本發(fā)明涉及智能機器人領(lǐng)域，尤其涉及一種用于智能機器人的多模態(tài)交互方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展，信息技術(shù)、計算機技術(shù)以及人工智能技術(shù)的引入，機器人的研究已經(jīng)逐步走出工業(yè)領(lǐng)域，逐漸擴展到了醫(yī)療、保健、家庭、娛樂以及服務(wù)行業(yè)等領(lǐng)域。而人們對于機器人的要求也從簡單重復(fù)的機械動作提升為具有擬人問答、自主性及與其他機器人進行交互的智能機器人，人機交互也就成為決定智能機器人發(fā)展的重要因素。因此，提升智能機器人的交互能力，改善機器人的類人性和智能性，是現(xiàn)在亟需解決的重要問題。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題之一是需要提供一種能夠在人機交互過程中基于應(yīng)答語句進行多模態(tài)輸出的解決方案。

為了解決上述技術(shù)問題，本申請的實施例首先提供了一種用于智能機器人的多模態(tài)交互方法，所述智能機器人裝載有機器人操作系統(tǒng)，該方法包括：分句處理步驟，獲取多模態(tài)數(shù)據(jù)，根據(jù)所述多模態(tài)數(shù)據(jù)生成待輸出的語音交互數(shù)據(jù)，對所述語音交互數(shù)據(jù)對應(yīng)的文本數(shù)據(jù)進行分句處理；情緒數(shù)據(jù)獲取步驟，解析出各分句中包含的情緒信息，并生成下位機指令集，所述下位機指令集攜帶所述情緒信息；情緒表達步驟，將所述下位機指令集分發(fā)至對應(yīng)模態(tài)的硬件執(zhí)行部件，并控制各硬件執(zhí)行部件基于分句結(jié)果執(zhí)行多模態(tài)輸出。

優(yōu)選地，在所述情緒表達步驟中，按照所述文本數(shù)據(jù)中的分句順序，依次執(zhí)行對應(yīng)的多模態(tài)輸出，以展現(xiàn)每個分句對應(yīng)的情緒表達。

優(yōu)選地，在所述情緒表達步驟中，在如下任一情況下，結(jié)束情緒表達：在語音輸出所述語音交互數(shù)據(jù)的過程中沒有進行情緒表達，則不再展現(xiàn)情緒表達；若上一分句的情緒表現(xiàn)未完畢，則不執(zhí)行新分句的情緒表達。

優(yōu)選地，所述情緒信息包含基于所述語音交互數(shù)據(jù)對應(yīng)的文本表征的情緒參量、語氣參量和分句標識。

優(yōu)選地，在所述情緒表達步驟中，控制各硬件執(zhí)行部件同步執(zhí)行針對同一個分句的動作、表情和/或音效的多模態(tài)輸出，以展現(xiàn)該分句的情緒表達。

本申請的實施例還提供了一種用于智能機器人的多模態(tài)交互系統(tǒng)，所述智能機器人裝載有機器人操作系統(tǒng)，該多模態(tài)交互系統(tǒng)包括：分句處理模塊，其獲取多模態(tài)數(shù)據(jù)，根據(jù)所述多模態(tài)數(shù)據(jù)生成待輸出的語音交互數(shù)據(jù)，對所述語音交互數(shù)據(jù)對應(yīng)的文本數(shù)據(jù)進行分句處理；情緒數(shù)據(jù)獲取模塊，其解析出各分句中包含的情緒信息，并生成下位機指令集，所述下位機指令集攜帶所述情緒信息；情緒表達模塊，其將所述下位機指令集分發(fā)至對應(yīng)模態(tài)的硬件執(zhí)行部件，并控制各硬件執(zhí)行部件基于分句結(jié)果執(zhí)行多模態(tài)輸出。

優(yōu)選地，所述情緒表達模塊，其進一步按照所述文本數(shù)據(jù)中的分句順序，依次執(zhí)行對應(yīng)的多模態(tài)輸出，以展現(xiàn)每個分句對應(yīng)的情緒表達。

優(yōu)選地，所述情緒表達模塊，其進一步在如下任一情況下，結(jié)束情緒表達：在語音輸出所述語音交互數(shù)據(jù)的過程中沒有進行情緒表達，則不再展現(xiàn)情緒表達；若上一分句的情緒表現(xiàn)未完畢，則不執(zhí)行新分句的情緒表達。

優(yōu)選地，所述情緒信息包含基于所述語音交互數(shù)據(jù)對應(yīng)的文本表征的情緒參量、語氣參量和分句標識。

優(yōu)選地，所述情緒表達模塊，其進一步控制各硬件執(zhí)行部件同步執(zhí)行針對同一個分句的動作、表情和/或音效的多模態(tài)輸出，以展現(xiàn)該分句的情緒表達。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，上述方案中的一個或多個實施例可以具有如下優(yōu)點或有益效果：

本發(fā)明實施例通過對待輸出的語音交互數(shù)據(jù)對應(yīng)的文本數(shù)據(jù)進行分句處理，解析出各分句中包含的情緒信息，并生成多組情緒數(shù)據(jù)，然后將各組情緒數(shù)據(jù)分發(fā)至對應(yīng)模態(tài)的硬件執(zhí)行部件，并控制各硬件執(zhí)行部件基于分句結(jié)果執(zhí)行多模態(tài)輸出。本發(fā)明實施例能夠使機器人對一句話中的多個情緒進行展現(xiàn)，使機器人更具備智能性和擬人性，滿足用戶需求，并且增強了智能機器人的多模態(tài)交互能力，改善了用戶體驗。

本發(fā)明的其它特征和優(yōu)點將在隨后的說明書中闡述，并且，部分地從說明書中變得顯而易見，或者通過實施本發(fā)明的技術(shù)方案而了解。本發(fā)明的目的和其他優(yōu)點可通過在說明書、權(quán)利要求書以及附圖中所特別指出的結(jié)構(gòu)和/或流程來實現(xiàn)和獲得。

附圖說明

附圖用來提供對本申請的技術(shù)方案或現(xiàn)有技術(shù)的進一步理解，并且構(gòu)成說明書的一部分。其中，表達本申請實施例的附圖與本申請的實施例一起用于解釋本申請的技術(shù)方案，但并不構(gòu)成對本申請技術(shù)方案的限制。

圖1為根據(jù)本發(fā)明實施例的包括多模態(tài)交互系統(tǒng)10的智能機器人的結(jié)構(gòu)示例圖。

圖2為圖1所示的用于智能機器人的多模態(tài)交互系統(tǒng)100的結(jié)構(gòu)框圖。

圖3為根據(jù)本申請實施例的用于智能機器人的多模態(tài)交互方法的流程一的示意圖。

圖4為根據(jù)本申請實施例的用于智能機器人的多模態(tài)交互方法的流程二的示意圖。

具體實施方式

以下將結(jié)合附圖及實施例來詳細說明本發(fā)明的實施方式，借此對本發(fā)明如何應(yīng)用技術(shù)手段來解決技術(shù)問題，并達成相應(yīng)技術(shù)效果的實現(xiàn)過程能充分理解并據(jù)以實施。本申請實施例以及實施例中的各個特征，在不相沖突前提下可以相互結(jié)合，所形成的技術(shù)方案均在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。

另外，附圖的流程圖示出的步驟可以在諸如一組計算機可執(zhí)行指令的計算機系統(tǒng)中執(zhí)行。并且，雖然在流程圖中示出了邏輯順序，但是在某些情況下，可以以不同于此處的順序執(zhí)行所示出或描述的步驟。

實施例

下面參照圖1來說明本發(fā)明的一實施方式。圖1是表示本發(fā)明實施例的包括多模態(tài)交互系統(tǒng)10的智能機器人的結(jié)構(gòu)示意圖。如圖1所示，該智能機器人包括聽覺系統(tǒng)(asr)101、視覺系統(tǒng)102、其他模態(tài)數(shù)據(jù)輸入設(shè)備10n、多模態(tài)交互系統(tǒng)10以及下位機20。如圖1所示，聽覺系統(tǒng)(asr)101、視覺系統(tǒng)102、其他模態(tài)數(shù)據(jù)輸入設(shè)備10n分別與多模態(tài)交互系統(tǒng)10通信連接，向多模態(tài)交互系統(tǒng)10發(fā)送多模態(tài)數(shù)據(jù)。這些多模態(tài)數(shù)據(jù)可以為將語音、圖像、文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換后的機器識別數(shù)據(jù)?？紤]到上下位機的協(xié)同作用，在一個例子中，聽覺系統(tǒng)(asr)101、視覺系統(tǒng)102、其他模態(tài)數(shù)據(jù)輸入設(shè)備10n、多模態(tài)交互系統(tǒng)10可以設(shè)置在上位機中。

聽覺系統(tǒng)(asr)101可以看作是語音識別系統(tǒng)，該系統(tǒng)101主要包括麥克風(fēng)、a/d轉(zhuǎn)換器、語音識別器等設(shè)備。在用戶發(fā)出語音信息后，聽覺系統(tǒng)(asr)101經(jīng)由麥克風(fēng)采集該模擬語音信號，利用a/d轉(zhuǎn)換器將將模擬語音信號轉(zhuǎn)換成系統(tǒng)能夠處理的語音信號，然后將數(shù)字語音信號輸入至語音識別器中進行語音識別處理。在語音識別的過程中，先對語音信息進行預(yù)處理，然后進行特征提取和訓(xùn)練識別。預(yù)處理主要包括語音信號的預(yù)加重，分幀加窗和端點檢測等工作。語音識別器在將待識別語音經(jīng)過特征提取后的特征參數(shù)與參考模型庫中的各個模式一一進行比較，將相似度最高的模式作為識別的結(jié)果輸出，完成模式的匹配過程，從而實現(xiàn)了語音識別。

視覺系統(tǒng)102主要包括圖像傳感器和圖像數(shù)字處理器等設(shè)備。圖像傳感器可以為ccd攝像器件或cmos攝像器件，主要對用戶當前的面部圖像、姿態(tài)圖像進行采集。圖像數(shù)字處理器具備圖像預(yù)處理功能、圖像分割功能、目標特征提取功能、圖像識別功能等。在對原始圖像進行預(yù)處理時，一般需要執(zhí)行濾波去噪、灰度修正、圖像增強和幾何變換等。而圖像分割一般包括邊緣檢測、二值化、細化和邊緣連接等。在執(zhí)行完上面的動作之后，對目標的特征進行提取，例如提取線段、區(qū)域或特征點等。最后根據(jù)預(yù)定的算法對圖像進行識別，給出定量的檢測結(jié)果。

其他模態(tài)數(shù)據(jù)輸入設(shè)備10n，例如可以是鍵盤、鼠標和觸控屏，供用戶向機器人直接輸入文本數(shù)據(jù)。

多模態(tài)交互系統(tǒng)10主要是根據(jù)多模態(tài)數(shù)據(jù)生成待輸出的語音交互數(shù)據(jù)，將該語音交互數(shù)據(jù)劃分成多個分句，對應(yīng)每個分句都生成情緒信息，并將情緒信息生成下位機指令集分發(fā)給下位機20的對應(yīng)模態(tài)的硬件執(zhí)行部件。多模態(tài)交互系統(tǒng)10在機器人說話時，控制各個硬件執(zhí)行部件(后述的下位機表情模塊201、下位機發(fā)聲模塊202和下位機動作模塊203等)基于分句結(jié)果執(zhí)行多模態(tài)輸出進行機器人的情緒展示。這樣，在人機交互時，機器人可以更好地、擬人地表達，在整個說話過程中，都有對應(yīng)的情緒展示。

在一個例子中，該多模態(tài)交互系統(tǒng)10可以為機器人操作系統(tǒng)中的一個模塊，如圖2所示。多模態(tài)交互系統(tǒng)10包括分句處理模塊110、情緒數(shù)據(jù)獲取模塊120和情緒表達模塊130。分句處理模塊110，其獲取多模態(tài)數(shù)據(jù)，根據(jù)多模態(tài)數(shù)據(jù)生成待輸出的語音交互數(shù)據(jù)，對語音交互數(shù)據(jù)對應(yīng)的文本數(shù)據(jù)進行分句處理。情緒數(shù)據(jù)獲取模塊120，其解析出各分句中包含的情緒信息，并生成下位機指令集，下位機指令集攜帶情緒信息。情緒表達模塊130，其將下位機指令集分發(fā)至對應(yīng)模態(tài)的硬件執(zhí)行部件，并控制各硬件執(zhí)行部件基于分句結(jié)果執(zhí)行多模態(tài)輸出。

具體來說，分句處理模塊110在接收到來自聽覺系統(tǒng)(asr)101、視覺系統(tǒng)102、和/或其他模態(tài)數(shù)據(jù)輸入設(shè)備10n等的傳輸?shù)亩嗄B(tài)數(shù)據(jù)后，查詢語音交互數(shù)據(jù)庫或是根據(jù)某種預(yù)定的算法查找或確定與該多模態(tài)數(shù)據(jù)對應(yīng)的語音交互數(shù)據(jù)。分句處理模塊110對該語音交互數(shù)據(jù)對應(yīng)的文本數(shù)據(jù)進行分句處理，將該文本數(shù)據(jù)分成包含單獨情緒的短句。在執(zhí)行分句處理的過程中，分句處理模塊110可以根據(jù)長句中的標點符號，例如逗號、頓號和句號等來切分成短句。分句處理模塊110還可以通過語義分析來切分長句中的短句，具體語義分析方法可以采用現(xiàn)有的技術(shù)來，此處不再贅述。在執(zhí)行完分句處理之后，對每個分句設(shè)置分句標識。

在一個例子中，情緒數(shù)據(jù)獲取模塊120通過識別與統(tǒng)計分句中的情感詞來判別該分句所表示的情緒信息，情緒信息包含基于語音交互數(shù)據(jù)對應(yīng)的文本表征的情緒參量、語氣參量和分句標識。具體地，先要對分句進行分詞，然后對分離出來的詞語進行情感識別。為了提高分詞的效率和準確度，本實施例中定義了情感辭典數(shù)據(jù)庫，其中包含大部分常用的形容情感的詞匯。對于分好的詞匯，進行情感分類，以確定分句的情感傾向。在識別出情感詞之后，還需要對情感詞前面的修飾詞進行處理，以確定該種情感的強烈程度。在其他例子中，可以采用復(fù)雜的句法分析來識別分句的情感傾向，在確定分句表征的情感后生成對應(yīng)的情緒參量和語氣參量。該情緒參量為對應(yīng)情感的，例如喜、怒、哀、樂等參量表達，而語氣參量主要是語音語調(diào)，主要是指聲音方面的高低、強弱、快慢及音色的等參量。其次，情緒數(shù)據(jù)獲取模塊120根據(jù)解析得到的情緒信息從情感表達數(shù)據(jù)庫中調(diào)取下位機指令集(也可稱為“情緒數(shù)據(jù)包”)，如圖1所示，可以包括單獨的動作指令、表情指令和聲音指令，這些指令實現(xiàn)不同情緒表達時對應(yīng)的動作、表情和/或聲音。其中，情感表達數(shù)據(jù)庫中關(guān)聯(lián)存儲情緒及實現(xiàn)情緒表達的指令。

情緒表達模塊130按照指令的類型將下位機指令集分發(fā)至對應(yīng)的下位機20的硬件模塊中，控制這些硬件模塊按照分句結(jié)果執(zhí)行相應(yīng)的操作。優(yōu)選地，情緒表達模塊130，其進一步按照文本數(shù)據(jù)中的分句順序，依次執(zhí)行對應(yīng)的多模態(tài)輸出，以展現(xiàn)每個分句對應(yīng)的情緒表達。情緒表達模塊130，其進一步在如下任一情況下，結(jié)束情緒表達：在語音輸出所述語音交互數(shù)據(jù)的過程中沒有進行情緒表達，則不再展現(xiàn)情緒表達；若上一分句的情緒表現(xiàn)未完畢，則不執(zhí)行新分句的情緒表達。情緒表達模塊130，其進一步控制各硬件執(zhí)行部件同步執(zhí)行針對同一個分句的動作、表情和/或音效的多模態(tài)輸出，以展現(xiàn)該分句的情緒表達。

再次參考圖1，下位機20包括下位機表情模塊201、下位機發(fā)聲模塊202和下位機動作模塊203。

下位機表情模塊201接收來自情緒表達模塊130的指令，根據(jù)表情指令表達出對應(yīng)的面部表情。該下位機表情模塊201可以為仿人頭部的機構(gòu)，可使用控制硬件表情輸出部件進行控制實現(xiàn)高興、生氣、沮喪等不同的面部表情。當然，考慮到結(jié)構(gòu)的簡易化，該下位機表情模塊201可以是表情顯示屏，根據(jù)指令調(diào)用不同的表情圖像或照片，并通過屏幕顯示的方式展現(xiàn)出這些表情圖像或照片。

下位機發(fā)聲模塊202接收到來自情緒表達模塊130的指令后，根據(jù)聲音指令結(jié)合要發(fā)聲的文本信息進行語音合成，展現(xiàn)出帶有情緒語音的信息。下位機發(fā)聲模塊202接收到聲音指令后，根據(jù)其中的情緒信息進行韻律方面的分析處理，得到語音的時長、音高等韻律信息，根據(jù)這些信息在語音庫中挑選最合適的語音單元，語音單元再經(jīng)調(diào)整和拼接就能得到最終的語音數(shù)據(jù)。

下位機動作模塊203接收到動作指令后，會解析出各個重點關(guān)節(jié)的旋轉(zhuǎn)角度之類的信息，并根據(jù)這些信息驅(qū)動相應(yīng)的關(guān)節(jié)進行動作。下位機動作模塊203可以包括腿部機構(gòu)和臂部機構(gòu)，這些機構(gòu)具有適當?shù)倪\動關(guān)節(jié)數(shù)量，例如由直流伺服電機驅(qū)動，采用蝸輪蝸桿實現(xiàn)關(guān)節(jié)自鎖。在下位機動作模塊203解析得到需要控制哪個關(guān)節(jié)動作以及動作幅度時，則使對應(yīng)的電機驅(qū)動，實現(xiàn)臂部和/或腿部動作。

下面參照圖3來說明具體的實現(xiàn)流程。如圖3所示，在步驟s310中，機器人獲取來自聽覺系統(tǒng)(asr)101、視覺系統(tǒng)102、其他模態(tài)數(shù)據(jù)輸入設(shè)備10n的多模態(tài)數(shù)據(jù)。然后在判斷接收到的多模態(tài)數(shù)據(jù)的類型(步驟s320)，根據(jù)不同的數(shù)據(jù)類型，采用語音識別、文本轉(zhuǎn)換、圖像識別等技術(shù)來將多模態(tài)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成計算機識別的數(shù)據(jù)。在步驟s330中，通過查找問答語料庫的方式或其他設(shè)定算法來查找、確定對應(yīng)的語音回復(fù)信息(文本信息)。通過分句處理，將回復(fù)給用戶的長句劃分成各個分句，并對每個分句設(shè)定分句標識(步驟s340)，以區(qū)分不同的分句，而且便于后面的基于分句的操作處理。例如，在返回給用戶的語音回復(fù)信息為“明天天氣很好，可以開車出去玩，但是開車對環(huán)境不好”。通過依次以設(shè)定的、不同的標點符號來確定該句中包含的分句，劃分成三個分句。在步驟s350中，通過分詞的方式或語義解析的方法依次解析各個分句的情緒信息。還是以“明天天氣很好，可以開車出去玩，但是開車對環(huán)境不好”中的一個分句“但是開車對環(huán)境不好”為例，通過對該分句進行分詞得到“但是”、“開車”、“對”、“環(huán)境”、“不好”，查詢情感辭典數(shù)據(jù)庫得到這幾個詞表現(xiàn)的情緒信息是消極的，因此設(shè)定情緒參量為消極(例如沮喪、難過)，語氣參量為聲調(diào)低沉等。最后，基于各分句的情緒信息從下位機指令集數(shù)據(jù)庫中調(diào)用對應(yīng)的下位機指令。

在進行語音回復(fù)數(shù)據(jù)的輸出過程中，參照圖4來執(zhí)行相應(yīng)的操作。首先在接收到下位機指令集時，先判斷上一分句的語音輸出是否完成(步驟s410)，若已經(jīng)完成，則進一步判斷上一句的情緒表達是否完成(步驟s430)，若沒有完成，則進入步驟s420判斷是否在進行語音輸出的過程中還有情緒表達，此處的情緒表達主要指機器人面部表情或動作的情緒表達。若在步驟s420中判斷在語音輸出的過程中沒有情緒表達，則即使對應(yīng)該語音輸出的過程中應(yīng)控制某些硬件進行表情展示的操作，此時也暫停執(zhí)行。此處主要是考慮避免與下一分句輸出時的硬件沖突。另一方面，若判斷在語音輸出的過程中存在其他情緒表達，則進入步驟s430。在s430中，判斷上一句的情緒表達是否完成，若是，則將硬件進行初始化(步驟s440)，否則繼續(xù)情緒表達，不執(zhí)行下一指令集中的情緒表達，此處也是考慮到硬件沖突的問題，情緒表達需要依賴于各個硬件，如上一句的情緒表達涉及機器人的手臂，需要舉起手臂以表達高興直至手臂放下，下一分句的情緒表達需要手臂橫向揮動，此時的指令是以從手臂在身體兩側(cè)垂下的初始位置開始設(shè)置的執(zhí)行指令，需要等待上一分句情緒表現(xiàn)完成。在硬件初始化后，對接收到的下位機指令集進行解析(s450)，不同的硬件模塊執(zhí)行對應(yīng)的指令，優(yōu)選地，同步執(zhí)行針對同一個分句的動作、表情和/或音效的多模態(tài)輸出，以展現(xiàn)該分句的情緒表達(s460)。

在其他例子中，需要說明的是，考慮到云計算網(wǎng)絡(luò)可以將海量的大數(shù)據(jù)計算和大規(guī)模存儲分散到大量低廉的計算設(shè)備上，根據(jù)需要提取存儲空間、計算資源。因此，本發(fā)明實施例的機器人大腦可以使用云計算技術(shù)通過互聯(lián)網(wǎng)訪問“云服務(wù)器”中的幾乎任何資源，而不用考慮計算能力、存儲能力、帶寬、可靠性和安全性等問題，因此上述的步驟s330～s350可以在云服務(wù)器中進行計算分析。機器人的多模態(tài)交互系統(tǒng)10此時就充當通信模塊，將識別內(nèi)容加到請求協(xié)議中，發(fā)送給云端服務(wù)器，云端服務(wù)器執(zhí)行分句處理模塊110、情緒數(shù)據(jù)獲取模塊120等模塊類似的處理，返回結(jié)果給多模態(tài)交互系統(tǒng)10。多模態(tài)交互系統(tǒng)10根據(jù)協(xié)議解析出包含待回應(yīng)的語句內(nèi)容、情緒參量、語氣參量和分句標識，多模態(tài)交互系統(tǒng)10根據(jù)這些內(nèi)容調(diào)取本地存儲的下位機指令。

本發(fā)明實施例通過對待輸出的語音交互數(shù)據(jù)對應(yīng)的文本數(shù)據(jù)進行分句處理，解析出各分句中包含的情緒信息，并生成多組情緒數(shù)據(jù)，然后將各組情緒數(shù)據(jù)分發(fā)至對應(yīng)模態(tài)的硬件執(zhí)行部件，并控制各硬件執(zhí)行部件基于分句結(jié)果執(zhí)行多模態(tài)輸出。本發(fā)明實施例能夠使機器人對一句話中的多個情緒進行展現(xiàn)，使機器人更具備智能性和擬人性，滿足用戶需求，并且增強了智能機器人的多模態(tài)交互能力，改善了用戶體驗。

由于本發(fā)明的方法描述的是在計算機系統(tǒng)中實現(xiàn)的。該計算機系統(tǒng)例如可以設(shè)置在機器人的控制核心處理器中。例如，本文所述的方法可以實現(xiàn)為能以控制邏輯來執(zhí)行的軟件，其由機器人操作系統(tǒng)中的cpu來執(zhí)行。本文所述的功能可以實現(xiàn)為存儲在非暫時性有形計算機可讀介質(zhì)中的程序指令集合。當以這種方式實現(xiàn)時，該計算機程序包括一組指令，當該組指令由計算機運行時其促使計算機執(zhí)行能實施上述功能的方法。可編程邏輯可以暫時或永久地安裝在非暫時性有形計算機可讀介質(zhì)中，例如只讀存儲器芯片、計算機存儲器、磁盤或其他存儲介質(zhì)。除了以軟件來實現(xiàn)之外，本文所述的邏輯可利用分立部件、集成電路、與可編程邏輯設(shè)備(諸如，現(xiàn)場可編程門陣列(fpga)或微處理器)結(jié)合使用的可編程邏輯，或者包括它們?nèi)我饨M合的任何其他設(shè)備來體現(xiàn)。所有此類實施例旨在落入本發(fā)明的范圍之內(nèi)。

應(yīng)該理解的是，本發(fā)明所公開的實施例不限于這里所公開的特定結(jié)構(gòu)、處理步驟或材料，而應(yīng)當延伸到相關(guān)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員所理解的這些特征的等同替代。還應(yīng)當理解的是，在此使用的術(shù)語僅用于描述特定實施例的目的，而并不意味著限制。

說明書中提到的“一個實施例”或“實施例”意指結(jié)合實施例描述的特定特征、結(jié)構(gòu)或特性包括在本發(fā)明的至少一個實施例中。因此，說明書通篇各個地方出現(xiàn)的短語“一個實施例”或“實施例”并不一定均指同一個實施例。

雖然本發(fā)明所公開的實施方式如上，但所述的內(nèi)容只是為了便于理解本發(fā)明而采用的實施方式，并非用以限定本發(fā)明。任何本發(fā)明所屬技術(shù)領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員，在不脫離本發(fā)明所公開的精神和范圍的前提下，可以在實施的形式上及細節(jié)上作任何的修改與變化，但本發(fā)明的專利保護范圍，仍須以所附的權(quán)利要求書所界定的范圍為準。