1.本技术涉及空调技术领域，例如涉及用于语音空调控制的方法、装置、云端服务器及存储介质。


背景技术：

2.随着智能技术的发展，空调具有很多智能功能，例如：语音控制，远程控制等等。并且，随着大数据技术的发展，可以收集空调使用信息样本，进行大数据学习，可得到与该空调匹配的使用习惯结果信息，并可推荐给用户进行选择。
3.但是，空调的使用用户可能有多个，每个用户的冷热喜好，风速偏向等等都不一定相同，目前，还不能根据用户的空调使用习惯直接进行空调控制，空调控制的智能性还有待提高。


技术实现要素：

4.为了对披露的实施例的一些方面有基本的理解，下面给出了简单的概括。所述概括不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围，而是作为后面的详细说明的序言。
5.本公开实施例提供了一种用于语音空调控制的方法、装置、云端服务器和存储介质，以解决空调控制智能性有待提高的技术问题。
6.在一些实施例中，所述方法包括：
7.接收空调发送的当前用户语音唤醒指令；
8.解析所述当前用户语音唤醒指令，得到当前用户声纹标识信息，并确定与所述当前用户声纹标识信息匹配的当前用户身份信息；
9.在获取到与所述当前用户身份信息匹配的当前用户空调使用行为学习结果信息的情况下，根据所述当前用户空调使用行为学习结果信息，生成当前空调控制指令信息；
10.将所述当前空调控制指令信息发送给所述空调，控制所述空调运行。
11.在一些实施例中，所述用于语音空调控制的装置，包括：
12.语音平台模块，被配置为接收空调发送的当前用户语音唤醒指令；解析所述当前用户语音唤醒指令，得到当前用户声纹标识信息，并确定与所述当前用户声纹标识信息匹配的当前用户身份信息；
13.数据平台模块，被配置为在获取到与所述当前用户身份信息匹配的当前用户空调使用行为学习结果信息的情况下，发送所述当前用户空调使用行为学习结果信息；
14.空调控制平台模块，被配置为根据接收的所述当前用户空调使用行为学习结果信息，生成当前空调控制指令信息，并将所述当前空调控制指令信息发送给所述空调，控制所述空调运行。
15.在一些实施例中，所述用于语音空调控制的装置，包括处理器和存储有程序指令的存储器，所述处理器被配置为在执行所述程序指令时，执行上述用于语音空调控制方法。
16.在一些实施例中，所述云端服务器，包括上述用于语音空调控制的装置。
17.在一些实施例中，所述存储介质，存储有程序指令，所述程序指令在运行时，执行上述用于语音空调控制的方法。
18.本公开实施例提供的用于语音空调控制的方法、装置、云端服务器和存储介质，可以实现以下技术效果：
19.通过用户的声纹标识信息，可匹配到用户身份信息，从而，得到与用户身份信息匹配的大数据学习后的用户空调使用行为学习结果信息，并可生成对应的空调控制指令信息控制空调的运行，实现了语音声纹识别用户身份信息，以及根据用户的空调使用行为自动控制空调，提高了空调控制的智能性，也提高了用户体验。
20.以上的总体描述和下文中的描述仅是示例性和解释性的，不用于限制本技术。
附图说明
21.一个或多个实施例通过与之对应的附图进行示例性说明，这些示例性说明和附图并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件示为类似的元件，附图不构成比例限制，并且其中：
22.图1是本公开实施例提供的一种用于语音空调控制方法的流程示意图；
23.图2是本公开实施例提供的一种用于语音空调控制装置的结构示意图；
24.图3是本公开实施例提供的一种用于语音空调控制装置的结构示意图；
25.图4是本公开实施例提供的一种用于语音空调控制方法的信令流程示意图；
26.图5是本公开实施例提供的一种用于语音空调控制装置的结构示意图。
具体实施方式
27.为了能够更加详尽地了解本公开实施例的特点与技术内容，下面结合附图对本公开实施例的实现进行详细阐述，所附附图仅供参考说明之用，并非用来限定本公开实施例。在以下的技术描述中，为方便解释起见，通过多个细节以提供对所披露实施例的充分理解。然而，在没有这些细节的情况下，一个或多个实施例仍然可以实施。在其它情况下，为简化附图，熟知的结构和装置可以简化展示。
28.本公开实施例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，以便这里描述的本公开实施例的实施例。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。
29.除非另有说明，术语“多个”表示两个或两个以上。
30.本公开实施例中，字符“/”表示前后对象是一种“或”的关系。例如，a/b表示：a或b。
31.术语“和/或”是一种描述对象的关联关系，表示可以存在三种关系。例如，a和/或b，表示：a或b，或，a和b这三种关系。
32.本公开实施例中，云端服务器中可配置有大数据学习模型，从而，可通过大数据学习，得到与用户身份信息对应的用户空调使用行为学习结果信息，并保存，从而，空调被用户语音唤醒时，可通过用户的声纹标识信息，可匹配到用户身份信息，从而，得到与用户身份信息匹配的大数据学习后的用户空调使用行为学习结果信息，并可生成对应的空调控制
指令信息控制空调的运行，实现了语音识别用户身份信息，以及根据用户的空调使用行为自动控制空调，提高了空调控制的智能性，也提高了用户体验。
33.本公开实施例中，空调是具有语音功能的空调，即空调中携带有语音模块，从而，云端服务器中可有语音平台模块，可与空调进行语音信令交互，以及语音管理等等，并且，云端服务器中可配置有大数据学习模型，进行用户空调使用行为学习，得到对应的学习结果信息，因此，云端服务器中还可包括数据平台模块。同时，随着空调智能技术的发展，云端服务器中还可空调控制平台模块，可对空调进行远程控制和管理，因此，本公开实施例中，云端服务器中用于语音空调控制的装置可包括多个平台模块，这些平台模块可是虚拟的功能模块，也可具体为服务器设备，并且，平台模块之间可进行通讯，实现语音空调控制。
34.图1是本公开实施例提供的一种用于语音空调控制方法的流程示意图。如图1所示，语音空调控制的过程包括：
35.步骤101：接收空调发送的当前用户语音唤醒指令。
36.本公开实施例中，空调具有语音功能，因此，用户发送了语音唤醒指令后，空调中的语音模块，可将接收到的当前用户语音唤醒指令，发给云端服务器，从而，云端服务器可接收空调发送的当前用户语音唤醒指令。
37.其中，云端服务器中包括了语音平台模块，例如：语音人工智能(artificial intelligence，ai)平台设备，从而，语音平台模块接收空调发送的当前用户语音唤醒指令。
38.步骤102：解析当前用户语音唤醒指令，得到当前用户声纹标识信息，并确定与当前用户声纹标识信息匹配的当前用户身份信息。
39.云端服务器中可预先保存用户声纹标识信息和用户身份信息之间的对应关系。在一些实施例中，云端服务器中的语音平台模块可保存用户声纹标识信息和用户身份信息之间的对应关系。
40.可预先获取用户身份信息和用户语音信息，并对用户语音信息解析，得到用户声纹标识信息，从而，可配置和保存用户声纹标识信息和用户身份信息之间的对应关系。在一些实施例中，可接收配置声纹注册应用app的终端发送的用户身份信息和用户语音信息，并对用户语音信息解析，得到用户声纹标识信息；从而，配置和保存用户声纹标识信息和用户身份信息之间的对应关系，使得根据对应关系，确定与当前用户声纹标识信息匹配的当前用户身份信息。
41.例如：用户通过配置了声纹注册应用app的终端输入用户身份信息，包括：姓名、年龄、性别等等中一种或多种信息，并且，还可输入用户语音信息，从而，可对用户语音信息解析，得到用户声纹标识voiceflag信息，这样，进行注册以及认证后，即可配置和保存用户声纹标识信息和用户身份信息之间的对应关系。
42.由于云端服务器中已经保存了用户声纹标识信息和用户身份信息之间的对应关系，从而，根据对应关系，即可确定出与当前用户声纹标识信息匹配的当前用户身份信息。例如：语音ai平台可根据保存的对应关系，确定与当前用户声纹标识信息匹配的当前用户身份信息。
43.步骤103：在获取到与当前用户身份信息匹配的当前用户空调使用行为学习结果信息的情况下，根据当前用户空调使用行为学习结果信息，生成当前空调控制指令信息。
44.云端服务器中可配置有大数据学习模型，进行用户空调使用行为学习，得到对应
的学习结果信息，因此，在一些实施例中，云端服务器中的大数据平台模块可获取用户所在设定区域内空调的运行模式样本信息，以及获取与用户的设定时间段匹配的空调设备样本信息、温度样本信息以及风速样本信息；根据运行模式样本信息，空调设备样本信息、温度样本信息以及风速样本信息，进行大数据学习，得到用户空调使用行为学习结果信息；保存用户身份信息与用户空调使用行为学习结果信息之间的对应关系。
45.其中，本公开实施例中，云端服务器中配置的大数据学习模型的学习结果信息是用户空调使用行为学习结果信息，可包括：空调运行模式信息，空调目标温度信息、空调运行风速信息等中的一种或多种，因此，可获取的大数据学习模型的学习样本可包括：运行模式样本信息、温度样本信息以及风速样本信息等中的一种或多种。
46.在一些实施例中，可以任意一个用户所在位置位圆心，设定半径对应的圆形区域为用户所在设定区域，获取用户所在设定区域内每个空调的运行模式，包括：制冷、制热、除湿等等，获取的运行模式即为运行模式样本信息，通过这些运行模式样本信息进行大数据分析，即可得到与该用户身份信息匹配的用户空调使用行为学习结果信息中的空调运行模式信息。当然，在一些实施例中，还可获取用户所在设定区域内每个空调的目标温度信息，以及运行风速信息，作为温度样本信息以及风速样本信息，从而，进行大数据分析，即可得到与该用户身份信息匹配的用户空调使用行为学习结果信息中的目标温度信息和运行风速信息。
47.而在一些实施例中，可获取与用户的设定时间段匹配的空调设备样本信息、温度样本信息以及风速样本信息，包括：根据用户累计时间的区间数据，得到与每个区间时间，对应的空调设备样本信息、温度样本信息以及风速样本信息。例如：将时间分为24个时间区间，具体的时间区间如下：(0，1]、(1，2]、(2，3]
……
(23，24]，对应的时间标识可分别为1、2、3
……
24，这样，确定用户当前开机时间对应的当前时间标识，然后根据当前时间标识、以及空调设备信息，在保存的时间标识与空调温度风速指标信息之间的对应关系中进行查找，若查找到与当前时间标识对应的当前空调温度风速指标信息，且没有人工干预行为，即可得到对应的温度样本信息以及风速样本信息，若有人工干预行为，即根据人工干预行为后的空调的目标温度和运行风速，更新并保存为对应的当前空调温度风速指标信息，从而，得到对应的温度样本信息以及风速样本信息。
48.而若未查找到与当前时间标识对应的当前空调温度风速指标信息，则可查找与当时时间标识最接近时间标识对应的空调温度风速指标信息，若能找到，且没有人工干预行为，即可将查找到的空调温度风速指标信息确定为当前空调温度风速指标信息，从而，得到对应的温度样本信息以及风速样本信息。当然，若有人工干预行为，也可根据人工干预行为后的空调的目标温度和运行风速，更新并保存为对应的当前空调温度风速指标信息，从而，得到对应的温度样本信息以及风速样本信息。
49.若还是未查找与当时时间标识最接近时间标识对应的空调温度风速指标信息，则将接收到的空调最新上报的目标温度信息和空调运行风速信息确定为当前空调温度风速指标信息，从而，得到对应的温度样本信息以及风速样本信息。
50.例如：用户当前开机时间为9:40，对应的时间标识可为10，若在保存的时间标识与空调温度风速指标信息之间的对应关系中查找到当前时间标识10，此时，若有人工干预行为(用户改变了目标温度或运行风速)，则可根据人工干预行为后的空调的目标温度和运行
风速，更新并保存为对应的当前空调温度风速指标信息，从而，得到对应的温度样本信息以及风速样本信息。若在保存的时间标识与空调温度风速指标信息之间的对应关系中未查找到当前时间标识10，但是查找到最接近时间标识11对应的空调温度风速指标信息，且没有人工干预行为，即可将查找到的空调温度风速指标信息确定为当前空调温度风速指标信息。若时间标识9、10、11都未查找到，则可将接收到的空调最新上报的目标温度信息和空调运行风速信息确定为当前空调温度风速指标信息，并保存。
51.可见，本公开实施例中，云端服务器，或者，云端服务器中的数据平台模块可通过大数据模型得到和保存用户身份信息与用户空调使用行为学习结果信息之间的对应关系，其中，用户空调使用行为学习结果信息包括：空调运行模式信息、目标温度信息、以及运行风速信息等中的一个、两个或多个。
52.这样，若根据保存的用户身份信息与用户空调使用行为学习结果信息之间的对应关系，获取到与当前用户身份信息匹配的当前用户空调使用行为学习结果信息时，可根据当前用户空调使用行为学习结果信息中的空调运行模式信息、目标温度信息、以及运行风速信息等中的一个、两个或多个信息，生成当前空调控制指令信息。
53.其中，在一些实施例中，云端服务器中可包括空调控制平台模块，例如：空调服务器，这样，空调控制平台模块可获取空调上报的状态数据信息，可下发空调的控制指令信息等等，即可对空调进行控制和管理，因此，云端服务器或云端服务器中的数据平台模块查找到与当前用户身份信息匹配的当前用户空调使用行为学习结果信息时，可将当前用户空调使用行为学习结果信息发送给云端服务器中的空调控制平台模块，从而，空调控制平台模块可根据空调协议，对当前用户空调使用行为学习结果信息进行兼容处理，生成当前空调控制指令信息。
54.步骤104：将当前空调控制指令信息发送给空调，控制空调运行。
55.云端服务器可将当前空调控制指令信息发送给空调，控制空调运行。其中，在一些实施例中，空调平台模块可直接与空调进行通讯，从而，空调平台模块可将当前空调控制指令信息发送给空调，控制空调运行。
56.在一些实施例中，空调可属于智能家居系统中的一个智能设备，该智能家居系统可通过物联网(internet of things，iot)平台模块进行控制，因此，云端服务器中还可包括：iot平台模块，从而，空调控制平台模块生成当前空调控制指令信息后，可将当前空调控制指令信息发送给iot平台模块，从而，iot平台模块根据协定的通讯方式将当前空调控制指令信息发送给空调，控制空调运行。或者，空调控制平台模块生成当前空调控制指令信息后，可根据协定的通讯方式将当前空调控制指令信息发送给语音平台模块，而语音平台模块将当前空调控制指令信息生成对应的当前语音控制指令发送给iot平台模块，从而，iot平台模块根据协定的通讯方式将当前语音控制指令发送给空调，控制空调运行。
57.可见，本实施例中，云端服务器中可配置有大数据学习模型，从而，可通过大数据学习，得到与用户身份信息对应的大数据学习后的用户空调使用行为学习结果信息，并保存，从而，空调被用户语音唤醒时，可通过用户的声纹标识信息，可匹配到用户身份信息，从而，得到与用户身份信息匹配的用户空调使用行为学习结果信息，并可生成对应的空调控制指令信息控制空调的运行，实现了语音识别用户身份信息，以及根据用户的空调使用行为自动控制空调，提高了空调控制的智能性，也提高了用户体验。
58.当然，云端服务器或云端服务器中的数据平台模块保存的用户身份信息与用户空调使用行为学习结果信息之间的对应关系中，没有查找到当前用户身份信息，则可将当前用户身份信息放入配置的大数据模型中进行大数据学习，即获取与当前用户身份信息对应的运行模式样本信息、空调设备样本信息、温度样本信息以及风速样本信息，并进行大数据学习，得到对应的学习结果，这样，下次再进行当前用户身份信息查找时，即可得到对应的当前用户空调使用行为学习结果信息。
59.云端服务器根据当前空调控制指令信息，控制空调运行后，空调可将运行状态信息进行上报，这样，云端服务器可接收空调上报的运行状态信息；从而，根据当前用户身份信息、运行状态信息，生成当前运行播放信息；并将当前运行播放信息发送给空调进行播报。
60.其中，在一些实施例中，云端服务器中的语音平台模块可接收空调上报的运行状态信息；从而，根据当前用户身份信息、运行状态信息，生成当前运行播放信息；并将当前运行播放信息发送给空调进行播报，例如：播放：“xx小朋友，空调开机，并且为您设置了您常用的xx风速，xx模式，xx温度”。
61.可见，根据上述用于语音空调控制的过程，可构建一种用于语音空调控制的装置。用于语音空调控制的装置可应用于云端服务器中。
62.图2是本公开实施例提供的一种用于语音空调控制装置的结构示意图。如图2所示，用于语音空调控制装置包括：语音平台模块100、数据平台模块200和空调控制平台模块300。
63.其中，语音平台模块100，被配置为接收空调发送的当前用户语音唤醒指令；解析当前用户语音唤醒指令，得到当前用户声纹标识信息，并确定与当前用户声纹标识信息匹配的当前用户身份信息。
64.数据平台模块200，被配置为在获取到与当前用户身份信息匹配的当前用户空调使用行为学习结果信息的情况下，发送当前用户空调使用行为学习结果信息。
65.空调控制平台模块300，被配置为根据接收的当前用户空调使用行为学习结果信息，生成当前空调控制指令信息，并将当前空调控制指令信息发送给空调，控制空调运行。
66.在一些实施例中，语音平台模块100，还被配置为接收配置声纹注册应用app的终端发送的用户身份信息和用户语音信息，并对用户语音信息解析，得到用户声纹标识信息；配置和保存用户声纹标识信息和用户身份信息之间的对应关系。
67.在一些实施例中，数据平台模块200，还被配置为获取用户所在设定区域内空调的运行模式样本信息，以及获取与用户的设定时间段匹配的空调设备样本信息、温度样本信息以及风速样本信息；根据运行模式样本信息，空调设备样本信息、温度样本信息以及风速样本信息，进行大数据学习，得到用户空调使用行为学习结果信息；保存用户身份信息与用户空调使用行为学习结果信息之间的对应关系。
68.在一些实施例中，语音平台模块300，还被配置为接收空调上报的运行状态信息；根据当前用户身份信息、运行状态信息，生成当前运行播放信息；将当前运行播放信息发送给空调进行播报。
69.当然，本公开实施例中，用于语音空调控制装置中的各个平台模块可是虚拟的功能模块，也可具体为服务器设备，例如：语音平台模块100可包括：语音ai平台设备；数据平
台模块200可包括：数据平台设备；空调控制平台模块300可包括：空调服务器等等。
70.下面将操作流程集合到具体实施例中，举例说明本发明实施例提供的用于语音空调控制装置进行语音空调控制过程。
71.图3是本公开实施例提供的一种用于语音空调控制装置的结构示意图。如图3所示，用于语音空调控制装置应用于云端服务器中，可包括：语音ai平台设备310、数据平台设备320、空调服务器330、以及iot平台设备340。
72.其中，语音ai平台设备310、数据平台设备320、空调服务器330之间可互相通讯，并且语音ai平台设备310，空调服务器330也可分别与iot平台设备340行通讯。
73.并且，语音ai平台设备310中保存了用户声纹标识信息和用户身份信息之间的对应关系。而数据平台设备320中配置了大数据模型，并保存了用户身份信息与用户空调使用行为学习结果信息之间的对应关系。
74.图4是本公开实施例提供的一种用户语音空调控制方法的信令流程示意图。用于语音空调控制装置对语音空调进行控制的过程可如图4所示，包括：
75.步骤401：语音ai平台设备接收空调发送的当前用户语音唤醒指令。
76.步骤402：语音ai平台设备解析当前用户语音唤醒指令，得到当前用户声纹标识信息。
77.步骤403：语音ai平台设备根据保存的用户声纹标识信息和用户身份信息之间的对应关系，确定与当前用户声纹标识信息匹配的当前用户身份信息。
78.步骤404：数据平台设备获取当前用户身份信息。
79.步骤405：数据平台设备判断是否在保存的用户身份信息与用户空调使用行为学习结果信息之间的对应关系中查找到当前用户身份信息？若是，执行步骤406，否则，执行步骤407。
80.步骤406：数据平台设备获取与当前用户身份信息匹配的当前用户空调使用行为学习结果信息，并发送给空调服务器。
81.步骤407：数据平台设备获取当前用户身份信息对应的样本信息，进行大数据学习，得到用户空调使用行为学习结果信息；并保存用户身份信息与用户空调使用行为学习结果信息之间的对应关系。
82.步骤408：空调服务器对当前用户空调使用行为学习结果信息进行协议兼容处理，生成当前空调控制指令信息。
83.步骤409：空调服务器将当前空调控制指令信息，返回给语音ai平台设备。
84.步骤410：语音ai平台设备通过iot平台设备将当前空调控制指令信息发送给空调。
85.步骤411：空调根据当前空调控制指令信息进行运行，并将运行状态信息上报给语音ai平台设备。
86.步骤412：语音ai平台设备根据当前用户身份信息、运行状态信息，生成当前运行播放信息，并发送给空调。
87.步骤413：空调根据当前运行播放信息进行播报。
88.可见，本实施例中，用于语音空调控制的装置可配置有大数据学习模型，从而，可通过大数据学习，得到与用户身份信息对应的用户空调使用行为学习结果信息，并保存，从
而，空调被用户语音唤醒时，用于语音空调控制的装置可通过用户的声纹标识信息，可匹配到用户身份信息，从而，得到与用户身份信息匹配的用户空调使用行为学习结果信息，并可生成对应的空调控制指令信息控制空调的运行，实现了语音识别用户身份信息，以及根据用户的空调使用行为自动控制空调，提高了空调控制的智能性，也提高了用户体验。
89.本公开实施例提供了一种用于语音空调控制的装置，其结构如图5所示，包括：
90.处理器(processor)1000和存储器(memory)1001，还可以包括通信接口(communication interface)1002和总线1003。其中，处理器1000、通信接口1002、存储器1001可以通过总线1003完成相互间的通信。通信接口1002可以用于信息传输。处理器1000可以调用存储器1001中的逻辑指令，以执行上述实施例的用于语音空调控制的方法。
91.此外，上述的存储器1001中的逻辑指令可以通过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。
92.存储器1001作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序，如本公开实施例中的方法对应的程序指令/模块。处理器1000通过运行存储在存储器1001中的程序指令/模块，从而执行功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的用于语音空调控制的方法。
93.存储器1001可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端设备的使用所创建的数据等。此外，存储器1001可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器。
94.本公开实施例提供了一种用于语音空调控制装置，包括：处理器和存储有程序指令的存储器，处理器被配置为在执行程序指令时，执行用于语音空调控制方法。
95.本公开实施例提供了一种云端服务器，包括上述用于语音空调控制装置。
96.本公开实施例提供了一种存储介质，存储有程序指令，所述程序指令在运行时，执行如上述用于语音空调控制的方法。
97.本公开实施例提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，使所述计算机执行上述用于语音空调控制方法。
98.上述的存储介质可以是暂态计算机可读存储介质，也可以是非暂态计算机可读存储介质。
99.本公开实施例的技术方案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，包括一个或多个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)执行本公开实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质可以是非暂态存储介质，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)、磁碟或者光盘等多种可以存储程序代码的介质，也可以是暂态存储介质。
100.以上描述和附图充分地示出了本公开的实施例，以使本领域的技术人员能够实践它们。其他实施例可以包括结构的、逻辑的、电气的、过程的以及其他的改变。实施例仅代表可能的变化。除非明确要求，否则单独的部件和功能是可选的，并且操作的顺序可以变化。一些实施例的部分和特征可以被包括在或替换其他实施例的部分和特征。本公开实施例的范围包括权利要求书的整个范围，以及权利要求书的所有可获得的等同物。当用于本技术
中时，虽然术语“第一”、“第二”等可能会在本技术中使用以描述各元件，但这些元件不应受到这些术语的限制。这些术语仅用于将一个元件与另一个元件区别开。比如，在不改变描述的含义的情况下，第一元件可以叫做第二元件，并且同样第，第二元件可以叫做第一元件，只要所有出现的“第一元件”一致重命名并且所有出现的“第二元件”一致重命名即可。第一元件和第二元件都是元件，但可以不是相同的元件。而且，本技术中使用的用词仅用于描述实施例并且不用于限制权利要求。如在实施例以及权利要求的描述中使用的，除非上下文清楚地表明，否则单数形式的“一个”(a)、“一个”(an)和“所述”(the)旨在同样包括复数形式。类似地，如在本技术中所使用的术语“和/或”是指包含一个或一个以上相关联的列出的任何以及所有可能的组合。另外，当用于本技术中时，术语“包括”(comprise)及其变型“包括”(comprises)和/或包括(comprising)等指陈述的特征、整体、步骤、操作、元素，和/或组件的存在，但不排除一个或一个以上其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或这些的分组的存在或添加。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、方法或者设备中还存在另外的相同要素。本文中，每个实施例重点说明的可以是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分可以互相参见。对于实施例公开的方法、产品等而言，如果其与实施例公开的方法部分相对应，那么相关之处可以参见方法部分的描述。
101.本领域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，可以取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。所述技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法以实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本公开实施例的范围。所述技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
102.本文所披露的实施例中，所揭露的方法、产品(包括但不限于装置、设备等)，可以通过其它的方式实现。例如，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。另外，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，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。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。另外，在本公开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。
103.附图中的流程图和框图显示了根据本公开实施例的系统、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。在有些作为替换的实现中，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，这可以依所涉及的功能而定。在附图中的流程图和框图所对应的描述中，不同的方框所对应的操作或步骤也可以以不同于描述中所披露的顺序发生，有时不同的操作或步骤之间不存在特定的顺序。例如，两个连续的操作或步骤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，这可以依所涉及的功能而定。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。