标降噪音频。
54.在上述实施例中，目标降噪音频可以是与噪声相对的音频，可以通过分析噪声的频谱特征，确定出噪声的振幅、频率、波长等，确定出可以与噪声发生干涉的目标降噪音频，且目标降噪音频与噪声发生干涉时，目标降噪音频的波峰与噪声的波谷相遇，目标降噪音频的波谷与噪声的波峰相遇以达到降噪的效果。
55.可选地，上述步骤的执行主体可以是第一服务器。
56.通过本发明，接收目标设备中的声音采集模块采集到的目标设备运行时产生的噪声的目标噪声数据，根据目标噪声数据确定用于降低噪声的目标降噪音频，通过目标设备的播放模块播放目标降噪音频，以降低噪声。由于可以通过目标设备中的声音采集模块采集噪声，通过目标设备中的播放模块播放目标降噪音频，无需新增额外的模块，因此，可以解决相关技术中存在的降噪成本高的问题，达到降低降噪成本的效果。
57.在一个示例性实施例中，基于所述目标噪声数据确定用于降低所述噪声的目标降噪音频流程图二可参见附图6，如图6所示，该流程包括：
58.步骤s602，确定与所述目标噪声数据对应的第一降噪模型，其中，所述第一降噪模型是使用多组训练数据通过机器学习训练出的，所述多组训练数据中的每组数据包括：噪声数据以及与噪声数据对应的降噪音频；
59.步骤s604，基于所述第一降噪模型确定所述目标降噪音频。
60.在本实施例中，云端后台，即第一服务器可以调用第一降噪算法，根据收集来的目标设备运行噪声音频实时输出对抗噪声的对抗音频，即目标降噪音频。将噪声音频通过与云端互通的语音模块上传至云端，利用云端降噪算法实现降噪，降噪效果更好，同时上传的噪声音频也可以供云端降噪算法自学习使用，不断优化降噪能力。由此可以避免使用离线降噪模型进行降噪，降噪性能受到局限的问题。
61.在一个示例性实施例中，在接收目标设备中的声音采集模块采集到的所述目标设备运行时产生的噪声的目标噪声数据之后，所述方法还包括：解析所述目标噪声数据的特征信息；基于所述特征信息对所述目标设备的状态进行解析，以得到解析结果；在基于所述解析结果确定所述目标设备处于异常状态的情况下，执行告警操作。在本实施例中，语音模块将收集的洗衣机运行噪声信息上传云端后，云端逐一校验噪声信息，若发现噪声中出现高频噪音、干涉噪音、碰撞噪音等异常噪音时，主动通知售后与用户进行联系检修。即在采集到噪声之后，还可以解析噪声的特征信息，例如频谱特性，根据特征信息确定目标设备的状态，在确定目标设备处于异常状态时，可以执行告警操作。例如，通过噪声的特性信息确定存在异常音频时，比如啸叫、高频噪音、干涉噪音、碰撞噪音等，则可以确定目标设备处于异常状态。
62.在一个示例性实施例中，在基于所述解析结果确定所述目标设备处于异常状态的情况下，执行告警操作流程图二可参见附图7，如图7所示，该流程包括：
63.步骤s702，确定与所述目标设备绑定的用户信息；
64.步骤s704，基于所述用户信息以及所述目标噪声数据生成告警信息；将所述告警信息发送至第二服务器，以指示所述第二服务器将所述告警信息发送至目标对象。
65.在本实施例中，目标对象可以为售后技术人员，第二服务器可以为售后服务器。在第一服务器处理噪声的过程中，若发现存在异常音频，比如啸叫、高频噪音、干涉噪音、碰撞噪音等，则自动将该噪声音频和该机型的用户信息同步至售后云端后台，售后人员根据异常音频初步判断洗衣机异常情况后与用户主动取得联系沟通维修。
66.在一个示例性实施例中，在基于所述目标噪声数据确定用于降低所述噪声的目标降噪音频之后，所述方法还包括：将所述目标噪声数据以及所述目标降噪音频确定为噪声数据以及所述噪声数据对应的降噪音频；基于所述噪声数据以及所述噪声数据对应的降噪音频训练降噪模型，以得到更新后的降噪模型；基于更新后的降噪模型确定用于降低噪声的降噪音频；和/或，基于预定周期将更新后的降噪模型发送至所述目标设备，以指示所述目标设备在未连接第一服务器的情况下，基于更新后的降噪模型确定用于降低噪声的降噪音频。在本实施例中，第一服务器可以记录每次上传的噪声音频，解析噪声音频频谱特征，将频谱特征记录至云端数据库，降噪算法基于噪声数据库进行优化和算法完善。当然，在更新降噪模型后，还可以按照预定周期将更新后的降噪模型发送至目标设备，以指示目标设备更新本地配置的降噪模型，并基于更新后的模型确定降噪音频。
67.下面结合具体实施方式对降低噪声的方法进行说明：
68.图8是根据本发明具体实施方式的降低噪声的方法流程图，如图8所示，该流程包括：
69.步骤s802，语音模块麦克风收集洗衣机运行过程中的噪声；
70.步骤s804，判断洗衣机是否在线，在确定在线的情况下执行步骤s806，在确定离线的情况下，执行步骤s816。
71.步骤s806，噪声音频由语音模块自带的wifi模块传输至云端(对应于上述第一服务器)；
72.步骤s808，云端后台调用降噪算法(对应于上述第一降噪模型)，根据收集来的洗衣机运行噪声音频实时输出对抗噪声的对抗音频(对应于上述目标降噪音频)；云端后台记录每次上传的噪声音频，分析噪声音频频谱特征，将频谱特征记录至云端数据库，降噪算法基于噪声数据库进行优化和算法完善；
73.步骤s810，在噪声音频的云端处理过程中，若发现存在异常音频，比如啸叫、高频噪音、干涉噪音、碰撞噪音等，则自动将该噪声音频和该机型的用户信息同步至售后云端后台；
74.步骤s812，售后人员根据异常音频初步判断洗衣机异常情况后与用户主动取得联系沟通维修；
75.步骤s814，云端基于噪声音频和降噪算法生成的对抗音频由语音模块喇叭播放，实现降噪的效果；
76.步骤s816，语音模块芯片中提前烧录的降噪算法(对应于上述第二降噪模型)对噪声进行处理，形成对抗音频；
77.步骤s818，基于噪声音频和终端降噪算法生成的对抗音频由语音模块喇叭播放，实现降噪的效果。
78.在前述实施例中，使用本机语音模块实现主动降噪，不需要增加成本；使用离在线混合的降噪方式，在线时使用云端降噪算法，具有更好的效果和自学习的算法能力；离线是使用终端降噪算法，响应速度更快，反应更加敏捷，满足用户不同的使用环境；噪声处理与洗衣机异常判断、售后人员处理联动，及时发现洗衣机运行异常，提高服务效率，提升用户满意度。
79.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
80.在本实施例中还提供了一种降低噪声的装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
81.图9是根据本发明实施例的降低噪声的装置的结构框图一，如图9所示，该装置包括：
82.获取模块92，用于获取目标设备中的声音采集模块采集到的所述目标设备运行时产生的噪声的目标噪声数据；
83.第一确定模块94，基于所述目标噪声数据用于确定用于降低所述噪声的目标降噪音频；
84.第一降噪模块96，用于通过所述目标设备的播放模块播放所述目标降噪音频，以降低所述噪声。
85.在一个示例性实施例中，所述第一确定模块94可以通过如下方式实现基于所述目标噪声数据确定用于降低所述噪声的目标降噪音频：在确定所述目标设备已连接所述第一服务器的情况下，将所述目标噪声数据传输至所述第一服务器，以指示所述第一服务器基于第一降噪模型确定所述目标降噪音频，其中，所述第一降噪模型是使用多组训练数据通过机器学习训练出的，所述多组训练数据中的每组数据包括：噪声数据以及与噪声数据对应的降噪音频；在确定所述目标设备未连接所述第一服务器的情况下，基于所述目标设备本地配置的第二降噪模型确定所述目标降噪音频。
86.在一个示例性实施例中，所述装置可以用于在获取目标设备中的声音采集模块采集到的所述目标设备运行时产生的噪声的目标噪声数据之后，解析所述目标噪声数据的特征信息；基于所述特征信息对所述目标设备的状态进行解析，以得到解析结果；在基于所述解析结果确定所述目标设备处于异常状态的情况下，执行告警操作。
87.在一个示例性实施例中，所述装置可以通过如下方式实现在基于所述解析结果确定所述目标设备处于异常状态的情况下，执行告警操作：确定与所述目标设备绑定的用户信息；基于所述用户信息以及所述噪声生成告警信息；将所述告警信息发送至第二服务器，以指示所述第二服务器将所述告警信息发送至目标对象。
88.图10是根据本发明实施例的降低噪声的装置的结构框图二，如图10所示，该装置
包括：
89.接收模块1002，用于接收目标设备中的声音采集模块采集到的所述目标设备运行时产生的噪声的目标噪声数据；
90.第二确定模块1004，用于基于所述目标噪声数据确定用于降低所述噪声的目标降噪音频；
91.第二降噪模块1006，用于将所述目标降噪音频发送给所述目标设备，以指示所述目标设备通过所述目标设备的播放模块播放所述目标降噪音频，以降低所述噪声。
92.在一个示例性实施例中，所述第二确定模块1004可以通过如下方式实现基于所述目标噪声数据确定用于降低所述噪声的目标降噪音频：确定与所述噪声对应的第一降噪模型，其中，所述第一降噪模型是使用多组训练数据通过机器学习训练出的，所述多组训练数据中的每组数据包括：噪声数据以及与噪声数据对应的降噪音频；基于所述第一降噪模型确定所述目标降噪音频。
93.在一个示例性实施例中，所述装置可以用于在接收目标设备中的声音采集模块采集到的所述目标设备运行时产生的噪声的目标噪声数据之后，解析所述目标噪声数据的特征信息；基于所述特征信息对所述目标设备的状态进行解析，以得到解析结果；在基于所述解析结果确定所述目标设备处于异常状态的情况下，执行告警操作。
94.在一个示例性实施例中，所述装置可以通过如下方式实现在基于所述解析结果确定所述目标设备处于异常状态的情况下，执行告警操作：确定与所述目标设备绑定的用户信息；基于所述用户信息以及所述目标噪声数据生成告警信息；将所述告警信息发送至第二服务器，以指示所述第二服务器将所述告警信息发送至目标对象。
95.在一个示例性实施例中，所述装置还可以用于在基于所述目标噪声数据确定用于降低所述噪声的目标降噪音频之后，将所述目标噪声数据以及所述目标降噪音频确定为噪声数据以及所述噪声数据对应的降噪音频；基于所述噪声数据以及所述噪声数据对应的降噪音频训练降噪模型，以得到更新后的降噪模型；基于更新后的降噪模型确定用于降低噪声的降噪音频；和/或，基于预定周期将更新后的降噪模型发送至所述目标设备，以指示所述目标设备在未连接第一服务器的情况下，基于更新后的降噪模型确定用于降低噪声的降噪音频。
96.需要说明的是，上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的，对于后者，可以通过以下方式实现，但不限于此：上述模块均位于同一处理器中；或者，上述各个模块以任意组合的形式分别位于不同的处理器中。
97.本发明的实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一项中所述的方法的步骤。
98.在一个示例性实施例中，上述计算机可读存储介质可以包括但不限于：u盘、只读存储器(read
‑
only memory，简称为rom)、随机存取存储器(random access memory，简称为ram)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。
99.本发明的实施例还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
100.在一个示例性实施例中，上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。
101.本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及示例性实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。
102.显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
103.以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。