语音语义模型的处理方法和装置与流程

1.本发明涉及语音处理技术领域，具体而言，涉及一种语音语义模型的处理方法和装置。


背景技术：

2.近几年随着深度学习的崛起，语音识别与自然语言处理快速发展，给金融产品的交互方式带来了根本性变化，金融系统和业务产品除了必要的gui外，更多是通过 cui(conversational user interface)，通过语音或文字与用户进行对话和交互。现在各家银行都有多个面向客户的金融app，有面向客户的手机银行、生活应用、网络贷款等业务，有面向行员的移动业务应用、金融业务办理、综合服务应用等，应用gui的复杂性体现在导航与层级层面，是gui结构所决定的，功能多，菜单层级多，交互的控件复杂，用户查找使用操作层级较深，学习成本非常高。而语音是最天然的人类交互方式之一，具备直接、明确、快速的优势，语音指令旨在利用语音识别和语义解析直达菜单，消灭层级关系，减少用户操作路径，提升用户操作便捷性。智能金融时代，越来越多的前台app需要为客户提供语音指令服务。对于语音语中台服务来说，我们都可以前台app租户统一视为语音语义服务中台的app租户。
3.语音语义中台为各app租户提供语音指令服务的过程中，遇到的问题主要是：互联网金融时代，app租户为了提升用户体验，版面不断调整优化，菜单也在随之不断调整，所以语音语义中台服务需要适应各app租户菜单的频繁变化。目前语音语义中台适配app采用的技术方案是：app租户知识团队负责整理新增菜单、改动菜单、删除菜单以及相应扩展问，并提交给语音语义中台服务团队。语音语义中台模型开发团队负责根据租户提供的语料训练模型，训练完毕之后，把模型放到线上的同时，将菜单及其对应的标准问id提供给app租户应用开发团队。app租户应用开发团队负责将标准问id和菜单id的对应关系更新，手动触发加载相应文件，启用新配置文件，使新模型生效。这样做的问题是app租户的手工操作与语音语义中台模型训练紧密相关，app租户必须在拿到语音语义新模型的标准问id之后，进行升级配置并重新加载文件，才能使新模型生效。
4.另外，现有实现方式存在的缺点是app租户的手工操作与语音语义中台模型生效高耦合。具体流程如下:app租户将菜单以及菜单对应扩展问提供给语音语义中台，语音语义中台根据语料进行模型训练，并将菜单以及对应的标准问id提供给app租户，app租户在拿到语音语义服务提供的菜单与相应标准问id之后，进行升级配置并重新加载文件，才能使新模型生效。
5.针对上述的问题，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语音语义模型的处理方法和装置，以至少解决现有技术中app租户依靠手工操作来触发新的语音语义模型生效的技术问题。
7.根据本发明实施例的一个方面，提供了一种语音语义模型的处理方法，包括：部署语音语义模型；将菜单标准问文件同步到目标租户的应用程序，以使所述目标租户的应用程序匹配本地菜单文件与所述菜单标准问文件，生成菜单关联文件，并加载所述菜单关联文件以启用所述语音语义模型；其中，所述本地菜单文件至少包括：菜单名称和菜单标识。
8.可选地，将菜单标准问文件同步到目标租户的应用程序，包括：依据不同类型的目标租户的应用程序生成菜单标准问文件，其中，所述菜单标准问文件至少包括：菜单名称、标准问标识；按照预设推送方式将所述菜单标准问文件同步至对应的所述目标租户的应用程序。
9.可选地，在启用所述语音语义模型之后，还包括：获取所述目标租户的应用程序接收的语音信息；依据所述语音语义模型识别所述语音信息，得到实时消息，其中，所述实时消息至少包括：标准问标识、所述标准问标识对应的菜单名称以及置信度；将所述实时消息发送至所述目标租户的应用程序，以使所述目标租户的应用程序依据所述实时消息中的标准问标识从所述本地菜单文件匹配出对应菜单标识，并按照所述菜单标识进行菜单显示或者界面跳转。
10.可选地，依据所述语音语义模型识别所述语音信息，得到实时消息，包括：将所述语音信息输入所述语音语义模型，由所述语音语义模型识别出所述语音信息对应的标准问标识；确定所述标准问标识对应的菜单名称以及置信度；依据所述标准问标识、所述标准问标识对应的菜单名称以及置信度，生成所述实时消息。
11.可选地，在部署语音语义模型之前，还包括：获取更新后的语料表，其中，所述更新后的语料表至少包括：扩展问表、标准问表、菜单名称表；使用所述更新后的语料表中的所述语料对所述语音语义模型进行训练，其中，使用所述扩展问表、所述标准问表以及所述菜单名称表对应的语料分别训练所述语音语义模型，并对基于不同语料表训练得到所述语音语义模型进行交叉验证，直至得到最终用于部署的语音语义模型。
12.可选地，在获取更新后的语料表之前，包括：获取所述目标租户的应用程序的语料文件；提取所述语料文件中的语料信息，其中，所述语料信息至少包括：菜单名称、标准问以及所述标准问对应的扩展问；依据所述语料信息更新语料表。
13.可选地，在获取更新后的语料表之前，还包括：设置所述目标租户的应用程序的本地菜单文件，其中，所述本地菜单文件至少包括：菜单名称和菜单标识。
14.根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种语音语义模型的处理装置，包括：部署模块，用于部署语音语义模型；同步模块，用于将菜单标准问文件同步到目标租户的应用程序，以使所述目标租户的应用程序匹配本地菜单文件与所述菜单标准问文件，生成菜单关联文件，并加载所述菜单关联文件以启用所述语音语义模型；其中，所述本地菜单文件至少包括：菜单名称和菜单标识。
15.根据本发明实施例的另一方面，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包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行上述中任意一项所述的语音语义模型的处理方法。
16.根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述中任意一项所述的语音语义模型的处理方法。
17.在本发明实施例中，采用部署语音语义模型，将菜单标准问文件同步到目标租户
的应用程序，以使目标租户的应用程序匹配本地菜单文件与菜单标准文件，生成菜单关联文件，并启用语音语义模型，通过将菜单标准问文件同步到目标租户的应用程序，以使目标租户的应用程序可以启用语音语义模型，达到了避免app租户靠手工操作来触发新的语音语义模型生效的目的，从而实现了在模型部署以后准实时生效，为各app 租户提供更加高效、统一、自动化的语音指令服务的技术效果，进而解决了现有技术中app租户依靠手工操作来触发新的语音语义模型生效的技术问题。
附图说明
18.此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本技术的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
19.图1是根据本发明实施例的语音语义模型的处理方法的流程图；
20.图2是根据本发明可选实施例的语音语义模型相关表的示意图；
21.图3是根据本发明可选实施例的模型训练与标准问文件同步的流程图；
22.图4是根据本发明可选实施例的语音语义指令服务的流程图；
23.图5是根据本发明实施例的语音语义模型的处理装置的示意图。
具体实施方式
24.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
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。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
26.实施例1
27.根据本发明实施例，提供了一种语音语义模型的处理方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
28.图1是根据本发明实施例的语音语义模型的处理方法的流程图，如图1所示，该语音语义模型的处理方法包括如下步骤：
29.步骤s102，部署语音语义模型；
30.步骤s104，将菜单标准问文件同步到目标租户的应用程序，以使目标租户的应用程序匹配本地菜单文件与菜单标准问文件，生成菜单关联文件，并加载菜单关联文件以启
用语音语义模型；
31.其中，本地菜单文件至少包括：菜单名称和菜单标识。
32.上述菜单关联文件将菜单标识、标准问标识、菜单名称三者对应起来。可选地，上述目标租户的应用程序为app租户。
33.需要说明的是，上述实施方式可以应用于语音语义中台，即在语音语义中台中实现上述实施步骤。
34.通过上述步骤，可以实现通过将菜单标准问文件同步到目标租户的应用程序，以使目标租户的应用程序可以启用语音语义模型，达到了避免app租户靠手工操作来触发新的语音语义模型生效的目的，从而实现了在模型部署以后准实时生效，为各app 租户提供更加高效、统一、自动化的语音指令服务的技术效果，进而解决了现有技术中app租户依靠手工操作来触发新的语音语义模型生效的技术问题。
35.可选地，将菜单标准问文件同步到目标租户的应用程序，包括：依据不同类型的目标租户的应用程序生成菜单标准问文件，其中，菜单标准问文件至少包括：菜单名称、标准问标识；按照预设推送方式将菜单标准问文件同步至对应的目标租户的应用程序。
36.在一种可选的实施方式中，可以从菜单名称表提取菜单名称、新增/修改标准问标识，然后按照不同类型的目标租户的应用程序生成菜单标准问文件，此时的菜单标准问文件包括菜单名称、标准问标识等，需要说明的是，在具体实施过程中，上述菜单标准问文件包括但不限于菜单名称、标准问标识。
37.上述预设推送方式包括但不限于日终形式推送、准实时文件形式推送等。例如，可以按照日终形式推送将菜单标准问文件同步至对应的目标租户的应用程序，还可以按照准实时文件形式推送将菜单标准问文件同步至对应的目标租户的应用程序。通过上述实施方式，可以灵活地将菜单标准问文件同步至对应的目标租户的应用程序。
38.可选地，在启用语音语义模型之后，还包括：获取目标租户的应用程序接收的语音信息；依据语音语义模型识别语音信息，得到实时消息；将实时消息发送至目标租户的应用程序，以使目标租户的应用程序依据实时消息中的标准问标识从本地菜单文件匹配出对应菜单标识，并按照菜单标识进行菜单显示或者界面跳转。
39.上述实时消息包括但不限于标准问标识、菜单名称以及对应置信度等。
40.在一种可选的实施方式中，首先需要获取目标租户的应用程序接收的语音信息，其次利用语音语义模型识别该语音信息从而得到实时消息，进而再将该实时消息发送至目标租户的应用程序，其中，目标租户的应用程序可以依据该实时消息中的标准问标识从本地菜单文件匹配出对应菜单标识，并按照菜单标识进行菜单显示或者界面跳转。
41.通过上述实施方式，可以利用启用后的语音语义模型识别语音信息得到实时消息，并将该实时消息发送至目标租户的应用程序，以实现目标租户的应用程序的菜单显示或者界面跳转。
42.可选地，依据语音语义模型识别语音信息，得到实时消息，包括：将语音信息输入语音语义模型，由语音语义模型识别出语音信息对应的标准问标识；确定标准问标识对应的菜单名称以及置信度；依据标准问标识、标准问标识对应的菜单名称以及置信度，生成实时消息。
43.上述语音语义模型包括但不限于声学模型、语言模型、语义模型等。
44.在一种可选的实施方式中，在获取目标租户的应用程序接收的语音信息之后，语音信息可以经声学模型、语言模型转换为文字，再经语义模型转换为意图，即标准问标识，将置信度排名前3的标准问标识、菜单名称以及对应置信度以实时消息的方式返回给目标租户的应用程序。
45.通过上述实施方式，可以将语音信息实时转化为实时信息，并可以将实时信息及时提供给目标租户的应用程序。
46.可选地，在部署语音语义模型之前，还包括：获取更新后的语料表，其中，更新后的语料表至少包括：扩展问表、标准问表、菜单名称表；使用更新后的语料表中的语料对语音语义模型进行训练，其中，使用扩展问表、标准问表以及菜单名称表对应的语料分别训练语音语义模型，并对基于不同语料表训练得到语音语义模型进行交叉验证，直至得到最终用于部署的语音语义模型。
47.上述语料表包括但不限于扩展问表、标准问表、菜单名称表等，可以实时更新语料表，而更新后的语料表同样包括但不限于扩展问表、标准问表、菜单名称表等。需要说明的是，上述扩展问表的内容包括但不限于标准问标识、扩展问等；上述标准问表的内容包括但不限于标准问标识、租户标识、标准问等；上述菜单名称表的内容包括但不限于菜单名称、租户标识、标准问标识等。
48.在一种可选的实施方式中，使用更新后的语料表中的语料对语音语义模型进行训练包括：使用扩展问表对应的语料训练语音语义模型，得到第一训练模型；使用标准问表对应的语料训练语音语义模型，得到第二训练模型；使用菜单名称表对应的语料训练语音语义模型，得到第三训练模型；再分别对第一训练模型、第二训练模型、第三训练模型进行交叉验证，最终得到可以用于部署的语音语义模型。
49.通过上述实施方式，可以提高训练后的语音语义模型的识别精度和准确性。
50.可选地，在获取更新后的语料表之前，包括：获取目标租户的应用程序的语料文件；提取语料文件中的语料信息，其中，语料信息至少包括：菜单名称、标准问以及标准问对应的扩展问；依据语料信息更新语料表。
51.上述目标租户的应用程序的语料文件中包含有语料信息，其中，上述语料信息包括但不限于菜单名称、标准问以及对应的扩展问等。在具体实施过程中，可以提取语料文件中的菜单名称、标准问以及对应的扩展问等语料信息，并依据这些语料信息更新语料表。需要说明的是，上述语料表包括但不限于扩展问表、标准问表、菜单名称表等。
52.通过上述实施方式，可以利用从目标租户的应用程序的语料文件提取的语料信息，来及时更新语料表，使得后续使用这些语料表训练得到的模型能够适应复杂多变的应用场景。
53.可选地，在获取更新后的语料表之前，还包括：设置目标租户的应用程序的本地菜单文件，其中，本地菜单文件至少包括：菜单名称和菜单标识。
54.在一种可选的实施方式中，在获取更新后的语料表之前，还可以预先设置目标租户的应用程序的本地菜单文件，在具体实施过程中，上述本地菜单文件包括但不限于菜单名称、菜单标识等。
55.下面对本发明一种可选的实施方式进行详细说明。
56.本发明可选的实施方式分为语音语义模型训练、数据文件同步、语音语义指令实
时服务三部分。具体地，语音语义中台服务模型部署后，菜单名称以及对应标准问id 以准实时形式同步到app租户，app租户自动匹配本地菜单文件与收到的菜单标准文件，自动生成菜单关联文件，从而启用新模型。另外，语音语义中台可同时对多app 租户提供语义指令服务，各app租户相互无影响、无感知。语音语义指令中台对多 app租户可生成不同的菜单标准问文件，同步到不同app租户，多app租户可同时启用新模型。
57.一、语音语义模型训练有以下两步：
58.(1)app租户知识团队提供语料。语料细分为菜单名称、标准问以及对应扩展问，例如一级菜单“账户挂失”，其标准问为“挂失银行卡”，其扩展问有以下几个“我想挂失一张卡”，“银行卡丢了怎么办”，“怎么挂失银行卡”，“我的卡找不到了”，“手机银行上是否可以临时挂失”等。app租户知识团队负责将菜单名称、标准问和相应扩展问整理成文件提交给语音语义中台知识团队。app租户开发团队按照整理后的语料在本地配置菜单文件，包含菜单名称和菜单id两列。
59.(2)语音语义中台对前端app提交的语料做进一步处理，更新三个表，如图2 所示，具体为：a.标准问表：标准问id、标准问、app租户id对应表；b.扩展问表：标准问id、扩展问对应表；c.菜单名称表：菜单名称、app租户id、标准问id对应表。语音语义中台用处理过的语料对模型进行训练，如图3所示，在对模型进行交叉验证之后，发布模型上线。
60.二、数据文件同步，如图3所示，可以分为以下两步：
61.(1)数据库从菜单名称表提取菜单名称、新增/修改标准问id，按不同的app租户分别生成不同的菜单文件，包括菜单名称与标准问id两列。通过企业数据总线，以日终形式或准实时文件形式推送至相应的app租户。
62.(2)app租户根据预配的本地菜单文件，在收到语音语义中台服务发来的菜单标准问文件之后，启动模型。通过菜单名称关联，将本地菜单文件与菜单标准问文件相匹配，将菜单id、标准问id、菜单名称三者对应起来，生成菜单关联文件。
63.三、线上应用，如图4所示，可以分为以下三步：
64.(1)app租户在收到用户的语音之后，转发至语音语义中台。
65.(2)语音语义中台将用户语音经声学模型、语言模型转换为文字，经语义模型转换为意图，即标准问id，将置信度排名前3的标准问id和菜单名称，以及对应置信度以实时消息模式返回给app租户。
66.(3)app租户在收到实时消息之后，根据收到的标准问id结合本菜单文件地找出对应菜单id，实现菜单显示或者界面跳转。
67.在上述实施方式中，可以将菜单名称作为语音语义中台服务和app租户的关联纽带，替代语音语义中台服务和app租户线下传递标准问id，既可以解耦合app租户和语音语义中台服务，也可以隔离各app租户，使其相互无影响、无感知。
68.此外，通过上述实施方式可以实现在语音语义中台新模型部署以后准实时生效，可为各app租户提供高效、统一、自动化的语音语义指令服务，解耦合app租户和语音语义指令服务，达到模型生效的自动化，也可以为各租户提供可隔离的、个性化的服务，真正做到租户无感知，业务不中断。
69.在另一种可选的实施方式中，可以将各app租户的菜单id作为语音语义中台的标准问id，取代菜单名称作为语音语义中台和app租户之间关联的纽带。通过该实施方式，app
租户一旦提交完语料，不需要再做任何配置工作，语音语义模型部署一旦部署后，app租户给出客户输入，语音语义中台直接返回菜单id，app租户无需做任何转换工作。
70.需要说明的是，一旦菜单id变化，语音语义中台相对这个租户的数据表主键都会有变化，需要全量回归测试，可能会加大语音语义中台的回归测试工作量。
71.实施例2
72.根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种语音语义模型的处理装置，图5是根据本发明实施例的语音语义模型的处理装置的示意图，如图5所示，该语音语义模型的处理装置包括：部署模块52和同步模块54。下面对该语音语义模型的处理装置进行详细说明。
73.部署模块52，用于部署语音语义模型；同步模块54，连接至上述部署模块52，用于将菜单标准问文件同步到目标租户的应用程序，以使目标租户的应用程序匹配本地菜单文件与菜单标准问文件，生成菜单关联文件，并加载菜单关联文件以启用语音语义模型；其中，本地菜单文件至少包括：菜单名称和菜单标识。
74.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，例如，对于后者，可以通过以下方式实现：上述各个模块可以位于同一处理器中；和/或，上述各个模块以任意处理的方式位于不同的处理器中。
75.在上述实施例中，该语音语义模型的处理装置可以通过将菜单标准问文件同步到目标租户的应用程序，以使目标租户的应用程序可以启用语音语义模型，达到了避免 app租户靠手工操作来触发新的语音语义模型生效的目的，从而实现了在模型部署以后准实时生效，为各app租户提供更加高效、统一、自动化的语音指令服务的技术效果，进而解决了现有技术中app租户依靠手工操作来触发新的语音语义模型生效的技术问题。
76.此处需要说明的是，上述部署模块52和同步模块54对应于实施例1中的步骤s102 至s104，上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述实施例 1所公开的内容。
77.可选地，上述同步模块54包括：第一生成单元，用于依据不同类型的目标租户的应用程序生成菜单标准问文件，其中，菜单标准问文件至少包括：菜单名称、标准问标识；同步单元，用于按照预设推送方式将菜单标准问文件同步至对应的目标租户的应用程序。
78.可选地，上述装置还包括：第一获取模块，用于在启用语音语义模型之后，获取目标租户的应用程序接收的语音信息；识别模块，用于依据语音语义模型识别语音信息，得到实时消息，其中，实时消息至少包括：标准问标识、标准问标识对应的菜单名称以及置信度；发送模块，用于将实时消息发送至目标租户的应用程序，以使目标租户的应用程序依据实时消息中的标准问标识从本地菜单文件匹配出对应菜单标识，并按照菜单标识进行菜单显示或者界面跳转。
79.可选地，上述识别模块包括：识别单元，用于将语音信息输入语音语义模型，由语音语义模型识别出语音信息对应的标准问标识；确定单元，用于确定标准问标识对应的菜单名称以及置信度；第二生成单元，用于依据标准问标识、标准问标识对应的菜单名称以及置信度，生成实时消息。
80.可选地，上述装置还包括：第二获取模块，用于在部署语音语义模型之前，获取更新后的语料表，其中，更新后的语料表至少包括：扩展问表、标准问表、菜单名称表；训练模块，用于使用更新后的语料表中的语料对语音语义模型进行训练，其中，使用扩展问表、标
准问表以及菜单名称表对应的语料分别训练语音语义模型，并对基于不同语料表训练得到语音语义模型进行交叉验证，直至得到最终用于部署的语音语义模型。
81.可选地，上述装置还包括：第三获取模块，用于在获取更新后的语料表之前，获取目标租户的应用程序的语料文件；提取模块，用于提取语料文件中的语料信息，其中，语料信息至少包括：菜单名称、标准问以及标准问对应的扩展问；更新模块，用于依据语料信息更新语料表。
82.可选地，上述装置还包括：设置模块，用于在获取更新后的语料表之前，设置目标租户的应用程序的本地菜单文件，其中，本地菜单文件至少包括：菜单名称和菜单标识。
83.实施例3
84.根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制计算机可读存储介质所在设备执行上述中任意一项的语音语义模型的处理方法。
85.可选地，在本实施例中，上述计算机可读存储介质可以位于计算机网络中计算机终端群中的任意一个计算机终端中，和/或位于移动终端群中的任意一个移动终端中，上述计算机可读存储介质包括存储的程序。
86.可选地，在程序运行时控制计算机可读存储介质所在设备执行以下功能：部署语音语义模型；将菜单标准问文件同步到目标租户的应用程序，以使目标租户的应用程序匹配本地菜单文件与菜单标准问文件，生成菜单关联文件，并加载菜单关联文件以启用语音语义模型。
87.实施例4
88.根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种处理器，该处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述中任意一项的语音语义模型的处理方法。
89.本发明实施例提供了一种设备，该设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序，处理器执行程序时实现以下步骤：部署语音语义模型；将菜单标准问文件同步到目标租户的应用程序，以使目标租户的应用程序匹配本地菜单文件与菜单标准问文件，生成菜单关联文件，并加载菜单关联文件以启用语音语义模型。
90.本发明还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有如下方法步骤的程序：部署语音语义模型；将菜单标准问文件同步到目标租户的应用程序，以使目标租户的应用程序匹配本地菜单文件与菜单标准问文件，生成菜单关联文件，并加载菜单关联文件以启用语音语义模型。
91.上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
92.在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
93.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，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，可以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，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
94.所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
95.另外，在本发明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，也可以采用软件功能单元的形式实现。
96.所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。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或者该技术方案的全部或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中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、只读存储器(rom，read
‑
onlymemory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
97.以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。