一种音频检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质与流程

1.本发明涉及音频处理领域，具体而言，涉及一种音频检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.随着音频直播类业务蓬勃发展，对于上传的音频文件，通过语音识别将音频文件转换为文字，再基于人工审核的方式对转换的文字进行审核，从而判断音频文件是否违规。
3.基于人工审核的方式，判断音频是否违规，成本高且人工审核方式效率低下，仅对音频文件的文字对音频进行单维度审核，审核的准确率较低。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种音频检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，能够提高音频检测的准确率和效率。
5.为了实现上述目的，本技术实施例采用的技术方案如下：
6.第一方面，本技术实施例提供了一种音频检测方法，方法包括：
7.获取待检测音频；
8.确定所述待检测音频的类型；
9.确定所述待检测音频对应的文本信息；
10.将所述文本信息与敏感词库中的各敏感词进行匹配，得到匹配结果；
11.基于所述待检测音频的类型和所述匹配结果，判定所述待检测音频是否为目标音频。
12.在可选的实施方式中，所述将所述文本信息与敏感词库中的各敏感词进行匹配，得到匹配结果的步骤，包括：
13.对所述文本信息进行分段处理，得到多组分段，其中，每组分段包括n 个字符，第n-1个字符作为第n个字符的前缀；
14.将由所述文本信息的第一个字构成的第一组分段中的第一字符与敏感词库中的字典树匹配，其中，所述字典树由敏感词构成；
15.在所述字典树中存在与所述第一字符匹配的结点的情况下，将所述第一组分段中的第二字符与所述字典树匹配；
16.在所述字典树中不存在与所述第二字符匹配的结点的情况下，确定所述文本信息未命中所述敏感词库中的敏感词。
17.在可选的实施方式中，所述方法还包括：
18.在所述字典树中存在与所述第二字符匹配的结点的情况下，按照第一组分段中各除所述第一字符和所述第二字符以外的多个目标字符的顺序，依次将每个目标字符与所述字典树的结点匹配；
19.在所述字典树中存在与末端字符匹配的结点的情况下，确定所述文本信息中包含
敏感词，其中，多个所述目标字符包括末端字符。
20.在可选的实施方式中，所述基于所述待检测音频的类型和所述匹配结果，判定所述待检测音频是否为目标音频的步骤，包括：
21.在所述待检测音频的类型为违规类型，且所述匹配结果为敏感词，判定所述待检测音频为目标音频；
22.在所述待检测音频的类型为违规类型，且所述匹配结果为非敏感词，判定所述待检测音频为目标音频；
23.在所述待检测音频的类型为非违规类型，且所述匹配结果为敏感词，判定所述待检测音频为目标音频；
24.在所述待检测音频的类型为非违规类型，且所述匹配结果为非敏感词，判定所述待检测音频为正常音频。
25.在可选的实施方式中，所述确定所述待检测音频的类型的步骤，包括：
26.将所述待检测音频输入至音频检测模型，确定所述音频的类型。
27.在可选的实施方式中，所述音频检测模型包括cnn模型和残差模块。
28.第二方面，本技术实施例提供了一种音频检测装置，所述装置包括：
29.获取模块和处理模块；
30.所述获取模块，用于获取待检测音频；
31.所述处理模块，用于确定所述待检测音频的类型；确定所述待检测音频对应的文本信息；将所述文本信息与敏感词库中的各敏感词进行匹配，得到匹配结果；基于所述待检测音频的类型和所述匹配结果，判定所述待检测音频是否为目标音频。
32.第三方面，本技术实施例提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述音频检测方法的步骤。
33.第四方面，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现所述音频检测方法的步骤。
34.本技术具有以下有益效果：
35.本技术通过获取待检测音频，确定待检测音频的类型，确定待检测音频对应的文本信息，将文本信息与敏感词库中的各敏感词进行匹配，得到匹配结果，基于待检测音频的类型和匹配结果，判定待检测音频是否为目标音频。将音频检测和文字检测两个维度结合，自动检测音频是否违规，提高音频检测的准确率和效率。
附图说明
36.为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
37.图1为本发明实施例提供的电子设备的方框示意图；
38.图2为本发明实施例提供的一种音频检测方法的步骤流程图之一；
39.图3为本发明实施例提供的一种音频检测方法的步骤流程图之二；
40.图4为本发明实施例提供的字典树的示意图；
41.图5为本发明实施例提供的一种音频检测装置的结构框图。
具体实施方式
42.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
43.因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
44.应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
45.在本发明的描述中，需要说明的是，若出现术语“上”、“下”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，或者是该发明产品使用时惯常摆放的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
46.此外，若出现术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
47.在本技术的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本技术中的具体含义。
48.经过发明人大量研究发现，对于上传的音频文件，通过语音识别将音频文件转换为文字，再基于人工审核的方式对转换的文字进行审核，从而判断音频文件是否违规。基于人工审核的方式，判断音频是否违规，成本高且人工审核方式效率低下，仅对音频文件的文字对音频进行单维度审核，审核的准确率较低。
49.有鉴于对上述问题的发现，本实施例提供了一种音频检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，能够提高音频检测的准确率和效率，下面对本实施例提供的方案进行详细阐述。
50.本实施例提供一种可以对音频进行检测的电子设备。在一种可能的实现方式中，所述电子设备可以为用户终端，例如，电子设备可以是，但不限于，服务器、智能手机、个人电脑(personalcomputer，pc)、平板电脑、个人数字助理(personal digital assistant，pda)、移动上网设备(mobile internetdevice，mid)等。
51.请参照图1，图1是本技术实施例提供的电子设备100的结构示意图。所述电子设备100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。图1中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。
52.所述电子设备100包括音频检测装置110、存储器120及处理器130。
53.所述存储器120及处理器130各元件相互之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。所述音频检测装置110包括至少一个可以软件或固件(firmware)的形式存储于所述存储器120中或固化在所述电子设备100的操作系统(operating system，os)中的软件功能模块。所述处理器130 用于执行所述存储器120中存储的可执行模块，例如所述音频检测装置110 所包括的软件功能模块及计算机程序等。
54.其中，所述存储器120可以是，但不限于，随机存取存储器 (randomaccess memory，ram)，只读存储器(read only memory，rom)，可编程只读存储器(programmable read-only memory，prom)，可擦除只读存储器(erasable programmableread-only memory，eprom)，电可擦除只读存储器(electric erasable programmableread-only memory，eeprom)等。其中，存储器120用于存储程序，所述处理器130在接收到执行指令后，执行所述程序。
55.请参照图2，图2为应用于图1的电子设备100的一种音频检测方法的流程图，以下将方法包括各个步骤进行详细阐述。
56.步骤201：获取待检测音频。
57.步骤202：确定待检测音频的类型。
58.步骤203：确定待检测音频对应的文本信息。
59.步骤204：将文本信息与敏感词库中的各敏感词进行匹配，得到匹配结果。
60.步骤205：基于待检测音频的类型和匹配结果，判定待检测音频是否为目标音频。
61.待检测音频的获取方式，可以从历史音频文件中获取，也可以为实时录制的音频。待检测音频还可以为用户上传至第三方应用程序的音频文件，对待检测音频的获取方式，本技术实施例对此不做具体限制。
62.在将待检测音频上传至第三方应用程序时，需要对上传的音频进行检测，在待检测音频中存在违规内容时，则无法将待检测音频进行上传。
63.针对待检测音频的检测，确定待检测音频的类型。待检测音频的类型可以为娇喘、诵经、噪音、朗读、唱歌等类型，其中，娇喘、诵经、噪音为违规类型，朗读以及唱歌类型为非违规类型。
64.确定待检测音频的类型的方式有多种，在一示例中，确定待检测音频的类型的方式可以为，将待检测音频输入至音频检测模型中，输出音频检测模型的类型。在另一示例中，识别待检测音频的预设音频特征，在待检测音频中包含预设音频特征时，基于匹配的预设音频特征，确定待检测音频的类型。其中，预设音频特征包含娇喘音频特征、诵经音频特征、噪音音频特征等。
65.其中，音频检测模型包括cnn模型和残差模块。
66.cnn模型可以包括lenet模型、vgg模型等，残差模块可以解决网络深度训练困难的问题。
67.除了需要确定待检测音频的类型以外，还需要检测待检测音频中的录入的音频内容是否违规。
68.在一示例中，确定待检测音频中录入的音频内是否违规，需要先将待检测音频转换为文本信息，识别文本信息中是否存在敏感词，在识别到文本信息中包含敏感词的情况
下，确定待检测音频的文本信息违规。
69.需要说明的是，对于先检测待检测音频的类型，还是先检测待检测音频中文本信息是否存在敏感词的顺序不做具体限制。
70.在待检测音频的类型为违规类型，且匹配结果为敏感词，判定待检测音频为目标音频；在待检测音频的类型为违规类型，且匹配结果为非敏感词，判定待检测音频为目标音频；在待检测音频的类型为非违规类型，且匹配结果为敏感词，判定待检测音频为目标音频；在待检测音频的类型为非违规类型，且匹配结果为非敏感词，判定待检测音频为正常音频。
71.可选地，在检测到待检测音频的类型为娇喘、诵经、噪音类型时，无需将待检测音频转换为文本信息，并检测文本类型中是否存在敏感信息，直接输出待检测音频为目标音频，其中，目标音频表示待检测音频违规。
72.可选的，在检测到待检测音频的类型为正常类型时，即待检测音频的类型为朗读、唱歌等类型时，此时需要对待检测音频转换为文本信息，并将待检测音频的文本信息于敏感词库中各敏感词进行匹配，在文本信息中包含敏感词时，确定待检测音频为目标音频，即确定待检测音频违规。
73.可选的，在待检测音频的类型为正常类型，且待检测音频的文本信息中不包含任何敏感信息时，确定待检测音频为非目标音频，其中，非目标音频标识待检测音频为正常音频，允许待检测音频上传至第三方应用程序。
74.本技术通过获取待检测音频，确定待检测音频的类型，确定待检测音频对应的文本信息，将文本信息与敏感词库中的各敏感词进行匹配，得到匹配结果，基于待检测音频的类型和匹配结果，判定待检测音频是否为目标音频。将音频检测和文字检测两个维度结合，自动检测音频是否违规，提高音频检测的准确率和效率。
75.为了确定待检测音频的文本信息是否包含敏感词，针对上述步骤204，在本技术的另一实施例中，如图3所示，提供了一种音频测方法，具体包括如下步骤：
76.步骤204-1：对文本信息进行分段处理，得到多组分段。
77.其中，每组分段包括n个字符，第n-1个字符作为第n个字符的前缀。
78.步骤204-2：将由文本信息的第一个字构成的第一组分段中的第一字符与敏感词库中的字典树匹配。
79.其中，字典树由敏感词构成。
80.步骤204-3：在字典树中存在与第一字符匹配的结点的情况下，将第一组分段中的第二字符与字典树匹配。
81.步骤204-4：在字典树中不存在与第二字符匹配的结点的情况下，确定文本信息未命中敏感词库中的敏感词。
82.步骤204-5：在字典树中存在与第二字符匹配的结点的情况下，按照第一组分段中各除第一字符和第二字符以外的多个目标字符的顺序，依次将每个目标字符与字典树的结点匹配。
83.步骤204-6：在字典树中存在与末端字符匹配的结点的情况下，确定文本信息包含敏感词。
84.其中，多个目标字符包括末端字符。
85.敏感词库中包含字典树，字典数由敏感词构建而成，示例性的，例如敏感词“abcd”，前3个字构成了中间结点，最后一个字构成叶子结点。每个敏感词的每个字作为一个结点，最后一个字作为叶子结点。字典树有个特性，从根结点到叶子结点，走完一条路径代表一个敏感词，显然n个敏感词就有n条路径。但是同一个字的结点就有一个，如图4，“b”就被两个敏感词共用了结点。其次，从根结点到叶子结点，从根到叶的顺序，是和敏感词的顺序是一致的，在敏感词的匹配过程中，发现中间结点有不匹配的，可以提前结束匹配，不必把路径走完。即一个词的前缀如果在字典树中，那么继续匹配，直到把这个词匹配完整，但倘若有一个前缀不在字典树中，那么就停止匹配。
86.示例性的，参照图4的字典树示意图，图4中包含3个敏感词，分别为abcd、abef、gh，基于abcd、abef、gh构成字典树，确定待检测音频的文本信息为abjk，对文本信息进行分段处理后，得到第一组分段为：a字符、ab字符、abj字符以及abjk字符，a字符为ab字符的前缀，ab字符为abj字符的前缀，abj字符为abjk字符的前缀，确定第一组分段中的第一字符a进行匹配，但a不是叶子结点，所以不命中敏感词。在图4的字典树中存在与a字符匹配的节点，将第一组分段的第二字符，即ab字符进行匹配，但b不是叶子结点，所以不命中敏感词。在图4 中字典树中存在与ab字符匹配的节点，将第一组分段中第三字符，即abj 字符进行匹配，但在图4中的字典树中b结点下面只有c、e两个结点，没有j，所以abj字符结点不匹配，不命中敏感词。因为abj字符是abjk 字符的前缀，abjk的前缀不命中字典树中的结点，此时abjk无需进行匹配，此时，结束第一组分段中各字符的匹配过程。
87.对文本信息进行分段处理后，得到第二组分段为b字符、bj字符、bjk 字符，第三组分段为j字符、jk字符，第四组分段为j字符以及jk字符，第五组分段为k字符，将第二组分段中的第一字符，即b字符进行匹配，但字典树开头没有b的结点，所以不命中敏感词，此时bj字符和bjk字符也无需进行匹配，因为b字符是bj字符和bjk字符的前缀，b字符没命中，bj字符和bjk字符就无需进行匹配。同理对j和k开头的组分段同理，只会对第一个字符进行匹配，在第一个字符不命中敏感词，此时后续的字符也无需进行匹配。
88.示例性的，在字典树中存在与第二字符匹配的结点的情况下，按照第一组分段中各除第一字符和第二字符以外的多个目标字符的顺序，依次将每个目标字符与字典树的结点匹配。在字典树中存在与末端字符匹配的结点的情况下，确定文本信息包含敏感词，其中，多个目标字符包括末端字符。例如，当文本信息为abcd，对文本信息进行分段处理后，得到第一组分段为：a字符、ab字符、abc字符以及abcd字符，第二组分段为：b字符、bc字符、bcd字符，第三组分段为c字符和cd字符，第四组分段为 d字符。确定第一组分段中的第一字符a进行匹配，但a不是叶子结点，所以不命中敏感词。在图4的字典树中存在与a字符匹配的节点，将第一组分段的第二字符，即ab字符进行匹配，但b不是叶子结点，所以不命中敏感词。在图4中字典树中存在与ab字符匹配的节点，将第一组分段中第三字符，即abc字符进行匹配，但是c也不是叶子节点，因此不命中敏感词，将第一组分段中第四字符，即abcd字符进行匹配，d是叶子节点，因此，文本信息abcd为敏感词，此时abcd字符为尾端字符。
89.在另一示例中，文本信息为abgh,对文本信息进行分段处理后，得到第一组分段为：a字符、ab字符、abg字符以及abgh字符，第二组分段为：b字符、bg字符、bgh字符，第三组分段为g字符和gh字符，第四组分段为g字符。确定第一组分段中第一字符，即a字符进行匹配，在图4的字典树中，a不是叶子节点，因此a不命中敏感词，件第二组分段的第二字符ab字
符进行匹配，b不是叶子节点，因此ab字符不命中敏感词，将第一组分段中第三字符，即abg字符进行匹配，但在图4中的字典树中b结点下面只有c、e两个结点，没有g，所以abg字符结点不匹配，不命中敏感词，由于abg字符是abgh字符的前缀，由于abg字符在字典树中不存在对应结点，此时无需将abgh进行匹配。取第二组分段中的字符，按照第一组分段字符的方式，与字典树匹配，可以发现，字典树开头没有b的结点，所以不命中敏感词，无需对b、bg、bgh进行匹配。
90.获取第三组分段中的字符，g字符进行匹配，图4中，g字符不是叶子结点，因此g字符不命中敏感词，确定第三组分段中的第二字符gh进行匹配，h字符为叶子结点，因此，文本信息abgh命中关键词gh，因此文本信息ahgh中包含敏感词。
91.基于字典树的对待检测音频的文本信息进行敏感词匹配，相较于现有技术中，将每个词与敏感词库中各个词语进行匹配，敏感词的匹配的复杂难度整体降低。
92.当基于字典树对待检测音频的文本信息进行敏感词匹配时，在匹配到敏感词时，判定待检测音频的匹配结果为敏感词违规。当基于字典树对待检测音频的文本信息进行敏感词匹配时，在未匹配到敏感词时，判定待检测音频的匹配结果为敏感词未违规。
93.除了可以对待检测音频的文本信息与敏感词库中的字典树匹配，确定待检测音频的匹配结果，对于待检测音频的检测方法还可以为：
94.确定待检测音频的文本信息，将文本信息输入至文本分类模型，得到文本信息对应的分类，其中，文本信息的分类至少包括正常分类、敏感分类等，基于待检测音频的类型和待检测音频的文本信息的分类，最终确定待检测音频是否为目标音频。在待检测音频的类型的正常类型，且待检测音频的文本信息的分类为正常分类，确定待检测音频为非目标音频，即目标音频为违规音频。
95.在待检测音频的类型为非正常类型，且待检测音频的文本信息的分类为敏感分类，确定待检测音频为目标音频。且确定待检测音频的声音违规且内容违规。
96.在待检测音频的类型为非正常类型，且待检测音频的文本信息的分类为正常分类，确定但检测音频为目标音频，且待检测音频声音违规。
97.在待检测音频的类型为正常类型，且待检测音频的文本信息的分类为敏感分类，确定待检测音频为目标音频，且确定待检测音频内容违规。
98.请参照图5，本技术实施例还提供了一种应用于图1所述电子设备100 的音频检测装置110，所述音频检测装置110包括：
99.获取模块111和处理模块112；
100.所述获取模块111，用于获取待检测音频；
101.所述处理模块112，用于确定所述待检测音频的类型；确定所述待检测音频对应的文本信息；将所述文本信息与敏感词库中的各敏感词进行匹配，得到匹配结果；基于所述待检测音频的类型和所述匹配结果，判定所述待检测音频是否为目标音频。
102.可选地，所述处理模块112还用于：
103.对所述文本信息进行分段处理，得到多组分段，其中，每组分段包括n 个字符，第n-1个字符作为第n个字符的前缀；
104.将由所述文本信息的第一个字构成的第一组分段中的第一字符与敏感词库中的字典树匹配，其中，所述字典树由敏感词构成；
105.在所述字典树中存在与所述第一字符匹配的结点的情况下，将所述第一组分段中的第二字符与所述字典树匹配；
106.在所述字典树中不存在与所述第二字符匹配的结点的情况下，确定所述文本信息未命中所述敏感词库中的敏感词。
107.可选地，所述处理模块112还用于：
108.在所述字典树中存在与所述第二字符匹配的结点的情况下，按照第一组分段中各除所述第一字符和所述第二字符以外的多个目标字符的顺序，依次将每个目标字符与所述字典树的结点匹配；
109.在所述字典树中存在与末端字符匹配的结点的情况下，确定所述文本信息包含敏感词，其中，多个所述目标字符包括末端字符。
110.可选地，所述处理模块112还用于：
111.在所述待检测音频的类型为违规类型，且所述匹配结果为敏感词，判定所述待检测音频为目标音频；
112.在所述待检测音频的类型为违规类型，且所述匹配结果为非敏感词，判定所述待检测音频为目标音频；
113.在所述待检测音频的类型为非违规类型，且所述匹配结果为敏感词，判定所述待检测音频为目标音频；
114.在所述待检测音频的类型为非违规类型，且所述匹配结果为非敏感词，判定所述待检测音频为正常音频。
115.可选地，所述处理模块112还用于：
116.将所述待检测音频输入至音频检测模型，确定所述音频的类型。
117.可选地，所述音频检测模型包括cnn模型和残差模块。
118.综上所述，本技术通过获取待检测音频，确定待检测音频的类型，确定待检测音频对应的文本信息，将文本信息与敏感词库中的各敏感词进行匹配，得到匹配结果，基于待检测音频的类型和匹配结果，判定待检测音频是否为目标音频。将音频检测和文字检测两个维度结合，自动检测音频是否违规，提高音频检测的准确率和效率。
119.本技术还提供一种电子设备100，电子设备100包括处理器130以及存储器120。存储器120存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令被处理器130执行时，实现该音频检测方法。
120.本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器130执行时，实现该音频检测方法。
121.在本技术所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本技术的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个
方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
122.另外，在本技术各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。所述功能如果以软件功能模块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(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术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、移动硬盘、只读存储器(rom， read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
123.需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
124.以上所述，仅为本技术的各种实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。