1.本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种话术语音的联动播报方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.智能视讯是指通过业务系统提供一个界面与客户进行问答交互，确认客户知悉购买产品的重要信息及其相关风险的过程，通过智能视讯的手段可以减少线下业务办理的数据量，使得越来越多的业务办理走向无纸化和线上化。在智能视讯的过程中，为了使得用户体验更加生动化，智能视讯界面会显示一个动态的机器人，在话术播报的时候，机器人配合开口，在话术播报停止等待客户回答的时候，机器人相应会闭嘴。
3.目前，话术播报通常是提供嘴型动静两张图片，即在机器人需要说话的时候播报动态图片，在机器人不需要说话的时候切换为静态图片，这种方式虽然能够满足一定的话术播报需求，但是无法支持话术与口型的相匹配，使得在语音播报的时候会出现字与字衔接的口型不流畅的现象，从而也会影响用户在智能视讯过程中的体验度。


技术实现要素：

4.本发明提供一种话术语音的联动播报方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其主要目的在于实现话术语音在播报过程中口型与文字的一致性，提高用户的体验度。
5.为实现上述目的，本发明提供的一种话术语音的联动播报方法，包括：
6.获取待播报的话术语音，识别所述话术语音的话术文字；
7.提取所述话术文字中每个文字的音节，识别所述音节中的声母和韵母；
8.分别解析所述声母和所述韵母的口型位置，并根据所述口型位置，确定所述声母和所述韵母的发音图片；
9.将所述发音图片按照所述声母和韵母在所述音节中的位置进行组合，得到所述声母和所述韵母对应文字的发音短视频；
10.根据每个文字在所述话术文字中的位置，将所述发音短视频进行合成，以生成所述话术语音的播报口型，根据所述播报口型，执行所述话术语音的播报。
11.可选地，所述识别所述话术语音的话术文字，包括：
12.利用语音识别模型中的编码器对所述话术语音进行特征编码，得到特征编码语音；
13.利用所述语音识别模型中的解码器对所述特征编码语音进行文字序列解码，得到特征文字序列；
14.提取所述特征文字序列的文字信息，得到所述话术语音的话术文字。
15.可选地，所述利用语音识别模型中的编码器对所述话术语音进行特征编码，得到特征编码语音，包括：
16.利用所述编码器中的自注意力模块计算所述话术语音中梅尔倒谱系数的权重值；
17.根据所述权重值，更新所述话术语音中梅尔倒谱系数的权重信息；
18.利用所述编码器中的前馈神经网络激活权重信息更新后的所述话术语音，得到特征编码语音。
19.可选地，所述利用所述语音识别模型中的解码器对所述特征编码语音进行文字序列解码，得到特征文字序列，包括：
20.利用所述解码器中的掩码层对所述特征编码语音进行文字信息掩码，得到特征文字信息；
21.利用所述解码器中的注意力模块计算所述特征文字信息的文字序列；
22.利用所述解码器中的全连接神经网络输出所述文字序列，得到特征文字序列。
23.可选地，所述分别解析所述声母和所述韵母的口型位置，包括：
24.分别识别所述声母和所述韵母的口型开合类型，根据所述口型开合类型，分别计算所述声母和所述韵母的开合维度，以确定所述声母和所述韵母的口型位置。
25.可选地，所述将所述发音图片按照所述声母和韵母在所述音节中的位置进行组合，得到所述声母和所述韵母对应文字的发音短视频，包括：
26.获取所述发音图片在所述音节中的序列位置，根据所述序列位置，依次将所述发音图片进行视频合成，形成所述声母和所述韵母对应文字的发音短视频。
27.可选地，所述将所述发音短视频进行合成之后，还包括：设置所述话术语音的播报速度，以使话术语音在播报过程中满足用户的听觉效果。
28.为了解决上述问题，本发明还提供一种话术语音的联动播报装置，所述装置包括：
29.话术文字识别模块，用于获取待播报的话术语音，识别所述话术语音的话术文字；
30.声母韵母识别模块，用于提取所述话术文字中每个文字的音节，识别所述音节中的声母和韵母；
31.发音图片确定模块，用于分别解析所述声母和所述韵母的口型位置，并根据所述口型位置，确定所述声母和所述韵母的发音图片；
32.发音短视频生成模块，用于将所述发音图片按照所述声母和韵母在所述音节中的位置进行组合，得到所述声母和所述韵母对应文字的发音短视频；
33.话术语音播报模块，用于根据每个文字在所述话术文字中的位置，将所述发音短视频进行合成，以生成所述话术语音的播报口型，根据所述播报口型，执行所述话术语音的播报。
34.为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
35.至少一个处理器；以及，
36.与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
37.所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以实现上述所述的话术语音的联动播报方法。
38.为了解决上述问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个计算机程序，所述至少一个计算机程序被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的话术语音的联动播报方法。
39.可以看出，本发明实施例通过识别话术语音的话术文字及其包含的声母韵母，可以确定所述话术语音中每个文字的组成结构，并通过解析所述声母和所述韵母的口型位
置，以确定所述声母和所述韵母的发音图片，生成所述声母和所述韵母对应文字的发音短视频，可以保障每个文字的发音口型准确性，使得每个文字在发音过程中口型与文字的一致性，进一步地，本发明实施例根据每个文字在所述话术文字中的位置，将所述发音短视频进行合成，以生成所述话术语音的播报口型，实现所述话术语音的播报，可以确保所述话术语音在语音播报时字与字衔接的口型流畅，提高用户在智能视讯过程中的体验度。因此本发明提出的一种话术语音的联动播报方法、装置、电子设备以及存储介质可以实现话术语音在播报过程中口型与文字的一致性，提高用户的体验度。
附图说明
40.图1为本发明一实施例提供的话术语音的联动播报方法的流程示意图；
41.图2为本发明一实施例提供的话术语音的联动播报装置的模块示意图；
42.图3为本发明一实施例提供的实现话术语音的联动播报方法的电子设备的内部结构示意图；
43.本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
44.应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
45.本技术实施例提供一种话术语音的联动播报方法。所述话术语音的联动播报方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本技术实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之，所述话术语音的联动播报方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行，所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。所述服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(content delivery network，cdn)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
46.参照图1所示，为本发明一实施例提供的话术语音的联动播报方法的流程示意图。在本发明实施例中，所述话术语音的联动播报方法包括：
47.s1、获取待播报的话术语音，识别所述话术语音的话术文字。
48.本发明实施例中，所述话术语音是指在人机交互过程中，通过智能机器人向用户发出的语音，如在智能视讯的面签场景中，由智能机器人发出的面签问题语音，所述话术文字是指所述话术语音的文本表达形式，本发明实施例通过将识别所述话术语音的话术文字，以保障后续所述在语音播报时口型与话术一致性的前提。
49.需要说明的是，本发明实施例在利用语音识别模型中的编码器对所述话术语音进行特征编码之前还包括：提取所述话术语音的梅尔倒谱系数(mel
‑
scale frequency cepstral coefficients，简称mfcc)，以作为后续语音识别模型的输入特征，保障语音识别的准确性。
50.作为本发明的一个实施例，所述识别所述话术语音的话术文字，包括：利用语音识别模型中的编码器对所述话术语音进行特征编码，得到特征编码语音；利用所述语音识别模型中的解码器对所述特征编码语音进行文字序列解码，得到特征文字序列；提取所述特
征文字序列的文字信息，得到所述话术语音的话术文字。
51.进一步地，本发明的一可选实施例中，所述利用语音识别模型中的编码器对所述话术语音进行特征编码，得到特征编码语音，包括：利用所述编码器中的自注意力模块计算所述话术语音中梅尔倒谱系数的权重值，根据所述权重值，更新所述话术语音中梅尔倒谱系数的权重信息，利用所述编码器中的前馈神经网络激活权重信息更新后的所述话术语音，得到特征编码语音。
52.其中，所述自注意力模块用于识别出所述话术语音中每个梅尔倒谱系数与其他梅尔倒谱系数之间的相关关系，以更新对应梅尔倒谱系数的权重信息，从而使得所述梅尔倒谱系数包含有上下文语音特征信息，所述前馈神经网络用于激活权重信息更新后的所述话术语音，以实现数据传输。
53.进一步地，本发明的一可选实施例中，所述利用所述语音识别模型中的解码器对所述特征编码语音进行文字序列解码，得到特征文字序列，包括：利用所述解码器中的掩码层对所述特征编码语音进行文字信息掩码，得到特征文字信息；利用所述解码器中的注意力模块计算所述特征文字信息的文字序列；利用所述解码器中的全连接神经网络输出所述文字序列，得到特征文字序列。
54.其中，所述文字信息掩码是指对编码器传输的话术语音进行长度序列对齐和上下文向量的信息掩盖，所述特征文字信息的文字序列计算可以与所述权重值计算原理相同，所述初始特征文字序列的输出通过所述全连接神经网络的激活函数实现。
55.进一步地，本发明的一可选实施例中，所述特征文字序列的文字信息提取可以通过束搜索算法实现。
56.s2、提取所述话术文字中每个文字的音节，识别所述音节中的声母和韵母。
57.应该了解，所述文字是通过不同的音节组成，如文字“融”的音节为“r、o、n、g”,本发明实施例通过提取所述话术文字中每个文字的音节，以确定所述话术文字中每个文字的组成结构，保障后续所述话术文字中每个文字发音口型识别的前提，进一步地，本发明实施例通过识别所述音节中的声母和韵母，以进一步拆分所述音节的组成属性，保障所述音节对应的发音口型准确性。所述声母是指韵母前的辅音，与韵母一起构成的一个完整的音节，如b、p、m、f、d、t等，所述韵母通常由韵头、韵腹和韵尾组成，如a、o、ai、ei、ui、ao等。例如，存在音节〔guan〕，〔g〕是声母，〔uan〕是韵母，在所述韵母〔uan〕中，〔a〕是韵腹，〔u〕是韵头，〔n〕是韵尾。
58.s3、分别解析所述声母和所述韵母的口型位置，并根据所述口型位置，确定所述声母和所述韵母的发音图片。
59.本发明实施例中，所述口型位置包括上下开合程度和左右拉长程度，应该了解，不同声母和韵母在张嘴和闭嘴的开合程度和拉长程度是有所不同的，因此，本发明实施例通过解析所述声母和所述韵母的口型位置，以确定后续所述声母和所述韵母的口型发音图片。
60.作为本发明的一个实施例，所述分别解析所述声母和所述韵母的口型位置，包括：分别识别所述声母和所述韵母的口型开合类型，根据所述口型开合类型，分别计算所述声母和所述韵母的开合维度，以确定所述声母和所述韵母的口型位置。
61.其中，所述口型开合类型包括张开类型和关闭类型，所述开合维度是指所述声母
和所述韵母在张开类型时最大的程度，如最大的开合程度、最小的开合程度、最大的拉长程度、最小的拉长程度。
62.应该了解，在所述声母和所述韵母具有一定的口型位置时，则表示发出所述声母和所述韵母的嘴型具有一定的口型图片，因此，本发明实施例，根据所述口型位置，确定所述声母和所述韵母的发音图片，以生成所述声母和所述韵母对应文字的发音口型。
63.进一步地，本发明实施例中，所述根据所述口型位置，确定所述声母和所述韵母的发音图片，即将所述声母和所述韵母在口型位置时的嘴型图片作为其发音图片，例如，存在声母的口型位置为张嘴最大的开合位置，则将该张嘴最大的开合位置的嘴型图片作为该声母的发音图片。
64.进一步地，为保障所述发音图片的安全性和隐私性，所述发音图片还可存储于一区块链节点中。
65.s4、将所述发音图片按照所述声母和韵母在所述音节中的位置进行组合，得到所述声母和所述韵母对应文字的发音短视频。
66.本发明实施例中，所述将所述发音图片按照所述声母和韵母在所述音节中的位置进行组合，得到所述声母和所述韵母对应文字的发音短视频，包括：获取所述发音图片在所述音节中的序列位置，根据所述序列位置，依次将所述发音图片进行视频合成，形成所述声母和所述韵母对应文字的发音短视频。
67.一个可选实施例，所述发音图片的视频合成可以通过ffmpeg
‑
f image2
‑
i image％d.jpg video.mpg指令实现。
68.示例性的，存在声母〔g〕和韵母〔uan〕的音节〔guan〕，其中，声母〔g〕和韵母〔uan〕的发音图片包括声母图片〔g〕、韵头图片〔u〕、韵腹图片〔a〕、以及韵尾图片〔n〕，获取所述声母图片〔g〕、韵头图片〔u〕、韵腹图片〔a〕、以及韵尾图片〔n〕在所述音节〔guan〕的序列位置分别为1、2、3、4，则可以得到所述声母图片〔g〕、韵头图片〔u〕、韵腹图片〔a〕、以及韵尾图片〔n〕依次组合的发音短视频。
69.需要说明的是，本发明实施例在得到声母和所述韵母对应文字的发音短视频之后，还包括：将所述发音短视频的发音时间固定为预设设定的时长，所述预设设定的时长可以设置为0.25s，也可以根据实际业务场景设置。
70.s5、根据每个文字在所述话术文字中的位置，将所述发音短视频进行合成，以生成所述话术语音的播报口型，根据所述播报口型，执行所述话术语音的播报。
71.本发明实施例根据每个文字在所述话术文字中的位置，将所述发音短视频进行合成，以生成所述话术语音的播报口型，以执行所述话术语音的播报，实现所述话术语音的播报口型与文字的一致性，使得话术语音中字与字口型衔接自然，呈现智能机器人自然说话的流程感，可选的，所述发音短视频的合成可以通过ffmpeg
‑
i son.wav
‑
i video_origine.avi video_finale.mpg指令实现。
72.进一步地，本发明实施例在将所述发音短视频进行合成之后，还包括：设置所述话术语音的播报速度，以使话术语音在播报过程中满足用户的听觉效果，其中，所述话术语音的播报速度可以通过播放器进行设置。
73.可以看出，本发明实施例通过识别话术语音的话术文字及其包含的声母韵母，可以确定所述话术语音中每个文字的组成结构，并通过解析所述声母和所述韵母的口型位
置，以确定所述声母和所述韵母的发音图片，生成所述声母和所述韵母对应文字的发音短视频，可以保障每个文字的发音口型准确性，使得每个文字在发音过程中口型与文字的一致性，进一步地，本发明实施例根据每个文字在所述话术文字中的位置，将所述发音短视频进行合成，以生成所述话术语音的播报口型，实现所述话术语音的播报，可以确保所述话术语音在语音播报时字与字衔接的口型流畅，提高用户在智能视讯过程中的体验度。因此本发明提出的一种话术语音的联动播报方法可以实现话术语音在播报过程中口型与文字的一致性，提高用户的体验度。
74.如图2所示，是本发明话术语音的联动播报装置的功能模块图。
75.本发明所述话术语音的联动播报装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述话术语音的联动播报装置可以包括话术文字识别模块101、声母韵母识别模块102、发音图片确定模块103、发音短视频生成模块104以及话术语音播报模块105。本发明所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备的处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。
76.在本实施例中，关于各模块/单元的功能如下：
77.所述话术文字识别模块101，用于获取待播报的话术语音，识别所述话术语音的话术文字；
78.所述声母韵母识别模块102，用于提取所述话术文字中每个文字的音节，识别所述音节中的声母和韵母；
79.所述发音图片确定模块103，用于分别解析所述声母和所述韵母的口型位置，并根据所述口型位置，确定所述声母和所述韵母的发音图片；
80.所述发音短视频生成模块104，用于将所述发音图片按照所述声母和韵母在所述音节中的位置进行组合，得到所述声母和所述韵母对应文字的发音短视频；
81.所述话术语音播报模块105，用于根据每个文字在所述话术文字中的位置，将所述发音短视频进行合成，以生成所述话术语音的播报口型，根据所述播报口型，执行所述话术语音的播报。
82.详细地，本发明实施例中所述话术语音的联动播报装置100中的所述各模块在使用时采用与上述的图1中所述的话术语音的联动播报方法一样的技术手段，并能够产生相同的技术效果，这里不再赘述。
83.如图3所示，是本发明实现话术语音的联动播报方法的电子设备1的结构示意图。
84.所述电子设备1可以包括处理器10、存储器11、通信总线12以及通信接口13，还可以包括存储在所述存储器11中并可在所述处理器10上运行的计算机程序，如话术语音的联动播报程序。
85.其中，所述处理器10在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(central processing unit，cpu)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器10是所述电子设备1的控制核心(control unit)，利用各种接口和线路连接整个电子设备1的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器11内的程序或者模块(例如执行话术语音的联动播报程序等)，以及调用存储在所述存储器11内的数据，以执行电子设备1的各种功能和处理数据。
86.所述存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如：sd或dx存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器11在一些实施例中可以是电子设备1的内部存储单元，例如该电子设备1的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备1的外部存储设备，例如电子设备1上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(smart media card，smc)、安全数字(secure digital，sd)卡、闪存卡(flash card)等。进一步地，所述存储器11还可以既包括电子设备1的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备1的应用软件及各类数据，例如话术语音的联动播报程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
87.所述通信总线12可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，简称pci)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，简称eisa)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器10等之间的连接通信。
88.所述通信接口13用于上述电子设备1与其他设备之间的通信，包括网络接口和用户接口。可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口(如wi
‑
fi接口、蓝牙接口等)，通常用于在该电子设备1与其他电子设备1之间建立通信连接。所述用户接口可以是显示器(display)、输入单元(比如键盘(keyboard))，可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是led显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及oled(organic light
‑
emitting diode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备1中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
89.图3仅示出了具有部件的电子设备1，本领域技术人员可以理解的是，图3示出的结构并不构成对所述电子设备1的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
90.例如，尽管未示出，所述电子设备1还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器10逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备1还可以包括多种传感器、蓝牙模块、wi
‑
fi模块等，在此不再赘述。
91.应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
92.所述电子设备1中的所述存储器11存储的话术语音的联动播报程序是多个计算机程序的组合，在所述处理器10中运行时，可以实现：
93.获取待播报的话术语音，识别所述话术语音的话术文字；
94.提取所述话术文字中每个文字的音节，识别所述音节中的声母和韵母；
95.分别解析所述声母和所述韵母的口型位置，并根据所述口型位置，确定所述声母和所述韵母的发音图片；
96.将所述发音图片按照所述声母和韵母在所述音节中的位置进行组合，得到所述声母和所述韵母对应文字的发音短视频；
97.根据每个文字在所述话术文字中的位置，将所述发音短视频进行合成，以生成所述话术语音的播报口型，根据所述播报口型，执行所述话术语音的播报。
98.具体地，所述处理器10对上述计算机程序的具体实现方法可参考图1对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。
99.进一步地，所述电子设备1集成的模块/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，可以存储在一个非易失性计算机可读取存储介质中。所述计算机可读存储介质可以是易失性的，也可以是非易失性的。例如，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)。
100.本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在被电子设备1的处理器所执行时，可以实现：
101.获取待播报的话术语音，识别所述话术语音的话术文字；
102.提取所述话术文字中每个文字的音节，识别所述音节中的声母和韵母；
103.分别解析所述声母和所述韵母的口型位置，并根据所述口型位置，确定所述声母和所述韵母的发音图片；
104.将所述发音图片按照所述声母和韵母在所述音节中的位置进行组合，得到所述声母和所述韵母对应文字的发音短视频；
105.根据每个文字在所述话术文字中的位置，将所述发音短视频进行合成，以生成所述话术语音的播报口型，根据所述播报口型，执行所述话术语音的播报。
106.在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，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。
107.所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块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模块来实现本实施例方案的目的。
108.另外，在本发明各个实施例中的各功能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，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
109.对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
110.因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
111.本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品
服务层以及应用服务层等。
112.本技术实施例可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其中，人工智能(artificial intelligence，ai)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
113.此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
114.最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。