一种类型检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质与流程

1.本发明涉及音频类型检测技术领域，具体而言，涉及一种类型检测方法、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.而音频文件还存在无法转换为文字信息的声音，对于该种音频文件的类型检测仅能通过人工进行审核，需要审核的工作量巨大且审核效率低下。


技术实现要素：

4.本发明的目的在于提供一种类型检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，能够提高音频文件的审核效率和准确度。
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类型检测方法，所述方法包括：
7.将待检测音频切分为多个音频子片段；
8.将每个所述音频子片段均输入至不同检测模型中，基于每个所述检测模型输出每个所述音频子片段所属各类型的概率值；
9.基于各所述音频子片段所属各类型的概率值，确定所述待检测音频在不同检测模型下的各第一类型；
10.基于各所述第一类型，确定所述待检测音频的最终类型。
11.在可选的实施方式中，所述基于各所述音频子片段所属各类型的概率值，确定所述待检测音频在不同检测模型下的各第一类型的步骤，包括：
12.针对每个所述检测模型，将所述检测模型输出的全部所述音频子片段所属相同类型的概率值相加，得到相同类型的概率相加值；
13.将各所述概率相加值中最大概率相加值对应的类型，作为该所述检测模型输出的所述待检测音频的第一类型。
14.在可选的实施方式中，所述基于各所述音频子片段所属各类型的概率值，确定所述待检测音频在不同检测模型下的各第一类型的步骤，包括：
15.将每个所述检测模型针对每个所述音频子片段输出的概率值最大的类型，作为所述音频子片段的第一目标类型；
16.统计每个所述检测模型检测出的各第一目标类型中，数量最多的类型；
17.将所述数量最多的类型，作为该检测模型检测的所述待检测音频的第一类型。
18.在可选的实施方式中，所述基于各所述第一类型，确定所述待检测音频的最终类型的步骤，包括：
19.当各所述第一类型均不同时，针对每个所述第一类型，确定所述第一类型对应的
各目标概率值，其中，各所述目标概率值为该第一类型对应的检测模型，输出的全部音频子片段所属类型相同的概率相加值；
20.将所有所述第一类型对应的所有目标概率值中，类型相同的目标概率值相加，得到各目标概率相加值；
21.将各所述目标概率相加值中最大的目标概率相加值对应的类型，作为所述待检测音频的最终类型。
22.在可选的实施方式中，所述基于各所述第一类型，确定所述待检测音频的最终类型的步骤，包括：
23.当各所述第一类型存在不同时，统计全部所述第一类型中数量最多的第二目标类型；
24.将所述第二目标类型，作为所述待检测音频的最终类型。
25.在可选的实施方式中，所述方法还包括对所述各所述检测模型进行训练的步骤；
26.该步骤包括：
27.将携带有音频类型标签的多个音频，划分为不同音频子集，其中，不同音频子集中的音频长度不同；
28.针对每个音频子集，确定与该所述音频子集的音频长度对应的检测模型；
29.基于该音频子集对该音频子集对应的检测模型进行训练。
30.第二方面，本技术实施例提供了一种类型检测装置，所述装置包括：
31.切分模块，用于将待检测音频切分为多个音频子片段；
32.输出模块，用于将每个所述音频子片段均输入至不同检测模型中，基于每个所述检测模型输出每个所述音频子片段所属各类型的概率值；
33.第一确定模块，用于基于各所述音频子片段所属各类型的概率值，确定所述待检测音频在不同检测模型下的各第一类型；
34.第二确定模块，用于基于各所述第一类型，确定所述待检测音频的最终类型。
35.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类型检测方法的步骤。
36.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类型检测方法的步骤。
37.本技术具有以下有益效果：
38.本技术通过将待检测音频切分为多个音频子片段，将每个音频子片段均输入至不同检测模型中，基于每个检测模型输出每个音频子片段所属各类型的概率值，基于各音频子片段所属各类型的概率值，确定待检测音频在不同检测模型下的各第一类型，基于各第一类型，确定待检测音频的最终类型。能够实现基于多检测模型对待检测音频的最终类型进行检测，从而无需采用人工检测的方式对待检测音频文件进行检测，提高对待检测音频类型检测的效率和准确性。
附图说明
39.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。
40.图1为本发明实施例提供的电子设备的方框示意图；
41.图2为本发明实施例提供的一种类型检测方法的步骤流程图之一；
42.图3为本发明实施例提供的一种类型检测方法的步骤流程图之二；
43.图4为本发明实施例提供的一种类型检测方法的步骤流程图之三；
44.图5为本发明实施例提供的一种类型检测方法的步骤流程图之四；
45.图6为本发明实施例提供的一种类型检测方法的步骤流程图之五；
46.图7为本发明实施例提供的一种类型检测方法的步骤流程图之六；
47.图8为本发明实施例提供的一种类型检测装置的结构框图。
具体实施方式
48.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。
49.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。
50.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。
51.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。
52.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。
53.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。
54.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。而音频文件还存在无法转换为文字信息的声音，对于该种音频文件的类型检测仅能通过人工进行审核，需要审核的工作量巨大且审核效率低下。
55.有鉴于对上述问题的发现，本实施例提供了一种类型检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，能够实现基于多检测模型对待检测音频的最终类型进行检测，从而
无需采用人工检测的方式对待检测音频文件进行检测，提高对待检测音频类型检测的效率和准确性，下面对本实施例提供的方案进行详细阐述。
56.本实施例提供一种可以对类型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(mobileinternet device，mid)等。
57.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。
58.所述电子设备100包括类型检测装置110、存储器120及处理器130。
59.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。所述类型检测装置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，例如所述类型检测装置110所包括的软件功能模块及计算机程序等。
60.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。
61.请参照图2，图2为应用于图1的电子设备100的一种类型检测方法的流程图，以下将方法包括各个步骤进行详细阐述。
62.步骤201：将待检测音频切分为多个音频子片段。
63.步骤202：将每个音频子片段均输入至不同检测模型中，基于每个检测模型输出每个音频子片段所属各类型的概率值。
64.步骤203：基于各音频子片段所属各类型的概率值，确定待检测音频在不同检测模型下的各第一类型。
65.步骤204：基于各第一类型，确定待检测音频的最终类型。
66.按照预设长度对待检测音频进行切分，其中，预设长度可以为1s、2s、 3s等，本技术实施例对此不做具体限制。
67.在一示例中，当预设长度为1s时，将待检测音频按照1s切分为多个音频子片段，当预设长度为2s时，将待检测音频按照2s切分为多个音频子片段。
68.需要说明的是，待检测音频切分为音频子片段的长度，还可以根据不同检测模型的音频输入长度一致，示例性的，多个不同检测模型为第一检测模型、第二检测模型以及第三检测模型，第一检测模型的音频输入长度为1s，第二检测模型的音频输入长度为2s，第三检测模型的音频输入长度为5s，待检测音频的长度为10s，则分别将待检测音频按照1s、2s以及5s 进行切分，得到一组音频长度为1s的多个音频子片段、一组音频长度为2s 的多个
音频子片段以及一组音频长度为5s的多个音频子片段。
69.将每个音频子片段均输入至不同检测模型中，得到每个所述音频子片段所属各个类型的概率值，示例性的，当将待检测音频切分为三个音频子片段，即第一音频子片段、第二音频子片段以及第三音频子片段时，本技术采用三个检测模型，即第一检测模型、第二检测模型以及第三检测模型，将第一音频子片段、第二音频子片段以及第三音频子片段分别输入至第一检测模型、第二检测模型以及第三检测模型，第一检测模型输出第一音频子片段所属各类型的概率值、第二音频子片段所属各类型的概率值以及第三音频子片段所属各类型概率值，第二检测模型输出第一音频子片段所属各类型的概率值、第二音频子片段所属各类型的概率值以及第三音频子片段所属各类型的概率值，第三检测模型输出第一音频子片段所属各类型的概率值、第二音频子片段所属各类型的概率值以及第三音频子片段所属各类型的概率值。
70.需要说明的是，各音频子片段中可以包含可以转换为文字信息的音频信息，还可以包括不可以转换为文字信息的信息，其中，所属类型可以为违规类型和正常类型，违规类型可以包含敏感声音、包含诵经声音等。
71.确定各音频子片段所属类型的概率值，可以为该音频子片段属于包含敏感声音的概率值、包含诵经声音的概率值以及属于正常类型的概率值。
72.基于第一检测模型输出的第一音频子片段所属各类型的概率值、第二音频子片段所属各类型的概率值以及第三音频子片段所属各类型概率值，确定第一检测模型输出待检测音频的第一类型。基于第二检测模型输出的第一音频子片段所属各类型的概率值、第二音频子片段所属各类型的概率值以及第三音频子片段所属各类型概率值，确定第二检测模型输出待检测音频的第一类型。基于第三检测模型输出的第一音频子片段所属各类型的概率值、第二音频子片段所属各类型的概率值以及第三音频子片段所属各类型概率值，确定第三检测模型输出待检测音频的第一类型。
73.最终基于第一检测模型输出的待检测音频的第一类型、第二检测模型输出的待检测音频的第一类型以及第三检测模型输出的待检测音频的第一类型，确定待检测音频的最终类型。
74.基于多个检测模型进行待检测音频的类型的检测，相较于人工方式对待检测音频检测，效率更佳。且基于多个检测模型进行待检测音频的类型检测，相较于单个模型进行类型的检测，提升待检测音频的类别检测的准确率。
75.本技术通过将待检测音频切分为多个音频子片段，将每个音频子片段均输入至不同检测模型中，基于每个检测模型输出每个音频子片段所属各类型的概率值，基于各音频子片段所属各类型的概率值，确定待检测音频在不同检测模型下的各第一类型，基于各第一类型，确定待检测音频的最终类型。能够实现基于多检测模型对待检测音频的最终类型进行检测，从而无需采用人工检测的方式对待检测音频文件进行检测，提高对待检测音频类型检测的效率和准确性。
76.基于各音频子片段所属类型的概率值，确定待检测音频在不同检测模型下的各第一类型的方式，针对上述步骤203，如图3所示，为本技术实施例提供的一种类型检测方法的流程示意图，具体包括以下步骤：
77.步骤203-1：针对每个检测模型，将检测模型输出的全部音频子片段所属相同类型
的概率值相加，得到相同类型的概率相加值。
78.步骤203-2：将各概率相加值中最大概率相加值对应的类型，作为该检测模型输出的待检测音频的第一类型。
79.示例性的，第一检测模型输出第一音频子片段属于三个类型的概率值分别为：属于包含敏感声音的概率值为0.8、包含诵经声音的概率值为0.1 以及属于正常类型的概率值为0，第一检测模型输出第二音频子片段三个类型的概率值分别为：属于包含敏感声音的概率值为0.5、包含诵经声音的概率值为0.3、属于正常类型的概率值为0.1，第一检测模型输出第三音频子片段三个类型的概率值分别为：属于包含敏感声音的概率值为0.2、包含诵经声音的概率值为0.3，属于正常类型概率值为0.1，将同种类型的概率值相加，即将属于包含敏感声音的概率值相加：0.8 0.5 0.2＝1.5，将包含诵经声音的概率值相加：0.1 0.3 0.3＝0.7，属于正常类型的概率值相加： 0 0.1 0.1＝0.2。从各概率相加值中确定最大概率相加值，并确定最大概率相加值对应的类型，作为第一检测模型输出的待检测音频的第一类型，即上述第一类型为属于包含敏感声音的类型。
80.对于除第一检测模型以外的检测模型，确定待检测音频的第一类型的方式与上述第一检测类型的确定方式一致，在此不再赘述。
81.基于各音频子片段所属类型的概率值，确定待检测音频在不同检测模型下的各第一类型的另一种方式，针对上述步骤203，如图4所示，为本技术实施例提供的一种类型检测方法的流程示意图，具体包括以下步骤：
82.步骤203-3：将每个检测模型针对每个音频子片段输出的概率值最大的类型，作为音频子片段的第一目标类型。
83.步骤203-4：统计每个检测模型检测出的各第一目标类型中，数量最多的类型。
84.步骤203-5：将数量最多的类型，作为该检测模型检测的待检测音频的第一类型。
85.示例性的，当一音频子片段从任一检测模型中，检测的属于包含敏感声音的概率值为0.2、包含诵经声音的概率值为0.3、属于正常类型概率值为0.1时，则将输出的概率值最大的类型，即包含诵经声音的概率值作为该音频子片段的第一目标类型。
86.确定不同检测模型下，每个音频子片段的第一目标类型，统计每个检测模型检测出的各第一目标类型中，数量最多的类型。
87.示例性的，当检测模型为第一检测模型时，确定输入第一检测模型中所有音频子片段的第一目标类型。当检测模型为第二检测模型时，确定输入第二检测模型中所有音频子片段的第一目标类型。统计第一检测模型中所有音频子片段的第一目标类型，确定数量最多的类型作为第一检测模型输出待检测音频的第一类型。统计第二检测模型中所有音频子片段的第一目标类型中数量最多的类型，将数量最多的类型作为第二检测模型检测的待检测音频的第一类型。
88.针对如何基于各第一类型，确定待检测音频的最终类型，针对上述步骤204，如图5所示，为本技术实施例提供的一种类型检测方法的流程示意图，具体包括以下步骤：
89.步骤204-1：当各第一类型均不同时，针对每个第一类型，确定第一类型对应的各目标概率值。
90.其中，各目标概率值为该第一类型对应的检测模型，输出的全部音频子片段所属类型相同的概率相加值。
91.步骤204-2：将所有第一类型对应的所有目标概率值中，类型相同的目标概率值相加，得到各目标概率相加值。
92.步骤204-3：将各目标概率相加值中最大的目标概率相加值对应的类型，作为待检测音频的最终类型。
93.示例性的，当各检测模型对待检测音频的检测结果包括多个第一类型，且每个检测模型输出的第一类型均不相同。此时，确定每个第一类型的各目标概率值，即每个第一类型对应有属于不同类型的概率值，即每个第一类型均对应有属于包含敏感声音的概率值、包含诵经声音的概率值、属于正常类型概率值。且每个第一类型对应的包含敏感声音的概率值、包含诵经声音的概率值、属于正常类型概率值，各个概率值实际上为该第一类型对应的检测模型，输出的全部音频子片段所属类型相同的概率相加值。
94.示例性的，包含多个第一类型，即第一类型a，第一类型b以及第一类型c，在第一类型a、第一类型a、第一类型b以及第一类型c均不同时，分别确定第一类型a属于不同类型的目标概率值为(a,b,c)，第一类型 b属于不同类型的目标概率值(d,e.f)，第一类型c属于不同类型的目标概率值(g,h,j)，其中，a为第一类型对应的检测模型，输出的全部音频子片段所属包含敏感声音概率相加值，b为第一类型对应的检测模型，输出的全部音频子片段所属包含诵经声音的概率相加值，c为第一类型对应的检测模型，输出全部音频子片段所属正常类型的概率相加值。
95.将a、d以及g相加为第一目标概率相加值，将b、e、h相加为第二目标概率相加值，将c、f、j相加为第三目标概率相加值，确定第一目标概率相加值、第二目标概率相加值以及第三目标概率相加值中最大的目标概率相加值对应的类型，作为待检测音频的最终类型。
96.针对如何基于各第一类型，确定待检测音频的最终类型，针对上述步骤204，如图6所示，为本技术实施例提供的一种类型检测方法的流程示意图，具体包括以下步骤：
97.步骤204-4：当各第一类型存在不同时，统计全部第一类型中数量最多的第二目标类型。
98.步骤204-5：将第二目标类型，作为待检测音频的最终类型。
99.在各第一类型存在不同时，即当第一类型为三个时，第一类型a、第一类型b以及第一类型c，其中，第一类型a与第一类型b相同，第一类型c与第一类型a、第一类型b不同，或者第一类型b和第一类型c相同，第一类型a与第一类型b、第一类型c不同。
100.统计出第一类型中数量最多的第二目标类型，作为待检测音频的最终类型。
101.为了增加待检测音频检测的准确性，本技术实施例需要对检测模型进行训练，如图7所示，为本技术实施例提供的一种类型检测方法的流程示意图，具体包括以下步骤：
102.步骤301：将携带有音频类型标签的多个音频，划分为不同音频子集。
103.其中，不同音频子集中的音频长度不同。
104.步骤302：针对每个音频子集，确定与该音频子集的音频长度对应的检测模型。
105.步骤303：基于该音频子集对该音频子集对应的检测模型进行训练。
106.检测模型的训练语料来源是带有音频类型标签的音频，比如带有敏感词的音频1000条，诵经音频2000条，正常说话音频10w条，将各音频划分为不同音频子集，不同音频子集的音频长度不同，例如：第一音频子集的音频长度为1s，第二音频子集的音频长度为2s，第三音频子集的音频长度为3s。
107.基于第一音频子集对第一检测模型进行训练，其中，第一检测模型的音频输入长度与第一音频子集的音频长度相同。基于第二音频子集对第二检测模型进行训练，第二检测模型的音频输入长度与第二音频子集的音频长度相同，基于第三音频子集对第三检测模型进行训练，其中，第三检测模型的音频输入长度与第三音频子集的音频长度相同。
108.需要说明的是，各检测模型可以采用cnn模型。
109.请参照图8，本技术实施例还提供了一种应用于图1所述电子设备100 的类型检测装置110，所述类型检测装置110包括：
110.切分模块111，用于将待检测音频切分为多个音频子片段；
111.输出模块112，用于将每个所述音频子片段均输入至不同检测模型中，基于每个所述检测模型输出每个所述音频子片段所属各类型的概率值；
112.第一确定模块113，用于基于各所述音频子片段所属各类型的概率值，确定所述待检测音频在不同检测模型下的各第一类型；
113.第二确定模块114，用于基于各所述第一类型，确定所述待检测音频的最终类型。
114.可选地，所述第一确定模块113还用于：
115.针对每个所述检测模型，将所述检测模型输出的全部所述音频子片段所属相同类型的概率值相加，得到相同类型的概率相加值；
116.将各所述概率相加值中最大概率相加值对应的类型，作为该所述检测模型输出的所述待检测音频的第一类型。
117.可选地，所述第一确定模块113还用于：
118.将每个所述检测模型针对每个所述音频子片段输出的概率值最大的类型，作为所述音频子片段的第一目标类型；
119.统计每个所述检测模型检测出的各第一目标类型中，数量最多的类型；
120.将所述数量最多的类型，作为该检测模型检测的所述待检测音频的第一类型。
121.可选地，所述第二确定模块114还用于：
122.当各所述第一类型均不同时，针对每个所述第一类型，确定所述第一类型对应的各目标概率值，其中，各所述目标概率值为该第一类型对应的检测模型，输出的全部音频子片段所属类型相同的概率相加值；
123.将所有所述第一类型对应的所有目标概率值中，类型相同的目标概率值相加，得到各目标概率相加值；
124.将各所述目标概率相加值中最大的目标概率相加值对应的类型，作为所述待检测音频的最终类型。
125.可选地，所述第二确定模块114还用于：
126.当各所述第一类型存在不同时，统计全部所述第一类型中数量最多的第二目标类型；
127.将所述第二目标类型，作为所述待检测音频的最终类型。
128.可选地，所述装置还包括训练模块115，用于对所述各所述检测模型进行训练的步骤；
129.该步骤包括：
130.将携带有音频类型标签的多个音频，划分为不同音频子集，其中，不同音频子集中
的音频长度不同；
131.针对每个音频子集，确定与该所述音频子集的音频长度对应的检测模型；
132.基于该音频子集对该音频子集对应的检测模型进行训练。
133.综上，本技术通过将待检测音频切分为多个音频子片段，将每个音频子片段均输入至不同检测模型中，基于每个检测模型输出每个音频子片段所属各类型的概率值，基于各音频子片段所属各类型的概率值，确定待检测音频在不同检测模型下的各第一类型，基于各第一类型，确定待检测音频的最终类型。能够实现基于多检测模型对待检测音频的最终类型进行检测，从而无需采用人工检测的方式对待检测音频文件进行检测，提高对待检测音频类型检测的效率和准确性。
134.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，实现该类型检测方法。
135.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，实现该类型检测方法。
136.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。
137.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 accessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
138.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。
139.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。