1.本技术涉及家电设备技术领域，特别涉及一种烹饪设备的控制方法、装置、电子设备及存储介质。


背景技术：

2.目前，大多烹饪设备设置有语音识别功能，但是如果周围环境过大，则语音识别的体验会较差。
3.相关技术中，通过对采集到的语音信号降噪处理，提取人声特征，以提高声音识别准确率。
4.然而，当信噪比较低或者采集到的声音较小时，仍然存在识别错误或者难以识别，导致无法控制烹饪设备的问题，亟待解决。
5.申请内容
6.本技术提供一种烹饪设备的控制方法、装置、电子设备及存储介质，以解决相关技术中因语音识别错误或者难以识别，导致无法控制烹饪设备的问题，实现了对烹饪设备的控制操作，使得语音识别更精确，大大提高语音的识别效果，提升了用户体验。
7.本技术第一方面实施例提供一种烹饪设备的控制方法，包括以下步骤：
8.采集用户的语音数据和用户图像；
9.在检测到所述语音数据的置信度小于第一预设阈值时，基于所述用户图像提取唇部特征；以及
10.根据所述语音数据和所述唇部特征确定所述烹饪设备的控制指令，以控制所述烹饪设备执行相应烹饪动作。
11.可选地，还包括：
12.在检测到所述语音数据的置信度大于或等于第一预设阈值时，根据所述语音数据确定所述烹饪设备的控制指令，以控制所述烹饪设备执行相应烹饪动作。
13.可选地，还包括：
14.采集环境噪声数据；
15.若所述环境噪声数据小于第二预设阈值，则根据所述语音数据确定所述烹饪设备的控制指令，以控制所述烹饪设备执行相应烹饪动作；
16.否则，根据所述语音数据和所述唇部特征确定所述烹饪设备的控制指令，以控制所述烹饪设备执行相应烹饪动作。
17.可选地，所述根据所述语音数据和所述唇部特征确定所述烹饪设备的控制指令，包括：
18.基于所述语音数据识别语音命令词，并基于所述唇部特征得到唇语识别结果；
19.获取所述语音命令词和所述唇语识别结果的匹配度；
20.若所述命令词属于第一命令词数据库，则在所述匹配度大于或等于第三预设阈值时，根据所述语音命令词和所述唇语识别结果确定所述烹饪设备的控制指令；
21.若所述命令词属于第二命令词数据库，则在所述匹配度大于或等于第四预设阈值时，根据所述语音命令词和所述唇语识别结果确定所述烹饪设备的控制指令；其中，所述第三预设阈值大于所述第四预设阈值。
22.可选地，还包括：
23.若所述匹配度小于第四预设阈值，对用户进行控制失效提示。
24.可选地，还包括：
25.在进行控制失效提示之后，采集用户的肢体数据；
26.根据所述肢体数据提取动作特征，并根据所述动作特征确定的控制指令控制所述烹饪设备执行相应烹饪动作。
27.可选地，所述肢体数据包括手势数据。
28.本技术第二方面实施例提供一种烹饪设备的控制装置，包括：
29.第一采集模块，用于采集用户的语音数据和用户图像；
30.提取模块，用于在检测到所述语音数据的置信度小于第一预设阈值时，基于所述用户图像提取唇部特征；以及
31.第一控制模块，用于根据所述语音数据和所述唇部特征确定所述烹饪设备的控制指令，以控制所述烹饪设备执行相应烹饪动作。
32.可选地，还包括：
33.第二控制模块，用于在检测到所述语音数据的置信度大于或等于第一预设阈值时，根据所述语音数据确定所述烹饪设备的控制指令，以控制所述烹饪设备执行相应烹饪动作。
34.可选地，还包括：
35.第二采集模块，用于采集环境噪声数据；
36.第三控制模块，用于若所述环境噪声数据小于第二预设阈值，则根据所述语音数据确定所述烹饪设备的控制指令，以控制所述烹饪设备执行相应烹饪动作；否则，根据所述语音数据和所述唇部特征确定所述烹饪设备的控制指令，以控制所述烹饪设备执行相应烹饪动作。
37.可选地，所述第一控制模块，具体用于：
38.基于所述语音数据识别语音命令词，并基于所述唇部特征得到唇语识别结果；
39.获取所述语音命令词和所述唇语识别结果的匹配度；
40.若所述命令词属于第一命令词数据库，则在所述匹配度大于或等于第三预设阈值时，根据所述语音命令词和所述唇语识别结果确定所述烹饪设备的控制指令；
41.若所述命令词属于第二命令词数据库，则在所述匹配度大于或等于第四预设阈值时，根据所述语音命令词和所述唇语识别结果确定所述烹饪设备的控制指令；其中，所述第三预设阈值大于所述第四预设阈值。
42.可选地，还包括：
43.提示模块，用于若所述匹配度小于第四预设阈值，对用户进行控制失效提示。
44.可选地，还包括：
45.第三采集模块，用于在进行控制失效提示之后，采集用户的肢体数据；
46.第四控制模块，用于根据所述肢体数据提取动作特征，并根据所述动作特征确定
的控制指令控制所述烹饪设备执行相应烹饪动作。
47.可选地，所述肢体数据包括手势数据。
48.本技术第三方面实施例提供一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被设置为用于执行如上述实施例所述的烹饪设备的控制方法。
49.本技术第四方面实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行，以用于实现如上述实施例所述的烹饪设备的控制方法。
50.由此，可以基于烹饪设备安装的麦克风和摄像头，通过麦克风采集用户的语音数据，以及环境噪声数据，通过摄像头采集用户图像，在语音数据置信度和/或环境噪声数据置信度不满足相应条件时，基于用户图像辅助识别用户的语音数据，以对烹饪设备进行控制。由此，解决了相关技术中因语音识别错误或者难以识别，导致无法控制烹饪设备的问题，实现了对烹饪设备的控制操作，使得语音识别更精确，大大提高语音的识别效果，提升了用户体验。
51.本技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本技术的实践了解到。
附图说明
52.本技术上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
53.图1为根据本技术实施例提供的一种烹饪设备的控制方法的流程图；
54.图2为根据本技术一个实施例的烹饪设备的控制方法的流程图；
55.图3为根据本技术实施例烹饪设备的控制装置的示例图；
56.图4为根据本技术实施例的电子设备的示例图。
具体实施方式
57.下面详细描述本技术的实施例，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。
58.下面参考附图描述本技术实施例的烹饪设备的控制方法、装置、电子设备及存储介质。针对上述背景技术中心提到的相关技术中因语音识别错误或者难以识别，导致无法控制烹饪设备的问题，本技术提供了一种烹饪设备的控制方法，在该方法中，可以基于烹饪设备安装的麦克风和摄像头，通过麦克风采集用户的语音数据，以及环境噪声数据，通过摄像头采集用户图像，在语音数据置信度和/或环境噪声数据置信度不满足相应条件时，基于用户图像辅助识别用户的语音数据，以对烹饪设备进行控制。由此，解决了相关技术中因语音识别错误或者难以识别，导致无法控制烹饪设备的问题，实现了对烹饪设备的控制操作，使得语音识别更精确，大大提高语音的识别效果，提升了用户体验。
59.具体而言，图1为本技术实施例所提供的一种烹饪设备的控制方法的流程示意图。
60.如图1所示，该烹饪设备的控制方法包括以下步骤：
61.在步骤s101中，采集用户的语音数据和用户图像。
62.应当理解的是，本技术实施例的烹饪设备可以搭载有摄像头和麦克风，可以通过
摄像头采集用户图像，通过麦克风采集用户的语音数据。其中，烹饪设备可配置有多个麦克风，并多个麦克风至少可设置于烹饪设备的不同侧，从而可获取多侧麦克风获取的多个语音信号。
63.在步骤s102中，在检测到语音数据的置信度小于第一预设阈值时，基于用户图像提取唇部特征。
64.其中，第一预设阈值可以是用户预先设定的阈值，可以是通过有限次实验获取的阈值，也可以是通过有限次计算机仿真得到的阈值。用户图像为包括人脸的唇部的图像，在采集语音数据的同时，还可以采集唇部图像。
65.具体地，当采集到控制烹饪设备的语音数据(包含命令词)之后，本技术实施例可以通过语音识别系统将该命令词与预先存储的语音数据中的命令词进行比较，计算得到语音数据的置信度，当语音数据的置信度低于第一预设阈值时，获取唇部特征，为了更好的识别出唇部口型的变化，唇部特征中也可以包括人脸的其它部位的图像，这是由于有时口型变化和人脸表情变化相关。
66.在步骤s103中，根据语音数据和唇部特征确定烹饪设备的控制指令，以控制烹饪设备执行相应烹饪动作。
67.可选地，根据语音数据和唇部特征确定烹饪设备的控制指令，包括：基于语音数据识别语音命令词，并基于唇部特征得到唇语识别结果；获取语音命令词和唇语识别结果的匹配度；若语音命令词属于第一命令词数据库，则在匹配度大于或等于第三预设阈值时，根据语音命令词和唇语识别结果确定烹饪设备的控制指令；若命令词属于第二命令词数据库，则在匹配度大于或等于第四预设阈值时，根据语音命令词和唇语识别结果确定烹饪设备的控制指令；其中，第三预设阈值大于第四预设阈值。
68.可选地，在一些实施例中，还包括：若匹配度小于第四预设阈值，对用户进行控制失效提示。
69.其中，第一命令词数据库为与烹饪相关的操作命令词构成数据库，例如，加热xx分钟，延时xx分钟等，第二命令词数据库为具有娱乐性的命令词构成数据库，例如，播放音乐，讲故事等，第三预设阈值和第四预设阈值可以是用户预先设定的阈值，可以是通过有限次实验获取的阈值，也可以是通过有限次计算机仿真得到的阈值，在此不做具体限定。
70.具体而言，本技术实施例可以基于语音数据识别语音命令词，并基于用户图像进行唇部特征，获取唇语识别结果。其中，对用户图像进行唇语识别时，可以从用户图像中提取唇部特征，本技术实施例的预设数据库可以存储有动作特征与唇部特征之间的映射关系，在从用户图像中得到唇部特征后，通过查询上述的映射关系，即可得到唇部特征对应的动作特征。
71.作为一种可能实现的方式，在提取唇部特征时，本技术实施例可以通过轮廓特征提取方法对用户图像进行唇部特征提取，取得特征提取结果。
72.其中，本技术实施例可以采用lpcc((linear prediction cepstrum coefficient，线性预测倒谱系数)，mfcc(mel frequency cepstrum coefficient，梅尔频率倒谱系数)，hmm(hidden markov model，隐马尔可夫模型)和dtw(dynamic time warping，动态时间规整)等算法对语音信号进行特征提取。相应的，可以采用可变模板、asm(active shape model，主动形状模型)，aam(active appearance model，主动表观模型)，
pca(principal component analysis，主成分分析)，dct(discrete cosine transform，离散余弦变换)和snakes等算法对用户图像进行特征提取，在此不作限定。
73.进一步地，在得到语音命令词和唇语识别结果后，本技术实施例可以将唇语识别结果与语音命令词进行匹配，例如，用户发出语音命令为“加热十分钟”，根据用户语音数据识别语音命令词时，由于四和十很像，因此识别结果不确定是“加热四分钟”，还是“加热十分钟”，为保证控制的准确性，本技术实施例可以进一步结合唇部特征进行辅助识别。由于加热命令为与烹饪相关的操作命令词，因此，该命令词属于第一命令词数据库，第三预设阈值可以设置为0.7，本技术实施例通过基于唇部特征得到唇语识别结果为“加热十分钟”，根据语音命令词“加热四分钟”与唇语识别结果“加热十分钟”得到匹配度为0.5，未超过第三预设阈值，根据语音命令词“加热十分钟”与唇语识别结果“加热十分钟”得到匹配度为0.9，超过第三预设阈值，由此即可根据语音命令词和唇语识别结果确定烹饪设备的控制指令为“加热十分钟”，本技术实施例即可根据“加热10分钟”的控制指令对烹饪设备进行控制，如控制烹饪设备加热10分钟。
74.再如，用户发出语音命令为“播放xxx音乐”，根据用户语音数据识别语音命令词时，仅识别到“播放”二字，不确定的该是播放音乐，还是播放故事，本技术实施例可以进一步结合唇部特征进行辅助识别。由于加热命令为与娱乐相关的操作命令词，因此，该命令词属于第二命令词数据库，与娱乐相关的命令词匹配时不需要太高匹配度，因此，第四预设阈值可以设置比第三预设阈值低，如设置为0.4，本技术实施例通过基于唇部特征得到唇语识别结果后，只要该唇语识别结果与语音命令词的匹配度大于0.4，即可根据语音命令词和唇语识别结果控制烹饪设备工作。需要说明的是，在匹配度大于第四预设阈值，但是未未准确识别到用户的具体播放歌曲时，本技术实施例可以播放用户之前播放的歌曲，或者根据用户图像匹配该用户播放频率最高的歌曲，具体地可以根据实际情况进行设定，在此不做具体限定。
75.由此，本技术实施例可以通过对用户图像的识别结果用于辅助语音识别，提高对烹饪设备的准确控制。
76.可选地，在一些实施例中，上述的烹饪设备的控制方法，还包括：在检测到语音数据的置信度大于或等于第一预设阈值时，根据语音数据确定烹饪设备的控制指令，以控制烹饪设备执行相应烹饪动作。
77.应当理解的是，如果语音数据的置信度大于第一预设阈值，则说明本技术实施例可以准确的识别出用户的语音命令，本技术实施例可以直接根据语音数据识别相应的语音命令词，并根据该命令词确定烹饪设备的控制指令，从而进一步控制烹饪设备执行相应烹饪动作。
78.可选地，在一些实施例中，上述的烹饪设备的控制方法，还包括：采集环境噪声数据；若环境噪声数据小于第二预设阈值，则根据语音数据确定烹饪设备的控制指令，以控制烹饪设备执行相应烹饪动作；否则，根据语音数据和唇部特征确定烹饪设备的控制指令，以控制烹饪设备执行相应烹饪动作。
79.其中，本技术实施例可以通过麦克风采集环境噪声数据，环境噪声数据也可以仅包括环境人声，例如可基于上述实施方式获取的目标语音信号，从目标语音信号中分离出人声信号，将该人声信号作为环境人声，即本实施方式下的环境噪声数据。
80.另外，本技术实施例还可预先存储声纹特征，从麦克风采集的语音信号中将声纹特征对应的语音信号分离出来，将其他的语音信号作为环境人声，即本实施方式下的环境噪声数据。
81.应当理解的是，如果环境噪声数据小于第二预设阈值，说明环境噪声较小，几乎对语音数据的识别没有影响，因此，本技术实施例可以在环境噪声数据小于第二预设阈值时，忽略环境噪声的影响，根据语音数据确定烹饪设备的控制指令，以控制烹饪设备执行相应烹饪动作。
82.举例而言，假设第一预设阈值为0.8，第二预设阈值为0.3。用户通过语音说“加热5分钟”，通过麦克风采集到用户的声音并计算出语音数据的置信度为0.9，环境噪声数据为0.2，通过对综合判定，由于语音数据的置信度高于第一预设阈值且环境噪声数据置信度低于第二预设阈值，所以烹饪设备响应“加热5分钟”的指令。
83.进一步地，当环境噪声数据大于或等于第二预设阈值时，说明环境噪声相对较大，可以对语音数据的识别产生一定的影响，因此，本技术实施例可以根据语音数据和唇部特征确定烹饪设备的控制指令，以控制烹饪设备执行相应烹饪动作。
84.举例而言，假设第一预设阈值为0.8，第二预设阈值为0.3，第三预设阈值为0.8。用户通过语音说“加热10分钟”，由于环境噪声数据为0.5大于第二预设阈值，烹饪设备可以将语音数据识别到的命令词与用户图像得到的唇语识别结果进行匹配，通过综合判定，匹配值为0.9，大于第三预设阈值为0.8，基于语音数据和用户图像的共同识别结果为“加热10分钟”，所以烹饪设备响应“加热10分钟”的指令。
85.可选地，在一些实施例中，上述的烹饪设备的控制方法，还包括：在进行控制失效提示之后，采集用户的肢体数据；根据肢体数据提取动作特征，并根据动作特征确定的控制指令控制烹饪设备执行相应烹饪动作。
86.可选地，肢体数据包括手势数据。
87.应当理解的是，如果用户说话不够流利，则很容易出现语音数据的置信度和用户图像的置信度均小于相对应的预设阈值的情况，因此，为进一步提高识别的准确性，本技术实施例可以在出现失效提示后，通过用户的肢体数据进行识别，其中，肢体数据可以为手势数据。其中，手势数据的动作特征可以包括从左向右移动，或者从右向左移动，或者从上向下移动，或者从下向上移动，或者以圆周或半圆周转动。
88.具体地，本技术实施例可以预设有与手势数据的动作特征相对应的控制指令，例如，从左向右移动对应的控制指令加热五分钟，从右向左移动对应的控制指令加热十分钟，在此不做具体限定，从而可以根据手势数据的动作特征确定相应的控制指令，进而根据该控制指令对烹饪设备进行相应控制。
89.为使得本领域技术人员进一步了解本技术实施例的烹饪设备的控制方法，下面结合具体实施例进行详细阐述。
90.如图2所示，该烹饪设备的控制方法，包括以下步骤：
91.s201，语音和视频采集，得到语音数据、环境噪声数据和用户图像。
92.s202，基于语音数据识别语音命令词，基于用户图像得到唇语识别结果。
93.s203，结合环境噪声数据、语音命令词的识别结果或语音命令词的识别结果与唇语识别结果的匹配度，综合运算得到烹饪设备的控制指令。
94.s204，根据控制指令控制烹饪设备执行相应的动作。
95.可知，当采集到的用户的语音数据时，通过计算得到对应语音数据的置信度和语音命令词，同时通过说话人嘴型得到唇语识别结果，当环境噪声数据低于第二预设阈值时，如果语音数据的置信度高于预设的命令词置信度阈值(即第一预设阈值)，则认为该命令词可信；当环境噪声数据大于等于第二预设阈值时，说明环境噪声较大，需要进一步结合用户图像来进行进一步的判定，通过将语音命令词与唇语识别结果进行匹配，得到匹配值，根据语音命令词所处的命令词数据库确定相应的预设阈值后，根据匹配值与相应的预设阈值进行比较，在大于相应的预设阈值后，确定烹饪设备的控制指令，并控制烹饪设备执行相应烹饪动作。
96.根据本技术实施例提出的烹饪设备的控制方法，可以基于烹饪设备安装的麦克风和摄像头，通过麦克风采集用户的语音数据，以及环境噪声数据，通过摄像头采集用户图像，在语音数据置信度和/或环境噪声数据置信度不满足相应条件时，基于用户图像辅助识别用户的语音数据，以对烹饪设备进行控制。由此，解决了相关技术中因语音识别错误或者难以识别，导致无法控制烹饪设备的问题，实现了对烹饪设备的控制操作，使得语音识别更精确，大大提高语音的识别效果，提升了用户体验。
97.其次参照附图描述根据本技术实施例提出的烹饪设备的控制装置。
98.图3是本技术实施例的烹饪设备的控制装置的方框示意图。
99.如图3所示，该烹饪设备的控制装置10包括：第一采集模块100、提取模块200和第一控制模块300。
100.其中，第一采集模块100用于采集用户的语音数据和用户图像；
101.提取模块200用于在检测到语音数据的置信度小于第一预设阈值时，基于用户图像提取唇部特征；以及
102.第一控制模块300用于根据语音数据和唇部特征确定烹饪设备的控制指令，以控制烹饪设备执行相应烹饪动作。
103.可选地，还包括：
104.第二控制模块，用于在检测到语音数据的置信度大于或等于第一预设阈值时，根据语音数据确定烹饪设备的控制指令，以控制烹饪设备执行相应烹饪动作。
105.可选地，还包括：
106.第二采集模块，用于采集环境噪声数据；
107.第三控制模块，用于若环境噪声数据小于第二预设阈值，则根据语音数据确定烹饪设备的控制指令，以控制烹饪设备执行相应烹饪动作；否则，根据语音数据和唇部特征确定烹饪设备的控制指令，以控制烹饪设备执行相应烹饪动作。
108.可选地，第一控制模块，具体用于：
109.基于语音数据识别语音命令词，并基于唇部特征得到唇语识别结果；
110.获取语音命令词和唇语识别结果的匹配度；
111.若命令词属于第一命令词数据库，则在匹配度大于或等于第三预设阈值时，根据语音命令词和唇语识别结果确定烹饪设备的控制指令；
112.若命令词属于第二命令词数据库，则在匹配度大于或等于第四预设阈值时，根据语音命令词和唇语识别结果确定烹饪设备的控制指令；其中，第三预设阈值大于第四预设
阈值。
113.可选地，还包括：
114.提示模块，用于若匹配度小于第四预设阈值，对用户进行控制失效提示。
115.可选地，还包括：
116.第三采集模块，用于在进行控制失效提示之后，采集用户的肢体数据；
117.第四控制模块，用于根据肢体数据提取动作特征，并根据动作特征确定的控制指令控制烹饪设备执行相应烹饪动作。
118.可选地，肢体数据包括手势数据。
119.需要说明的是，前述对烹饪设备的控制方法实施例的解释说明也适用于该实施例的烹饪设备的控制装置，此处不再赘述。
120.根据本技术实施例提出的烹饪设备的控制装置，可以基于烹饪设备安装的麦克风和摄像头，通过麦克风采集用户的语音数据，以及环境噪声数据，通过摄像头采集用户图像，在语音数据置信度和/或环境噪声数据置信度不满足相应条件时，基于用户图像辅助识别用户的语音数据，以对烹饪设备进行控制。由此，解决了相关技术中因语音识别错误或者难以识别，导致无法控制烹饪设备的问题，实现了对烹饪设备的控制操作，使得语音识别更精确，大大提高语音的识别效果，提升了用户体验。
121.图4为本技术实施例提供的电子设备的结构示意图。该电子设备可以包括：
122.存储器401、处理器402及存储在存储器401上并可在处理器402上运行的计算机程序。
123.处理器402执行程序时实现上述实施例中提供的烹饪设备的控制方法。
124.进一步地，电子设备还包括：
125.通信接口403，用于存储器401和处理器402之间的通信。
126.存储器401，用于存放可在处理器402上运行的计算机程序。
127.存储器401可能包含高速ram存储器，也可能还包括非易失性存储器(non
‑
volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
128.如果存储器401、处理器402和通信接口403独立实现，则通信接口403、存储器401和处理器402可以通过总线相互连接并完成相互间的通信。总线可以是工业标准体系结构(industry standard architecture，简称为isa)总线、外部设备互连(peripheral component，简称为pci)总线或扩展工业标准体系结构(extended industry standard architecture，简称为eisa)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图4中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
129.可选的，在具体实现上，如果存储器401、处理器402及通信接口403，集成在一块芯片上实现，则存储器401、处理器402及通信接口403可以通过内部接口完成相互间的通信。
130.处理器402可能是一个中央处理器(central processing unit，简称为cpu)，或者是特定集成电路(application specific integrated circuit，简称为asic)，或者是被配置成实施本技术实施例的一个或多个集成电路。
131.本实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上的烹饪设备的控制方法。
132.在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示
例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本技术的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或n个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
133.流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更n个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本技术的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本技术的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
134.在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，比如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或n个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(ram)，只读存储器(rom)，可擦除可编辑只读存储器(eprom或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(cdrom)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
135.应当理解，本技术的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，n个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。
136.此外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，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模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块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，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
137.上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本技术的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本技术的限制，本领域的普通技术人员在本技术的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。