一种语音合成方法、装置、终端设备及存储介质与流程

1.本技术属于数据处理技术领域，尤其涉及一种语音合成方法、装置、终端设备及存储介质。


背景技术：

2.语音合成是通过机械的、电子的方法产生人造语音的技术。语音合成是将计算机自己产生的、或外部输入的文字信息转变为可以听得懂的、流利的语音信息输出的技术。
3.目前，多采用自回归式的模型或非自回归式的模型进行语音合成。非自回归式的模型合成语音时的速度快，但是合成的音频质量差。自回归式的模型合成的音频质量虽然比非自回归式的模型合成的音频质量高，但是自回归式的模型合成语音时的速度比非自回归式的模型合成语音时的速度慢。因此，需要一种速度快、且音频质量高的语音合成方法。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供了一种语音合成方法、装置、终端设备及存储介质，可以解决语音合成速度慢、音频质量差的问题。
5.第一方面，本技术实施例提供了一种语音合成方法，包括：
6.获取待处理文本的声学特征；
7.利用并行计算模型对所述声学特征进行处理，得到所述待处理文本的第一音频信息，其中，所述第一音频信息包括各个采样时刻对应的音频；
8.利用串行计算模型对所述声学特征和所述第一音频信息进行处理，得到所述各个采样时刻对应的第一音频信息的残差值；
9.基于第i个采样时刻对应的第一音频信息和所述第i个采样时刻对应的残差值，得到所述第i个采样时刻对应的第二音频信息，所述待处理文本的合成音频包括各个第二音频信息，其中，i＝1，2
……
n，n为所述采样时刻的总个数。
10.第二方面，本技术实施例提供了一种语音合成装置，包括：
11.数据获取模块，用于获取待处理文本的声学特征；
12.第一模型处理模块，用于利用并行计算模型对所述声学特征进行处理，得到所述待处理文本的第一音频信息，其中，所述第一音频信息包括各个采样时刻对应的音频；
13.第二模型处理模块，用于利用串行计算模型对所述声学特征和所述第一音频信息进行处理，得到所述各个采样时刻对应的第一音频信息的残差值；
14.音频生成模块，用于基于第i个采样时刻对应的第一音频信息和所述第i个采样时刻对应的残差值，得到所述第i个采样时刻对应的第二音频信息，所述待处理文本的合成音频包括各个第二音频信息，其中，i＝1，2
……
n，n为所述采样时刻的总个数。
15.第三方面，本技术实施例提供了一种终端设备，包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面中任一项所述的语音合成方法。
16.第四方面，本技术实施例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存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面中任一项所述的语音合成方法。
17.第五方面，本技术实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述第一方面中任一项所述的语音合成方法。
18.本技术第一方面实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本技术先获取待处理文本的声学特征，利用并行计算模型对所述声学特征进行处理，得到所述待处理文本的第一音频信息，第一音频信息包括各个采样时刻对应的音频；利用并行计算模型得到的待处理文本的初步转换音频，且利用并行计算模型对待处理文本的处理，本技术相较于现有的仅利用串行计算模型对文本进行处理的过程更快速。
19.利用串行计算模型对声学特征和第一音频信息进行处理，得到各个采样时刻对应的第一音频信息的残差值；基于第一音频信息和各个采样时刻对应的残差值，得到待处理文本的合成音频。本技术将利用串行计算模型对第一音频信息进行处理，得到残差值，利用残差值和第一音频信息得到最终的音频信息，可以使得到的音频信息对于现有的仅利用并行计算模型得到的音频信息的质量更好。
20.可以理解的是，上述第二方面至第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。
附图说明
21.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述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技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
22.图1是本技术一实施例提供的语音合成方法的应用场景示意图；
23.图2是本技术一实施例提供的语音合成方法的流程示意图；
24.图3是本技术一实施例提供的残差值的计算方法的流程示意图；
25.图4是本技术一实施例提供的语音合成装置的结构示意图；
26.图5是本技术一实施例提供的终端设备的结构示意图。
具体实施方式
27.以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本技术实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本技术。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本技术的描述。
28.应当理解，当在本技术说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
29.还应当理解，在本技术说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
30.另外，在本技术说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
31.在本技术说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本技术的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。
32.目前，声码器包括并行的神经网络模型和自回归串行模型。并行的神经网络模型处理速度快，但是得到的音频质量差。自回归串行模型处理速度慢，但是得到的音频质量好。
33.本技术先利用并行的神经网络模型对文本进行处理，得到一个质量稍微差的音频，然后利用自回归串行模型得到音频的残差，利用残差得到质量好的音频。本技术将并行的神经网络模型和自回归串行模型进行结合，相较于仅使用并行的神经网络模型生成的音频的质量好，相较于仅使用自回归串行模型生成的音频的速度快。
34.具体的，本技术对文本信息的处理原理如下所述：
[0035][0036]
其中，x＝[x1,x2,
…
x
n-1
,xn]为待合成的音频；为通过并行模型预测的对x的估计值；m为声学特征；为仅以m为已知的第i个采样点取值的条件概率，0≤i≤n，基于条件独立预设；可以并行处理。最后根据概率进行采样可以得到音频的估计值即第一音频信息，为利用并行计算模型得到的第一音频信息。
[0037][0038]
其中，为利用串行计算模型得到的第二音频信息。(x
[1:t-1]
,m)为第t-1个采样点的第二音频信息。为文本信息的第一音频信息；为第t个采样点取值的概率.
[0039]
图1为本技术实施例提供的语音合成方法的应用场景示意图，上述语音合成方法可以用于将文本信息转换成语音信息。其中，文本生成设备10用于生成文本信息，语音合成设备20用于从文本生成设备10中获取文本信息，并通过并行计算模型和串行计算模型对文本信息进行处理，得到音频信息。
[0040]
图2示出了本技术提供的语音合成方法的示意性流程图，参照图2，对该方法的详述如下：
[0041]
s101，获取待处理文本的声学特征。
[0042]
在本实施例中，电子设备可以从外部设备中获取待处理文本的声学特征。电子设备还可以从外部设备中获取待处理文本，电子设备从获取到的待处理文本中提取声学特征。电子设备还可以获取用户输入的信息，根据用户输入的信息生成待处理文本。电子设备可以为声码器、电脑等。
[0043]
在本实施例中，电子设备可以利用声学特征提取模型得到待处理文本的声学特征。声学特征提取模型可以是卷积神经网络模型、递归神经网络等。
[0044]
在本实施例中，声学特征可以包括梅尔频谱或梅尔倒频谱。
[0045]
s102，利用并行计算模型对所述声学特征进行处理，得到所述待处理文本的第一音频信息。
[0046]
在本实施例中，第一音频信息包括各个采样时刻对应的音频。采样时刻为等间隔的时刻。第一音频信息可以为等长的音频采样点序列。
[0047]
在本实施例中，并行计算模型可以为并行的神经网络模型，例如，wavegan和waveglow。
[0048]
s103，利用串行计算模型对所述声学特征和所述第一音频信息进行处理，得到所述各个采样时刻对应的第一音频信息的残差值。
[0049]
在本实施例中，串行计算模型可以为自回归串行模型，例如，wave net和wave rnn。由于串行计算模型主要用于计算残差值，因此，串行计算模型的结构比较简单，处理速度比较快。串行计算模型是一步一步进行数据处理的，串行计算模型每一步处理均需要用到上一步的处理结果。
[0050]
在本实施例中，残差是指实际观察值与估计值(拟合值)之间的差，可以将残差看作误差的观测值。
[0051]
s104，基于第i个采样时刻对应的第一音频信息和所述第i个采样时刻对应的残差值，得到所述第i个采样时刻对应的第二音频信息，所述待处理文本的合成音频包括各个第二音频信息。
[0052]
在本实施例中，i＝1，2
……
n，n为采样时刻的总个数。待处理文本的合成音频包括n个第二音频信息。
[0053]
在本实施例中，在得到第二音频信息后，可以向音频播放设备发送第二音频信息，并通过音频播放设备播放第二音频信息。
[0054]
本技术实施例中，先获取待处理文本的声学特征，利用并行计算模型对所述声学特征进行处理，得到所述待处理文本的第一音频信息，第一音频信息包括各个采样时刻对应的音频；利用并行计算模型得到的待处理文本的初步转换音频，且利用并行计算模型对待处理文本的处理相较于利用串行计算模型处理过程更快速。利用串行计算模型对所述声学特征和所述第一音频信息进行处理，得到所述各个采样时刻对应的音频的残差值；基于第一音频信息和各个采样时刻对应的残差值，得到待处理文本的合成音频。本技术利用串行计算模型对第一音频信息进行处理，得到残差值，利用残差值和第一音频信息得到最终的音频信息，本技术得到的音频信息相对于现有的仅利用并行计算模型得到的音频信息的质量更好。
[0055]
如图3所示，在一种可能的实现方式中，步骤s103的实现过程可以包括：
[0056]
s1031，利用串行计算模型对第1个采样时刻对应的第一音频信息、第1个采样时刻对应的声学特征和预设的残差值进行处理，得到第1个采样时刻对应的第一音频信息的残差值。
[0057]
在本实施例中，预设的残差值可以根据需要进行设置，例如，预设的残差值可以设置为0、1或2等。
[0058]
具体的，将第1个采样时刻对应的第一音频信息、第1个采样时刻对应的声学特征和预设的残差值输入串行计算模型，得到第1个采样时刻对应的第一音频信息的残差值。
[0059]
s1032，利用串行计算模型对第j个采样时刻对应的第一音频信息、所述第j个采样时刻对应的声学特征和第j-1个采样时刻对应的残差值进行处理，得到第j个采样时刻对应的第一音频信息的残差值。
[0060]
在本实施例中，j＝2，3
……
n。
[0061]
作为举例，在j＝3时，利用串行计算模型对第3个采样时刻对应的第一音频信息、第3个采样时刻对应的声学特征和第2个采样时刻对应的残差值进行处理，得到第3个采样时刻对应的音频的残差值。
[0062]
具体的，将第j个采样时刻对应的第一音频信息、第j个采样时刻对应的声学特征和第j-1个采样时刻对应的残差值输入串行计算模型，得到第j个采样时刻对应的第一音频信息的残差值。
[0063]
本技术实施例中，利用上一采样时刻的残差值，推测当前采样时刻的残差值，可以使得到的当前时刻的残差值更准确。
[0064]
在一种可能的实现方式中，步骤s104的实现过程可以包括：
[0065]
计算第i个采样时刻对应的第一音频信息和所述第i个采样时刻对应的残差值之和。将第i个采样时刻对应的第一音频信息和所述第i个采样时刻对应的残差值之和作为所述第i个采样时刻对应的第二音频信息。
[0066]
具体的，可以通过音频计算模型计算第二音频信息。音频计算模型包括：
[0067]
ti＝ti ci；
[0068]
其中，ti为第i个采样时刻对应的第二音频信息，ti为第i个采样时刻对应的第一音频信息，ci为第i个采样时刻对应的残差值。
[0069]
在一种可能的实现方式中，在步骤s101之后，上述方法还可以包括：
[0070]
对所述声学特征进行采样处理，得到处理后的声学特征。
[0071]
在本实施例中，采样处理包括升采样处理和降采样处理。升采样是指根据一类象元的信息内插出另一类象元信息的过程。降采样是一种多速率数字信号处理的技术或是降低信号采样率的过程，通常用于降低数据传输速率或者数据大小。
[0072]
在本实施例中，利用并行计算模型对处理后的声学特征进行处理，得到所述待处理文本的第一音频信息。
[0073]
具体的，若声学特征的采样率小于预设的所述待处理文本的合成音频的采样率，基于所述声学特征的采样率与所述待处理文本的合成音频的采样率的比值，对所述声学特征进行升采样处理，得到处理后的声学特征。
[0074]
在本实施例中，待处理文本的合成音频的采样率可以根据需要进行设置。声学特征的采样率也可以根据需要进行设置。具体的，根据预设的时间窗口对声学特征进行采样。
[0075]
在本实施例中，若声学特征的采样率小于预设的所述待处理文本的合成音频的采样率，计算声学特征的采样率与所述待处理文本的合成音频的采样率的比值，根据比值进行升采样处理。
[0076]
具体的，若所述声学特征的采样率大于预设的所述待处理文本的合成音频的采样率，基于所述声学特征的采样率与所述待处理文本的合成音频的采样率的比值，对所述声学特征进行降采样处理，得到处理后的声学特征。
[0077]
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本技术实施例的实施过程构成任何限定。
[0078]
对应于上文实施例所述的语音合成方法，图4示出了本技术实施例提供的语音合成装置的结构框图，为了便于说明，仅示出了与本技术实施例相关的部分。
[0079]
参照图4，该装置200可以包括：数据获取模块210、第一模型处理模块220、第二模型处理模块230和音频生成模块240。
[0080]
其中，数据获取模块210，用于获取待处理文本的声学特征；
[0081]
第一模型处理模块220，用于利用并行计算模型对所述声学特征进行处理，得到所述待处理文本的第一音频信息，其中，所述第一音频信息包括各个采样时刻对应的音频；
[0082]
第二模型处理模块230，用于利用串行计算模型对所述声学特征和所述第一音频信息进行处理，得到所述各个采样时刻对应的第一音频信息的残差值；
[0083]
音频生成模块240，用于基于第i个采样时刻对应的第一音频信息和所述第i个采样时刻对应的残差值，得到所述第i个采样时刻对应的第二音频信息，所述待处理文本的合成音频包括各个第二音频信息，其中，i＝1，2
……
n，n为所述采样时刻的总个数。
[0084]
在一种可能的实现方式中，与数据获取模块210相连的还包括：
[0085]
采样模块，用于对所述声学特征进行采样处理，得到处理后的声学特征；
[0086]
相应的，第一模型处理模块220还用于：
[0087]
利用并行计算模型对所述处理后的声学特征进行处理，得到所述待处理文本的第一音频信息。
[0088]
在一种可能的实现方式中，采样模块具体可以用于：
[0089]
若所述声学特征的采样率小于预设的所述待处理文本的合成音频的采样率，基于所述声学特征的采样率与所述待处理文本的合成音频的采样率的比值，对所述声学特征进行升采样处理，得到处理后的声学特征。
[0090]
在一种可能的实现方式中，第二模型处理模块230具体可以用于：
[0091]
利用串行计算模型对第1个采样时刻对应的第一音频信息、所述第1个采样时刻对应的声学特征和预设的残差值进行处理，得到第1个采样时刻对应的残差值；
[0092]
利用串行计算模型对第j个采样时刻对应的第一音频信息、所述第j个采样时刻对应的声学特征和第j-1个采样时刻对应的残差值进行处理，得到第j个采样时刻对应的第一音频信息的残差值，其中，j＝2，3
……
n。
[0093]
在一种可能的实现方式中，音频生成模块240具体可以用于：
[0094]
计算第i个采样时刻对应的第一音频信息和所述第i个采样时刻对应的残差值之和；
[0095]
将第i个采样时刻对应的第一音频信息和所述第i个采样时刻对应的残差值之和作为所述第i个采样时刻对应的第二音频信息。
[0096]
在一种可能的实现方式中，数据获取模块210具体可以用于：
[0097]
将所述待处理文本输入声学特征提取模型，得到所述待处理文本的声学特征。
[0098]
在一种可能的实现方式中，采样模块具体可以用于：
[0099]
若所述声学特征的采样率大于预设的所述待处理文本的合成音频的采样率，基于所述声学特征的采样率与所述待处理文本的合成音频的采样率的比值，对所述声学特征进行降采样处理，得到处理后的声学特征。
[0100]
需要说明的是，上述装置/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本技术方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。
[0101]
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块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。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本技术的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0102]
本技术实施例还提供了一种终端设备，参见图5，该终端设备400可以包括：至少一个处理器410、存储器420以及存储在所述存储器420中并可在所述至少一个处理器410上运行的计算机程序，所述处理器410执行所述计算机程序时实现上述任意各个方法实施例中的步骤，例如图2所示实施例中的步骤s101至步骤s104。或者，处理器410执行所述计算机程序时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图4所示模块210至模块240的功能。
[0103]
示例性的，计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，一个或者多个模块/单元被存储在存储器420中，并由处理器410执行，以完成本技术。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序段，该程序段用于描述计算机程序在终端设备400中的执行过程。
[0104]
本领域技术人员可以理解，图5仅仅是终端设备的示例，并不构成对终端设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如输入输出设备、网络接入设备、总线等。
[0105]
处理器410可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
[0106]
存储器420可以是终端设备的内部存储单元，也可以是终端设备的外部存储设备，
例如插接式硬盘，智能存储卡(smart media card，smc)，安全数字(secure digital，sd)卡，闪存卡(flash card)等。所述存储器420用于存储所述计算机程序以及终端设备所需的其他程序和数据。所述存储器420还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
[0107]
总线可以是工业标准体系结构(industry standard architecture，isa)总线、外部设备互连(peripheral component，pci)总线或扩展工业标准体系结构(extended industry standard architecture，eisa)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，本技术附图中的总线并不限定仅有一根总线或一种类型的总线。
[0108]
本技术实施例提供的语音合成方法可以应用于计算机、平板电脑、笔记本电脑、上网本、个人数字助理(personal digital assistant，pda)等终端设备上，本技术实施例对终端设备的具体类型不作任何限制。
[0109]
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
[0110]
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本技术的范围。
[0111]
在本技术所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的终端设备、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，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讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0112]
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网络单元上。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。
[0113]
另外，在本技术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。
[0114]
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，本技术实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被一个或多个处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。
[0115]
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，本技术实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被一个或多个处理器执行时，可
实现上述各个方法实施例的步骤。
[0116]
同样，作为一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。
[0117]
其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。
[0118]
以上所述实施例仅用以说明本技术的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本技术进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本技术各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本技术的保护范围之内。