信号处理方法、芯片、电子设备及存储介质

技术领域

本申请涉及信号处理领域，尤其涉及一种信号处理方法、芯片、电子设备及存储介质。

背景技术

随着人工智能(Artificial Intelligence，AI)语音技术的不断发展，智能语音交互系统得到了广泛的使用。然而，由于外界环境的复杂性，语音识别系统的准确性会受到噪声、干扰、回声及混响等多种因素的影响。

目前，为了降低上述影响，通常使用的手段是波束成形技术或盲源分离技术。对于盲源分离技术来说，由于外界环境因素的复杂性，对算法的鲁棒性要求较高，然而，目前的盲源分离算法通常会存在一些不鲁棒的情况，而为了提高算法的鲁棒性，就会增加其复杂性，从而会降低其性能，因此，如何在性能及鲁棒性之间进行平衡是目前亟需解决的问题。

发明内容

本申请提供了一种信号处理方法、芯片、电子设备及存储介质，有助于平衡盲源分离算法中的性能和鲁棒性，提升语音信号的信噪比。

第一方面，本申请提供了一种信号处理方法，包括：

获取输入信号，所述输入信号为多个麦克风接收到的语音信号；

对所述输入信号中的第N帧进行协方差矩阵估计，得到所述第N帧的目标协方差矩阵；

基于所述第N帧的目标协方差矩阵进行解混矩阵更新，得到所述第N帧的解混矩阵中的目标元素；

基于所述第N帧的解混矩阵中的目标元素进行幅度解混，得到所述第N帧的目标解混矩阵；

基于所述第N帧的目标解混矩阵及所述第N帧的输入信号进行信号分离，得到所述第N帧的输出信号；

其中，在对所述第N帧进行协方差矩阵估计的过程中，对第N-1帧的目标协方差矩阵的病态程度进行判断，基于判断结果确定所述第N帧的目标协方差矩阵，所述第N-1帧为所述第N帧的上一帧，所述N为大于2的正整数。

本申请中，通过在对协方差矩阵进行估计时进行病态矩阵的判断，由此可以选择出最优的加载，从而可以既保证算法的收敛速度，又保证的算法的稳定性，进而可以提升算法的鲁棒性以及信噪比。

其中一种可能的实现方式中，所述对第N-1帧的目标协方差矩阵的病态程度进行判断，基于判断结果确定所述第N帧的目标协方差矩阵包括：

若第N-1帧的目标协方差矩阵的条件数大于预设第一阈值，进行对角加载，以获得第N帧的目标协方差矩阵。

其中一种可能的实现方式中，进行对角加载的权重值由所述第N帧的协方差矩阵的对角线元素确定。

其中一种可能的实现方式中，所述基于所述第N帧的解混矩阵中的目标元素进行幅度解混，得到所述第N帧的目标解混矩阵包括：

在进行幅度解混的过程中，对所述第N-1帧的目标解混矩阵的病态程度进行判断，基于判断结果确定所述第N帧的目标解混矩阵。

本申请中，通过对解混矩阵的病态程度的判断，可以在解混矩阵病态程度较高时，提供相应的保护机制，从而可以保证算法的鲁棒性。

其中一种可能的实现方式中，所述对所述第N-1帧的目标解混矩阵的病态程度进行判断，基于判断结果确定所述第N帧的目标解混矩阵包括：

若所述第N-1帧的目标解混矩阵的条件数大于预设第二阈值，将所述第N-1帧的目标解混矩阵作为所述第N帧的目标解混矩阵。

其中一种可能的实现方式中，所述方法还包括：

若所述第N-1帧的目标解混矩阵的条件数小于或等于预设第二阈值，所述第N帧的目标解混矩阵由所述第N帧的参考解混矩阵确定，所述第N帧的参考解混矩阵由所述第N帧的解混矩阵中的目标元素构成。

第二方面，本申请提供了一种芯片，包括一个或多个功能模块，所述一个或多个功能模块用于执行如第一方面所述的信号处理方法。

第三方面，本申请提供了一种电子设备，包括：处理器和存储器，所述存储器用于存储计算机程序；所述处理器用于运行所述计算机程序，实现如第一方面所述的信号处理方法。

第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机程序，当其在计算机上运行时，使得计算机实现如第一方面所述的信号处理方法。

第五方面，本申请提供一种计算机程序，当上述计算机程序在电子设备的处理器上运行时，使得所述电子设备执行第一方面所述的信号处理方法。

在一种可能的设计中，第五方面中的程序可以全部或者部分存储在与处理器封装在一起的存储介质上，也可以部分或者全部存储在不与处理器封装在一起的存储器上。

附图说明

图1为本申请提供的应用场景架构示意图；

图2为本申请实施例提供的盲源分离算法的结构示意图；

图3为本申请实施例提供的信号处理方法的流程示意图；

图4为本申请实施例提供的芯片的结构示意图；

图5为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

本申请实施例中，除非另有说明，字符“/”表示前后关联对象是一种或的关系。例如，A/B可以表示A或B。“和/或”描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系。例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。

需要指出的是，本申请实施例中涉及的“第一”、“第二”等词汇，仅用于区分描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量，也不能理解为指示或暗示顺序。

本申请实施例中，“至少一个”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。此外，“以下至少一项(个)”或者其类似表达，是指的这些项中的任意组合，可以包括单项(个)或复数项(个)的任意组合。例如，A、B或C中的至少一项(个)，可以表示：A，B，C，A和B，A和C，B和C，或A、B和C。其中，A、B、C中的每个本身可以是元素，也可以是包含一个或多个元素的集合。

本申请实施例中，“示例的”、“在一些实施例中”、“在另一实施例中”等用于表示作例子、例证或说明。本申请中被描述为“示例”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用示例的一词旨在以具体方式呈现概念。

本申请实施例中的“的(of)”、“相应的(corresponding，relevant)”和“对应的(corresponding)”有时可以混用，应当指出的是，在不强调其区别时，所要表达的含义是一致的。本申请实施例中，通信、传输有时可以混用，应当指出的是，在不强调其区别时，其所表达的含义是一致的。例如，传输可以包括发送和/或接收，可以为名词，也可以是动词。

本申请实施例中涉及的等于可以与大于连用，适用于大于时所采用的技术方案，也可以与小于连用，适用于小于时所采用的技术方案。需要说明的是，当等于与大于连用时，不能与小于连用；当等于与小于连用时，不与大于连用。

在远场智能语音交互系统中，由于麦克风接收到的信号会受到环境中的干扰，噪声等影响，会降低语音识别的准确性，从而会影响整个交互过程，严重影响用户的使用体验。为了降低上述影响，目前的做法是通常会在语音识别系统之前，添加一个前端降噪模块，用于抑制噪声及干扰信号。

目前，该前端降噪模块通常使用两类算法：一类为传统的单通道降噪算法，例如，谱减法、维纳滤波法、基于统计的方法和基于AI神经网络的方法。上述算法通常对于像白噪声、粉红噪声等平稳噪声具有一定的效果，但是很难对日常生活中遇到的非平稳干扰信号进行抑制；另一类为基于多通道的麦克风阵列算法，例如：波束形成算法、盲源分离算法、多通道噪声抑制方法等。

其中，常用的多通道麦克风阵列算法主要有波束形成算法和盲源分离算法。波束形成算法需要预先知道麦克风的拾音位置，同时波束形成算法不能对来自于同一个方向上的干扰信号进行抑制。因此，盲源分离算法由于其不需要预先知道麦克风的位置，和可以解决同向干扰问题得到了广泛的应用。

然而，盲源分离算法也存在鲁棒性的问题，例如，在盲源分离算法的求解过程中，会涉及到很多的矩阵求逆运算，通常在矩阵病态之后，再进行矩阵求逆就会出现不稳定的问题，而病态矩阵是指条件数很大的非奇异矩阵，该病态矩阵是一种特殊矩阵。病态矩阵的逆和以其为系数矩阵的方程组的解对微小扰动十分敏感，对数值求解会带来很大困难，由此在盲源分离算法中会影响到盲源分离算法的准确性。

目前的解决方案是：在盲源分离算法运算的初期，加入一个单位阵，进行对角加载，这样可以有效的解决盲源分离最开始不可逆的问题。然而，上述解决方案通常会引起收敛速度变慢问题，同时，对于在运算过程中的病态矩阵不能进行很好的监控。

基于上述问题，本申请实施例提出了一种信号处理方法，应用于电子设备，该电子设备可以是具有语音识别系统的智能终端。电子设备可以是固定终端，例如，台式机电脑、监控设备、智慧屏、大屏、笔记本电脑等，电子设备也可以是移动终端，例如，手机、平板、车载终端，行车记录仪等。移动终端也可以称为用户设备(User Equipment，UE)、接入终端、用户单元、用户站、移动站、移动台、远方站、远程终端、移动设备、用户终端、终端、无线通信设备、用户代理或用户装置。移动终端可以是WLAN中的站点(STAION，ST)，可以是蜂窝电话、无绳电话、会话启动协议(Session Initiation Protocol，SIP)电话、无线本地环路(Wireless Local Loop，WLL)站、个人数字处理(Personal Digital Assistant，PDA)设备、具有无线通信功能的手持设备、计算设备或连接到无线调制解调器的其它处理设备、车载设备、车联网终端、电脑、膝上型计算机、手持式通信设备、手持式计算设备、卫星无线设备、无线调制解调器卡、电视机顶盒(set top box，STB)、用户驻地设备(customer premiseequipment，CPE)和/或用于在无线系统上进行通信的其它设备以及下一代通信系统，例如，5G网络中的移动终端或者未来演进的公共陆地移动网络(Public Land Mobile Network，PLMN)网络中的移动终端等。该移动终端还可以是可穿戴设备。可穿戴设备也可以称为穿戴式智能设备，是应用穿戴式技术对日常穿戴进行智能化设计、开发出可以穿戴的设备的总称，如眼镜、手表等。

现结合图1-图3对本申请实施例提供的信号处理方法进行示例性说明。

如图1所示为盲源分离算法的应用场景示意图。参考图1，s1(t)和s2(t)分别为在t时刻的两个源信号，其中，该源信号可以认为是两个说话人的语音信号。通过麦克风接收上述语音信号后，可以得到观测信号x1(t)和x2(t)。

可以理解的是，语音信号通过空气传播，因此，可以将空气传播的通道看做一个混合信道，通过矩阵H

x

x

从上述公式(1)和(2)可以看出，由于源信号s1(t)和s2(t)是未知的，且矩阵H

y

y

图2为本申请实施例提供的盲源分离算法的结构示意图。参考图2，输入信号x经过协方差矩阵估计、解混矩阵更新及幅度解混后可以得到解混矩阵W，接着，通过输入信号x与解混矩阵W可以得到输出信号y，可以理解的是，该输入信号x可以是上述观测信号，该输出信号y可以是上述目标信号，也就是对观测信号进行分离后获得的源信号。输出信号y的具体计算公式可以参考上述公式(3)和(4)，在此不再赘述。

图3为本申请提供的信号处理方法一个实施例的流程示意图，具体包括以下步骤：

步骤301，获取输入信号。

具体地，可以通过麦克风进行接收以得到输入信号，其中，该输入信号可以是2个，例如，可以通过两个麦克风采集两个语音源的语音信号，或者该输入信号也可以是大于2个，例如，可以通过大于2个的麦克风采集大于2个语音源的语音信号，本申请实施例对此不作特殊限定。

以图1为例，该输入信号可以是观测信号x1(t)和x2(t)。

步骤302，对输入信号进行协方差矩阵估计，得到目标协方差矩阵。

具体地，为了保证算法的鲁棒性，常用的方式通常是通过初始化一个单位阵作为噪声协方差矩阵的初始状态。

其中，协方差矩阵的计算公式如下：

V′

其中，α为平滑因子，可以在0-1中进行取值，

可以理解的是，V

然而，上述这种方式会存在两个严重的问题，一个是严重影响盲源分离算法的收敛速度；另一个是无法在算法的运行过程中，提供一个鲁棒性的监控。

由此，本申请实施例首先对上一帧的协方差矩阵V

通过上述对角加载后得到的目标协方差矩阵可以通过如下公式表示：

其中，进行max(abs(X(ω,τ)×X

通过上述判断过程，可以选择出最优的加载，既可以保证算法的收敛速度，又可以保证不会过量加载，从而可以保证算法的稳定性，使得该算法更具有鲁棒性。

步骤303，基于目标协方差矩阵进行解混矩阵更新，得到解混矩阵中的目标元素。

具体地，当获得目标协方差矩阵之后，可以基于该目标协方差矩阵接着进行解混矩阵的更新，由此可以获得解混矩阵中的目标元素。

其中，解混矩阵更新的公式如下所示：

ω

W(ω,τ)为解混矩阵，也可以称之为分离矩阵，可以理解的是，该解混矩阵可以由元素ω

可以理解的是，该解混矩阵W(ω,τ)初始化可以为单位阵，通过对单位阵的不断的迭代更新，由此可以完成盲源分离的任务。

解混矩阵更新的方式具体可以参考现有方式，在此不再赘述。

步骤304，基于目标元素得到目标解混矩阵。

具体地，传统的幅度解混的方式可以通过如下计算公式表征：

W″(ω,τ)＝diag(W′(ω,τ)

其中，W″(ω,τ)为目标解混矩阵，也可以认为是期望得到的解混矩阵。W′(ω,τ)为经过例如步骤303中的解混矩阵更新后得到的参考解混矩阵，示例性的，W′(ω,τ)＝[ω′

可以理解的是，当获得目标解混矩阵W″(ω,τ)后，可以通过目标解混矩阵W″(ω,τ)与输入信号x得到输出信号y，输出信号y的具体的计算方式可以参考上述实施例中的相关描述，在此不再赘述。

然而，在实际的计算过程中，解混矩阵的病态程度会严重影响到算法输出的性能。为了减小这种影响，本申请实施例在计算过程中还加入了保护机制，以进一步保证算法的鲁棒性。示例性的，在任一帧的当前频点出现病态矩阵的情况时，为了保证盲源分离算法不出问题，可以丢弃本次计算获得的参考解混矩阵，并可以将上一帧获取的目标解混矩阵作为当前帧的目标解混矩阵，由此可以降低上述病态矩阵的影响，从而可以提高算法的鲁棒性。

示例性的，以W″

当对第N帧信号进行处理时，若参考解混矩阵W′

若参考解混矩阵W′

步骤305，基于目标解混矩阵及输入信号得到输出信号。

具体地，当获得目标解混矩阵后，可以基于目标解混矩阵及输入信号得到输出信号。其中，输出信号的计算方式具体可以参考公式(3)和(4)，在此不再赘述。

本申请实施例中，通过在对协方差矩阵进行估计时进行病态矩阵的判断，由此可以选择出最优的加载，从而可以既保证算法的收敛速度，又保证的算法的稳定性，进而可以提升算法的鲁棒性以及信噪比。

图4为本申请芯片一个实施例的结构示意图，如图4所示，上述芯片40可以包括：获取模块41、估计模块42、更新模块43、解混模块44及分离模块45；其中，

获取模块41，用于获取输入信号，所述输入信号为多个麦克风接收到的语音信号；

估计模块42，用于对所述输入信号中的第N帧进行协方差矩阵估计，得到所述第N帧的目标协方差矩阵；其中，在对所述第N帧进行协方差矩阵估计的过程中，对第N-1帧的目标协方差矩阵的病态程度进行判断，基于判断结果确定所述第N帧的目标协方差矩阵，所述第N-1帧为所述第N帧的上一帧，所述N为大于2的正整数；

更新模块43，用于基于所述第N帧的目标协方差矩阵进行解混矩阵更新，得到所述第N帧的解混矩阵中的目标元素；

解混模块44，用于基于所述第N帧的解混矩阵中的目标元素进行幅度解混，得到所述第N帧的目标解混矩阵；

分离模块45，用于基于所述第N帧的目标解混矩阵及所述第N帧的输入信号进行信号分离，得到所述第N帧的输出信号。

其中一种可能的实现方式中，上述估计模块42具体用于若第N-1帧的目标协方差矩阵的条件数大于预设第一阈值，进行对角加载，以获得第N帧的目标协方差矩阵。

其中一种可能的实现方式中，进行对角加载的权重值由所述第N帧的协方差矩阵的对角线元素确定。

其中一种可能的实现方式中，上述解混模块44具体用于在进行幅度解混的过程中，对所述第N-1帧的目标解混矩阵的病态程度进行判断，基于判断结果确定所述第N帧的目标解混矩阵。

其中一种可能的实现方式中，上述解混模块44具体用于若所述第N-1帧的目标解混矩阵的条件数大于预设第二阈值，将所述第N-1帧的目标解混矩阵作为所述第N帧的目标解混矩阵。

其中一种可能的实现方式中，上述解混模块44还用于若所述第N-1帧的目标解混矩阵的条件数小于或等于预设第二阈值，所述第N帧的目标解混矩阵由所述第N帧的参考解混矩阵确定，所述第N帧的参考解混矩阵由所述第N帧的解混矩阵中的目标元素构成。

图4所示实施例提供的芯片40可用于执行本申请所示方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果可以进一步参考方法实施例中的相关描述。

应理解以上芯片40的各个模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也可以物理上分开。且这些模块可以全部以软件通过处理元件调用的形式实现；也可以全部以硬件的形式实现；还可以部分模块以软件通过处理元件调用的形式实现，部分模块通过硬件的形式实现。例如，检测模块可以为单独设立的处理元件，也可以集成在电子设备的某一个芯片中实现。其它模块的实现与之类似。此外这些模块全部或部分可以集成在一起，也可以独立实现。在实现过程中，上述方法的各步骤或以上各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。

例如，以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit；以下简称：ASIC)，或，一个或多个微处理器(Digital Signal Processor；以下简称：DSP)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array；以下简称：FPGA)等。再如，这些模块可以集成在一起，以片上系统(System-On-a-Chip；以下简称：SOC)的形式实现。

以上各实施例中，涉及的处理器可以例如包括CPU、DSP、微控制器或数字信号处理器，还可包括GPU、嵌入式神经网络处理器(Neural-network Process Units；以下简称：NPU)和图像信号处理器(Image Signal Processing；以下简称：ISP)，该处理器还可包括必要的硬件加速器或逻辑处理硬件电路，如ASIC，或一个或多个用于控制本申请技术方案程序执行的集成电路等。此外，处理器可以具有操作一个或多个软件程序的功能，软件程序可以存储在存储介质中。

下面结合图5进一步介绍本申请实施例中提供的示例性电子设备。图5示出了电子设备500的结构示意图。

上述电子设备500可以包括：至少一个处理器；以及与上述处理器通信连接的至少一个存储器，其中：上述存储器存储有可被上述处理器执行的程序指令，处理器调用上述程序指令能够执行本申请图1所示实施例提供的测试方法。

图5示出了适用于实现本申请实施方式的示例性电子设备500的框图。图5显示的电子设备500仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图5所示，电子设备500以通用计算设备的形式表现。电子设备500的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器510，存储器520，连接不同系统组件(包括存储器520和处理器510)的通信总线540以及通信接口530。

通信总线540表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(Industry StandardArchitecture；以下简称：ISA)总线，微通道体系结构(Micro Channel Architecture；以下简称：MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(Video Electronics StandardsAssociation；以下简称：VESA)局域总线以及外围组件互连(Peripheral ComponentInterconnection；以下简称：PCI)总线。

电子设备500典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被电子设备访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。

存储器520可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(Random Access Memory；以下简称：RAM)和/或高速缓存存储器。电子设备可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。尽管图5中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如：光盘只读存储器(Compact Disc Read Only Memory；以下简称：CD-ROM)、数字多功能只读光盘(Digital Video Disc Read Only Memory；以下简称：DVD-ROM)或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与通信总线540相连。存储器520可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本申请各实施例的功能。

具有一组(至少一个)程序模块的程序/实用工具，可以存储在存储器520中，这样的程序模块包括——但不限于——操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块通常执行本申请所描述的实施例中的功能和/或方法。

电子设备500也可以与一个或多个外部设备(例如键盘、指向设备、显示器等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备交互的设备通信，和/或与使得该电子设备能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过通信接口530进行。并且，电子设备500还可以通过网络适配器(图5中未示出)与一个或者多个网络(例如局域网(Local Area Network；以下简称：LAN)，广域网(Wide Area Network；以下简称：WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信，上述网络适配器可以通过通信总线540与电子设备的其它模块通信。应当明白，尽管图5中未示出，可以结合电子设备500使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、磁盘阵列(Redundant Arrays of Independent Drives；以下简称：RAID)系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

处理器510通过运行存储在存储器520中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本申请实施例提供的方法。

可以理解的是，本申请实施例示意的各模块间的接口连接关系，只是示意性说明，并不构成对电子设备500的结构限定。在本申请另一些实施例中，电子设备500也可以采用上述实施例中不同的接口连接方式，或多种接口连接方式的组合。

以上各实施例中，涉及的处理器可以例如包括CPU、DSP、微控制器或数字信号处理器，还可包括GPU、嵌入式神经网络处理器(Neural-network Process Units；以下简称：NPU)和图像信号处理器(Image Signal Processing；以下简称：ISP)，该处理器还可包括必要的硬件加速器或逻辑处理硬件电路，如ASIC，或一个或多个用于控制本申请技术方案程序执行的集成电路等。此外，处理器可以具有操作一个或多个软件程序的功能，软件程序可以存储在存储介质中。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机程序，当其在计算机上运行时，使得计算机执行本申请所示实施例提供的方法。

本申请实施例还提供一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机程序，当其在计算机上运行时，使得计算机执行本申请所示实施例提供的方法。

本申请实施例中，“至少一个”是指一个或者多个，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示单独存在A、同时存在A和B、单独存在B的情况。其中A，B可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“以下至少一项”及其类似表达，是指的这些项中的任意组合，包括单项或复数项的任意组合。例如，a，b和c中的至少一项可以表示：a，b，c，a和b，a和c，b和c或a和b和c，其中a，b，c可以是单个，也可以是多个。

本领域普通技术人员可以意识到，本文中公开的实施例中描述的各单元及算法步骤，能够以电子硬件、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，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

所属领域的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。

在本申请所提供的几个实施例中，任一功能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，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请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)执行本申请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(Read-Only Memory；以下简称：ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory；以下简称：RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。