自适应切换方言语音的电话催缴方法、装置及语音机器人与流程

1.本发明涉及语音识别技术领域，尤其涉及一种自适应切换方言语音的电话催缴方法、装置及语音机器人。


背景技术：

2.大多数供电所辖区每月都存在部分用户未缴和欠缴电费的情况，如果对这部分用户进行强行拉闸断电，可能会给这部分用户造成难以预料的后果，甚至影响用电群众和电网公司的关系，因此主要采用人工电话催缴。
3.近年来，为了提高电话催缴效率，引入tts(从文本到语音，texttospeech)等智能语音技术的语音机器人替代人工进行电话催缴。而大城市的人口有很大一部分是从其他地区迁移过来的，使得在一个城市里面的方言混杂。虽然基于现有的tts技术可以实现个性化方言，但是语音机器人在首次电话催缴时并不知晓用户熟知的方言，只能采用普通话进行催缴沟通，不能保证用户可以完全听懂普通话知晓催缴内容，容易导致催缴失败，难以进一步提高电话催缴效率。


技术实现要素：

4.为了克服现有技术的缺陷，本发明提供一种自适应切换方言语音的电话催缴方法、装置及语音机器人，能够在进行电话催缴的过程中先准确识别用户使用的方言，再采用用户使用的方言告知用户催缴内容，有效保证用户知晓催缴内容，提高电话催缴成功率，实现进一步提高电话催缴效率。
5.为了解决上述技术问题，第一方面，本发明一实施例提供一种自适应切换方言语音的电话催缴方法，包括：
6.在与用户终端建立语音通信通道时，通过预先构建的新方言语音合成模型合成探测语句，向所述用户终端发送所述探测语句；
7.接收所述用户终端发送的回复语句，通过预先构建的旧方言分类模型识别所述回复语句对应的旧方言作为目标方言；
8.通过所述新方言语音合成模型合成第一过渡语句，通过所述目标方言对应的旧方言语音合成模型合成第二过渡语句，并根据所述第一过渡语句和所述第二过渡语句得到过渡语句，向所述用户终端发送所述过渡语句；
9.通过所述旧方言语音合成模型合成催缴语句，向所述用户终端发送所述催缴语句。
10.进一步地，在所述在与用户终端建立语音通信通道时，通过预先构建的新方言语音合成模型合成探测语句，向所述用户终端发送所述探测语句之前，还包括：
11.针对所述用户终端所在城市采集语料，分别将每一所述语料输入所述旧方言分类模型，得到各个所述语料的旧方言概率集；其中，所述语料的旧方言概率集包括所述语料属于各种旧方言的概率；
12.在任一所述语料的旧方言概率集中有至少两个概率的值在预设灰度范围内时，将对应所述语料作为新方言语料，并从所有所述新方言语料中选择训练语料，根据所有所述训练语料，训练所述新方言语音合成模型。
13.进一步地，所述在与用户终端建立语音通信通道时，通过预先构建的新方言语音合成模型合成探测语句，向所述用户终端发送所述探测语句，包括：
14.在与所述用户终端建立语音通信通道时，根据所述用户终端的用户信息，判断所述用户终端是否符合普通话对话条件；
15.在所述用户终端不符合所述普通话对话条件时，通过所述新方言语音合成模型合成所述探测语句，向所述用户终端发送所述探测语句。
16.进一步地，所述通过预先构建的新方言语音合成模型合成探测语句，具体为：
17.将所述用户终端的用户信息写入预存的探测模板，生成探测文本；
18.通过所述新方言语音合成模型将所述探测文本转化为新方言语音，得到所述探测语句。
19.进一步地，在所述向所述用户终端发送所述探测语句之后，还包括：
20.在预设时段内未接收到所述回复语句时，通过所述新方言语音合成模型合成新的探测语句，向所述用户终端发送所述新的探测语句。
21.进一步地，所述根据所述第一过渡语句和所述第二过渡语句得到过渡语句，具体为：
22.对所述第一过渡语句和所述第二过渡语句进行线性融合，得到所述过渡语句。
23.进一步地，所述对所述第一过渡语句和所述第二过渡语句进行线性融合，得到所述过渡语句，具体为：
24.根据所述第一过渡语句和所述第二过渡语句的权重，对所述第一过渡语句和所述第二过渡语句进行加权求和，得到融合过渡语句；
25.对所述融合过渡语句进行平滑处理，得到所述过渡语句。
26.进一步地，所述通过所述旧方言语音合成模型合成催缴语句，具体为：
27.将所述用户终端的催缴信息写入预存的催缴模板，生成催缴文本；
28.通过所述旧方言语音合成模型将所述催缴文本转化为目标方言语音，得到所述催缴语句。
29.第二方面，本发明一实施例提供一种自适应切换方言语音的电话催缴装置，包括：
30.探测语句发送模块，用于在与用户终端建立语音通信通道时，通过预先构建的新方言语音合成模型合成探测语句，向所述用户终端发送所述探测语句；
31.目标方言识别模块，用于接收所述用户终端发送的回复语句，通过预先构建的旧方言分类模型识别所述回复语句对应的旧方言作为目标方言；
32.过渡语句发送模块，用于通过所述新方言语音合成模型合成第一过渡语句，通过所述目标方言对应的旧方言语音合成模型合成第二过渡语句，并根据所述第一过渡语句和所述第二过渡语句得到过渡语句，向所述用户终端发送所述过渡语句；
33.催缴语句发送模块，用于通过所述旧方言语音合成模型合成催缴语句，向所述用户终端发送所述催缴语句。
34.第三方面，本发明一实施例提供一种语音机器人，所述语音机器人内部设置有如
上所述的自适应切换方言语音的电话催缴装置。
35.本发明的实施例，具有如下有益效果：
36.通过在与用户终端建立语音通信通道时，通过预先构建的新方言语音合成模型合成探测语句，向用户终端发送探测语句；接收用户终端发送的回复语句，通过预先构建的旧方言分类模型识别回复语句对应的旧方言作为目标方言；通过新方言语音合成模型合成第一过渡语句，通过目标方言对应的旧方言语音合成模型合成第二过渡语句，并根据第一过渡语句和第二过渡语句得到过渡语句，向用户终端发送过渡语句；通过旧方言语音合成模型合成催缴语句，向用户终端发送催缴语句，完成电话催缴。相比于现有技术，本发明的实施例通过在与用户终端建立语音通信通道时，先采用新方言探测获取用户终端发送的回复语句来识别用户使用的旧方言，再过渡切换采用用户使用的旧方言向用户终端发送催缴语句以告知用户催缴内容，能够在进行电话催缴的过程中先准确识别用户使用的方言，再采用用户使用的方言告知用户催缴内容，有效保证用户知晓催缴内容，提高电话催缴成功率，实现进一步提高电话催缴效率。
附图说明
37.图1为本发明第一实施例中的一种自适应切换方言语音的电话催缴方法的流程示意图；
38.图2为本发明第一实施例中示例的旧方言分类模型的结构示意图；
39.图3为本发明第二实施例中的一种自适应切换方言语音的电话催缴装置的结构示意图；
40.图4为本发明第三实施例中的一种语音机器人的结构示意图。
具体实施方式
41.下面将结合本发明中的附图，对本发明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，都属于本发明保护的范围。
42.需要说明的是，文中的步骤编号，仅为了方便具体实施例的解释，不作为限定步骤执行先后顺序的作用。本实施例提供的方法可以由相关的终端设备执行，且下文均以语音机器人作为执行主体为例进行说明。
43.如图1所示，第一实施例提供一种自适应切换方言语音的电话催缴方法，包括步骤s1～s4：
44.s1、在与用户终端建立语音通信通道时，通过预先构建的新方言语音合成模型合成探测语句，向用户终端发送探测语句；
45.s2、接收用户终端发送的回复语句，通过预先构建的旧方言分类模型识别回复语句对应的旧方言作为目标方言；
46.s3、通过新方言语音合成模型合成第一过渡语句，通过目标方言对应的旧方言语音合成模型合成第二过渡语句，并根据第一过渡语句和第二过渡语句得到过渡语句，向用户终端发送过渡语句；
47.s4、通过旧方言语音合成模型合成催缴语句，向用户终端发送催缴语句。
48.需要说明的是，用户终端包括未缴和欠缴电费的用户所持的手机、固定电话等可进行语音交互的通信设备。
49.来自不同地区的人在同一个城市工作、生活、学习，从整体上来说，这是一个文化融合的过程，各个地区的人使用的旧方言也会在文化融合的过程中不断地趋同，形成一种处于不同旧方言之间的新方言，使得沟通双方都在一定程度上听得懂。例如，广州地区很多老人习惯使用粤语，这些老人去菜市场买菜遇到的可能是湖南人，可能是贵州人，为了正常生活，这些老人也多多少少在模仿这些人的方言说话，形成俗称“煲冬瓜”的语言。
50.基于这一情况，本实施例预先构建多种旧方言对应的旧方言语音合成模型，比如粤语对应的旧方言tts模型、闽南语对应的旧方言tts模型，构建旧方言分类模型，以及构建新方言语音合成模型，比如新方言tts模型，进行三段式电话催缴。
51.其中，旧方言tts模型可直接选择第三方训练的旧方言tts模型。如图2所示，旧方言分类模型具有一个主干网络和多个分支网络，主干网络包括一个tdnn(时延神经网络)，两个res_block(残差块)，用于抽取公共特征，每个分支网络包括一个conv(卷积层)，一个fc(全连接层)，用于输出音频属于粤语、闽南语或另一方言的概率，具体地，将音频信号提取一些常规的特征，如mel倒谱系数(mfcc)、过零率和短时能量(ste)等，tdnn将这些特征从二维转换成三维，方便后续res_block、conv处理，最终fc输出概率。
52.作为示例性地，在步骤s1中，拨打用户终端的电话号码，在与用户终端建立语音通信通道时，通过预先构建的新方言语音合成模型合成探测语句，向用户终端发送探测语句。其中，探测语句的主要作用是问候用户，并不涉及催缴内容。
53.可以理解的是，通过新方言语音合成模型合成探测语句，向用户终端发送探测语句，能够考虑到大多数用户都在一定程度上听得懂新方言，保证用户知晓探测内容进行回复。
54.在步骤s2中，接收用户终端发送的回复语句，将回复语句输入预先构建的旧方言分类模型，得到回复语句属于各种旧方言的概率，从中选择概率最高的旧方言作为目标方言。
55.在步骤s3中，通过新方言语音合成模型合成第一过渡语句，通过目标方言对应的旧方言语音合成模型合成第二过渡语句，并对第一过渡语句和第二过渡语句进行融合，得到过渡语句，向用户终端发送过渡语句。其中，过渡语句的主要作用是从新方言过渡到旧方言，并不涉及催缴内容。
56.在步骤s4中，通过旧方言语音合成模型合成催缴语句，向用户终端发送催缴语句，以告知用户催缴内容，完成电话催缴。其中，催缴语句的主要作用是告知用户催缴内容，提醒用户尽快缴费。
57.本实施例通过在与用户终端建立语音通信通道时，先采用新方言探测获取用户终端发送的回复语句来识别用户使用的旧方言，再过渡切换采用用户使用的旧方言向用户终端发送催缴语句以告知用户催缴内容，能够在进行电话催缴的过程中先准确识别用户使用的方言，再采用用户使用的方言告知用户催缴内容，有效保证用户知晓催缴内容，提高电话催缴成功率，实现进一步提高电话催缴效率。
58.在优选的实施例当中，在所述在与用户终端建立语音通信通道时，通过预先构建
的新方言语音合成模型合成探测语句，向用户终端发送探测语句之前，还包括：针对用户终端所在城市采集语料，分别将每一语料输入旧方言分类模型，得到各个语料的旧方言概率集；其中，语料的旧方言概率集包括语料属于各种旧方言的概率；在任一语料的旧方言概率集中有至少两个概率的值在预设灰度范围内时，将对应语料作为新方言语料，并从所有新方言语料中选择训练语料，根据所有训练语料，训练新方言语音合成模型。
59.作为示例性地，在构建旧方言分类模型的过程中，从一些公开的旧方言语料库中选择纯正的旧方言训练旧方言分类模型，损失函数为softmax。
60.在构建新方言语音合成模型的过程中，考虑到新方言没有一个确定标准很难界定，采用模糊分类的方式收集新方言语料。
61.针对用户终端所在城市从各种渠道采集语料，如电网客服中心、营业厅中的客服电话、催缴电话等等，分别将每一语料输入训练好的旧方言分类模型，得到各个语料的旧方言概率集，语料的旧方言概率集包括语料属于各种旧方言的概率。
62.对于每一语料，分别判断该语料的旧方言概率集中的每一概率的值是否在预设灰度范围内，比如0.35-0.65，可以理解的是，该语料属于粤语的概率的值在预设灰度范围内，表示该语料属于粤语的置信度一般，不好界定该语料是否属于粤语，若该语料的旧方言概率集中所有概率的值均不在预设灰度范围内，则认为该语料属于旧方言，选择最高概率的旧方言作为该语料对应的方言；若该语料的旧方言概率集中有至少两个概率的值在预设灰度范围内，则认为该语料属于新方言，其演变过程为从概率高的旧方言演变至概率低的旧方言。
63.根据用户终端所在城市的人口普查结果，分析用户终端所在城市中常住人口的户籍所在地，从而得到常住人口的地区分布，将地区关联方言，即可得到各种旧方言在该城市的分布概率。其中，旧方言在该城市的分布概率可以用该城市常住人口中使用该旧方言的户籍人口占比。
64.对于不同的旧方言，可以使用k-means进行聚类，得到范围较广、发音较为接近的旧方言，比如，粤北的粤语带一些客家话的口音，但与广佛地区的粤语基本相同，可以聚合认为是一个旧方言。
65.旧方言经过聚合，一般都是剩两种比较常规使用的旧方言，比如，广州是粤语、普通话，其演变方向是粤语演变至普通话。此时，挑选分布概率最高的两种旧方言，演变过程为从分布概率高的旧方言演变至分布概率低的旧方言，按照演变过程从所有新方言语料中挑选合适的训练语料训练新方言语音合成模型，比如新方言tts模型。
66.本实施例通过合理选择新方言语料训练新方言语音合成模型，有利于进一步提高电话催缴效率。
67.在优选的实施例当中，所述在与用户终端建立语音通信通道时，通过预先构建的新方言语音合成模型合成探测语句，向用户终端发送探测语句，包括：在与用户终端建立语音通信通道时，根据用户终端的用户信息，判断用户终端是否符合普通话对话条件；在用户终端不符合普通话对话条件时，通过新方言语音合成模型合成探测语句，向用户终端发送探测语句。
68.作为示例性地，考虑到现代化教育推行之后，年轻一代都可以直接使用普通话对话，可以预先定义普通话对话条件是用户年龄不超过45岁。
69.在与用户终端建立语音通信通道时，获取用户终端的用户信息，从用户信息中提取用户年龄，若用户年龄超过45岁，则判定用户终端不符合普通话对话条件，通过新方言语音合成模型合成探测语句，向用户终端发送探测语句，若用户年龄不超过45岁，则判定用户终端符合普通话对话条件，可直接采用普通话进行语音交互。
70.本实施例通过在用户终端不符合普通话对话条件时自适应切换方言语音进行电话催缴，即先采用新方言探测获取用户终端发送的回复语句来识别用户使用的旧方言，再过渡切换采用用户使用的旧方言向用户终端发送催缴语句以告知用户催缴内容，在用户终端符合普通话对话条件时直接采用普通话语音进行电话催缴，有利于进一步提高电话催缴效率。
71.在优选的实施例当中，所述通过预先构建的新方言语音合成模型合成探测语句，具体为：将用户终端的用户信息写入预存的探测模板，生成探测文本；通过新方言语音合成模型将探测文本转化为新方言语音，得到探测语句。
72.作为示例性地，探测语句的主要作用是问候用户，并不涉及催缴内容。获取用户终端的用户信息，从用户信息中提取用户姓名、用户性别等，从探测模板数据库中选择一探测模板，将提取的用户姓名、用户性别等用户信息写入该探测模板，生成探测文本，通过新方言语音合成模型将探测文本转化为新方言语音，得到探测语句。比如选择的探测模板是“用户的姓 先生/女士，您好，自我介绍”，最终得到的探测语句是“尊敬的刘先生，您好，我是广州电网的客服小美，冒昧打搅您了”。
73.本实施例通过预先设计并存储探测模板，可直接将用户终端的用户信息写入预存的探测模板，快速生成探测文本，有利于进一步提高电话催缴效率。
74.在优选的实施例当中，在所述向用户终端发送探测语句之后，还包括：在预设时段内未接收到回复语句时，通过新方言语音合成模型合成新的探测语句，向用户终端发送新的探测语句。
75.作为示例性地，在向用户终端发送探测语句后，持续监测是否有接收到用户终端发送的回复语句，若在预设时段内未接收到回复语句，则通过新方言语音合成模型合成新的探测语句，具体地，从探测模板数据库中选择另一探测模板，将提取的用户姓名、用户性别等用户信息写入另一探测模板，生成新的探测文本，通过新方言语音合成模型将新的探测文本转化为新方言语音，得到新的探测语句，向用户终端发送新的探测语句，重复执行上述操作直至接收到回复语句或与用户终端断开通信。
76.本实施例通过在预设时段内未接收到用户终端发送的回复语句时，通过新方言语音合成模型合成新的探测语句，向用户终端发送新的探测语句，能够保证获取到用户终端发送的回复语句来准确识别用户使用的方言，有利于进一步提高电话催缴效率。
77.在优选的实施例当中，所述根据第一过渡语句和第二过渡语句得到过渡语句，具体为：对第一过渡语句和第二过渡语句进行线性融合，得到过渡语句。
78.在优选的实施例当中，所述对第一过渡语句和第二过渡语句进行线性融合，得到过渡语句，具体为：根据第一过渡语句和第二过渡语句的权重，对第一过渡语句和第二过渡语句进行加权求和，得到融合过渡语句；对融合过渡语句进行平滑处理，得到过渡语句。
79.作为示例性地，过渡语句的主要作用是从新方言过渡到旧方言，并不涉及催缴内容。第一过渡语句的语音信号有一个权重，这个权重按照时间递减，第二过渡语句的语音信
号有一个权重，这个权重按照时间递增。根据当前第一过渡语句和第二过渡语句的权重，对第一过渡语句和第二过渡语句进行加权求和，得到融合过渡语句，对融合过渡语句进行平滑处理，得到过渡语句。
80.本实施例通过对第一过渡语句和第二过渡语句进行线性融合，得到过渡语句，能够保证从新方言平滑切换到用户使用的旧方言，即目标方言。
81.在优选的实施例当中，所述通过旧方言语音合成模型合成催缴语句，具体为：将用户终端的催缴信息写入预存的催缴模板，生成催缴文本；通过旧方言语音合成模型将催缴文本转化为目标方言语音，得到催缴语句。
82.作为示例性地，催缴语句的主要作用是告知用户催缴内容，提醒用户尽快缴费。获取用户终端的催缴信息，从催缴模板数据库中选择一催缴模板，将用户终端的催缴信息写入该催缴模板，生成催缴文本，通过旧方言语音合成模型将催缴文本转化为目标方言语音，得到催缴语句。
83.比如催缴模板数据库中有3个催缴模板，分别如下：
84.催缴模板1是“尊敬的xx，您已欠电费xx元，为预防停电，请您尽早到本地供电营业厅缴纳电费或通过网上缴纳”；
85.催缴模板2是“尊敬的xx，您已欠电费xx元，户号xx，户名xx，为预防停电，请您尽早到本地国家电网供电营业厅缴纳电费，谢谢合作”；
86.催缴模板3是“尊敬的xx，您xx年xx月的用电量合计为xx，电费合计是xx，当前余额0.00元，欠费金额xx，为预防停电对您的生活带来不便，请尽早缴纳电费，详情请致电xx”。
87.本实施例通过预先设计并存储催缴模板，可直接将用户终端的催缴信息写入预存的催缴模板，快速生成催缴文本，有利于进一步提高电话催缴效率。
88.基于与第一实施例相同的发明构思，第二实施例提供如图3所示的一种自适应切换方言语音的电话催缴装置，包括：探测语句发送模块21，用于在与用户终端建立语音通信通道时，通过预先构建的新方言语音合成模型合成探测语句，向用户终端发送探测语句；目标方言识别模块22，用于接收用户终端发送的回复语句，通过预先构建的旧方言分类模型识别回复语句对应的旧方言作为目标方言；过渡语句发送模块23，用于通过新方言语音合成模型合成第一过渡语句，通过目标方言对应的旧方言语音合成模型合成第二过渡语句，并根据第一过渡语句和第二过渡语句得到过渡语句，向用户终端发送过渡语句；催缴语句发送模块24，用于通过旧方言语音合成模型合成催缴语句，向用户终端发送催缴语句。
89.在优选的实施例当中，自适应切换方言语音的电话催缴装置，还包括：新方言语音合成模型构建模块，用于在所述在与用户终端建立语音通信通道时，通过预先构建的新方言语音合成模型合成探测语句，向用户终端发送探测语句之前，针对用户终端所在城市采集语料，分别将每一语料输入旧方言分类模型，得到各个语料的旧方言概率集；其中，语料的旧方言概率集包括语料属于各种旧方言的概率；在任一语料的旧方言概率集中有至少两个概率的值在预设灰度范围内时，将对应语料作为新方言语料，并从所有新方言语料中选择训练语料，根据所有训练语料，训练新方言语音合成模型。
90.在优选的实施例当中，所述在与用户终端建立语音通信通道时，通过预先构建的新方言语音合成模型合成探测语句，向用户终端发送探测语句，包括：在与用户终端建立语音通信通道时，根据用户终端的用户信息，判断用户终端是否符合普通话对话条件；在用户
终端不符合普通话对话条件时，通过新方言语音合成模型合成探测语句，向用户终端发送探测语句。
91.在优选的实施例当中，所述通过预先构建的新方言语音合成模型合成探测语句，具体为：将用户终端的用户信息写入预存的探测模板，生成探测文本；通过新方言语音合成模型将探测文本转化为新方言语音，得到探测语句。
92.在优选的实施例当中，探测语句发送模块21，还用于在所述向用户终端发送探测语句之后，在预设时段内未接收到回复语句时，通过新方言语音合成模型合成新的探测语句，向用户终端发送新的探测语句。
93.在优选的实施例当中，所述根据第一过渡语句和第二过渡语句得到过渡语句，具体为：对第一过渡语句和第二过渡语句进行线性融合，得到过渡语句。
94.在优选的实施例当中，所述对第一过渡语句和第二过渡语句进行线性融合，得到过渡语句，具体为：根据第一过渡语句和第二过渡语句的权重，对第一过渡语句和第二过渡语句进行加权求和，得到融合过渡语句；对融合过渡语句进行平滑处理，得到过渡语句。
95.在优选的实施例当中，所述通过旧方言语音合成模型合成催缴语句，具体为：将用户终端的催缴信息写入预存的催缴模板，生成催缴文本；通过旧方言语音合成模型将催缴文本转化为目标方言语音，得到催缴语句。
96.基于与第二实施例相同的发明构思，第三实施例提供如图4所示的一种语音机器人，语音机器人内部设置有如第二实施例所述的自适应切换方言语音的电话催缴装置，且能达到与之相同的有益效果。
97.综上所述，实施本发明的实施例，具有如下有益效果：
98.通过在与用户终端建立语音通信通道时，通过预先构建的新方言语音合成模型合成探测语句，向用户终端发送探测语句；接收用户终端发送的回复语句，通过预先构建的旧方言分类模型识别回复语句对应的旧方言作为目标方言；通过新方言语音合成模型合成第一过渡语句，通过目标方言对应的旧方言语音合成模型合成第二过渡语句，并根据第一过渡语句和第二过渡语句得到过渡语句，向用户终端发送过渡语句；通过旧方言语音合成模型合成催缴语句，向用户终端发送催缴语句，完成电话催缴。本发明的实施例通过在与用户终端建立语音通信通道时，先采用新方言探测获取用户终端发送的回复语句来识别用户使用的旧方言，再过渡切换采用用户使用的旧方言向用户终端发送催缴语句以告知用户催缴内容，能够在进行电话催缴的过程中先准确识别用户使用的方言，再采用用户使用的方言告知用户催缴内容，有效保证用户知晓催缴内容，提高电话催缴成功率，实现进一步提高电话催缴效率。
99.以上所述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，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。
100.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-only memory，rom)或随机存储记忆体(random access memory，ram)等。