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CN108234756B - 通话控制方法、装置及计算机可读存储介质 - Google Patents

通话控制方法、装置及计算机可读存储介质 Download PDF

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CN108234756B CN201711424911.7A CN201711424911A CN108234756B CN 108234756 B CN108234756 B CN 108234756B CN 201711424911 A CN201711424911 A CN 201711424911A CN 108234756 B CN108234756 B CN 108234756B
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Abstract

本公开涉及一种通话控制方法、装置及计算机可读存储介质，所述方法包括：当检测到通话触发信号时，获取车辆的车内噪声信号；对所述车内噪声信号进行时域和频域分析，提取所述车内噪声信号的特征值；根据所述车内噪声信号的特征值，判断所述车辆是否处于行驶状态；当所述车辆处于行驶状态时，拒绝响应所述通话触发信号。通过本公开的技术方案，可以在车辆处于行驶状态时强制禁止驾驶员使用移动终端进行通话，从而保证车辆安全行驶，降低事故发生率。

Description

通话控制方法、装置及计算机可读存储介质
技术领域
本公开涉及终端技术领域，具体地，涉及一种通话控制方法、装置及计算机可读存储介质。
背景技术
很多驾驶员都习惯于在开车时使用手机等移动终端拨打电话，然而，这样容易分散驾驶员的注意力而导致其反应时间增加，从而容易引发交通事故。
发明内容
有鉴于此，本公开提供一种通话控制方法、装置及计算机可读存储介质，用以在车辆处于行驶状态时强制禁止驾驶员使用移动终端进行通话。
为了实现上述目的，根据本公开实施例的第一方面，提供一种通话控制方法，包括：
当检测到通话触发信号时，获取车辆的车内噪声信号；
对所述车内噪声信号进行时域和频域分析，提取所述车内噪声信号的特征值；
根据所述车内噪声信号的特征值，判断所述车辆是否处于行驶状态；
当所述车辆处于行驶状态时，拒绝响应所述通话触发信号。
可选地，所述对所述车内噪声信号进行时域和频域分析，提取所述车内噪声信号的特征值，包括：
从所述车内噪声信号中提取出幅值位于预设范围内的连续噪声信号段；
对所述连续噪声信号段进行傅里叶变换，得到所述连续噪声信号段的频谱；
根据所述连续噪声信号段的频谱，获取所述连续噪声信号段的预设倍频程功率谱密度，其中，所述特征值包括所述连续噪声信号段的频谱和预设倍频程功率谱密度。
可选地，所述根据所述车内噪声信号的特征值，判断所述车辆是否处于行驶状态，包括：
若所述连续噪声信号段的频谱满足预设条件且所述连续噪声信号段的预设倍频程功率谱密度小于预设功率谱密度阈值，则确定所述车辆处于行驶状态。
可选地，所述方法还包括：
获取不同车辆在不同行驶状态下的车内噪声信号作为训练样本；
对所述训练样本进行时域和频域分析，获取所述训练样本的频谱和预设倍频程功率谱密度；
根据所述训练样本的频谱设置所述预设条件并根据所述训练样本的预设倍频程功率谱密度设置所述预设功率谱密度阈值。
根据本公开实施例的第二方面，提供一种通话控制装置，包括：
噪声信号获取模块，用于在检测到通话触发信号时，获取车辆的车内噪声信号；
特征值提取模块，用于对所述车内噪声信号进行时域和频域分析，提取所述车内噪声信号的特征值；
行驶状态判断模块，用于根据所述车内噪声信号的特征值，判断所述车辆是否处于行驶状态；
拒绝响应模块，用于在所述车辆处于行驶状态时，拒绝响应所述通话触发信号。
可选地，所述特征值提取模块包括：
噪声信号段提取子模块，用于从所述车内噪声信号中提取出幅值位于预设范围内的连续噪声信号段；
频谱获取子模块，用于对所述连续噪声信号段进行傅里叶变换，得到所述连续噪声信号段的频谱；
功率谱密度获取子模块，用于根据所述连续噪声信号段的频谱，获取所述连续噪声信号段的预设倍频程功率谱密度，其中，所述特征值包括所述连续噪声信号段的频谱和预设倍频程功率谱密度。
可选地，所述行驶状态判断模块包括：
行驶状态确定子模块，用于在所述连续噪声信号段的频谱满足预设条件且所述连续噪声信号段的预设倍频程功率谱密度小于预设功率谱密度阈值时，确定所述车辆处于行驶状态。
可选地，所述装置还包括：
训练样本获取模块，用于获取不同车辆在不同行驶状态下的车内噪声信号作为训练样本；
训练样本分析模块，用于对所述训练样本进行时域和频域分析，获取所述训练样本的频谱和预设功率谱密度；
设置模块，用于根据所述训练样本的频谱设置所述预设条件并根据所述训练样本的预设倍频程功率谱密度设置所述预设功率谱密度阈值。
根据本公开实施例的第三方面，提供一种通话控制装置，包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为执行本公开实施例提供的通话控制方法。
根据本公开实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该程序指令被处理器执行时实现本公开实施例的第一方面所述方法的步骤。
通过上述技术方案，当检测到通话触发信号时，获取车辆的车内噪声信号并根据车内噪声信号判断车辆是否处于行驶状态，若处于行驶状态，则拒绝响应该通话触发信号，由此，可以在车辆处于行驶状态时强制禁止驾驶员使用移动终端进行通话，从而保证车辆安全行驶，降低事故发生率。
本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
附图是用来提供对本公开的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本公开，但并不构成对本公开的限制。在附图中：
图1是根据本公开一示例性实施例示出的一种通话控制方法的流程图；
图2是根据本公开另一示例性实施例示出的一种通话控制方法的流程图；
图3是根据本公开一示例性实施例示出的一种车内噪声信号的时域示意图；
图4是根据本公开一示例性实施例示出的一种车内噪声信号的频谱图；
图5是根据本公开一示例性实施例示出的一种车内噪声信号的预设倍频程功率谱密度图；
图6是根据本公开一示例性实施例示出的一种设置频谱预设条件和预设功率谱密度的方法的流程图；
图7是根据本公开一示例性实施例示出的一种通话控制装置的框图；
图8是根据本公开另一示例性实施例示出的一种通话控制装置的框图；
图9是根据本公开一示例性实施例示出的一种用于通话控制方法的装置的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本公开，并不用于限制本公开。
图1是根据本公开一示例性实施例示出的一种通话控制方法的流程图，该方法可以应用于移动终端中，其中，移动终端可以是手机、平板电脑、智能可穿戴设备等具有通话功能的电子设备，如图1所示，该方法包括以下步骤：
在步骤S101中，当检测到通话触发信号时，获取车辆的车内噪声信号。
移动终端中通常配置有一颗常开的低功耗麦克风，在本公开的一实施例中，当检测到通话触发信号时，可利用该常开低功耗麦克风获取车辆的车内噪声信号。其中，通话触发信号可以包括来电呼叫信号和拨打呼叫信号。
在步骤S102中，对车内噪声信号进行时域和频域分析，获取车内噪声信号的特征值。
在步骤S103中，根据车内噪声信号的特征值，判断车辆是否处于行驶状态。
在步骤S104中，当车辆处于行驶状态时，拒绝响应通话触发信号。
车内噪声信号包括车辆的发动机和轮胎等发出的噪声信号，而车辆在驻车状态和各种行驶状态下其车内噪声信号在时域和频域上的表现是不相同的。因此，通过对获取到的车内噪声信号进行时域和频域分析，提取出车内噪声信号的特征值，根据特征值可以确定出车辆当前是否处于行驶状态，若车辆处于行驶状态，移动终端则拒绝响应通话触发信号，从而禁止驾驶员在驾驶过程中拨打电话。
在本公开的一实施例中，车内噪声信号的特征值可以包括车内噪声信号的频谱和预设倍频程功率谱密度，相应地，如图2所示，上述步骤S102可以包括：
在步骤S121中，从车内噪声信号中提取出幅值位于预设范围内的连续噪声信号段。
获取到的车内噪声信号中可能混入车内人的谈话声，进而会对检测结果产生影响。而车内噪声信号通常都是稳态信号，其在时域上表现为波动较小且为连续的噪声成分，因此，为了排除混入的车内人谈话，如图3所示，可以采集多段车内噪声信号并从中提取出幅值位于预设范围内的连续噪声信号段，该连续噪声信号段即可认为是车辆的发动机和轮胎发出的稳态噪声。
在步骤S122中，对连续噪声信号段进行傅里叶变换，得到该连续噪声信号段的频谱。
接着，对提取出的连续噪声信号段进行傅里叶变换，可得到该连续噪声信号段的频谱并作为车内噪声信号的频谱，如图4所示。
在步骤S123中，根据连续噪声信号段的频谱，获取该连续噪声信号段的预设倍频程功率谱密度。
车辆的发动机和轮胎等噪声信号的频率主要集中在1kHz之前，因此，在获取到该连续噪声信号段的频谱后，可将20Hz～1kHz的频率范围的频谱按照预设倍频程进行划分并计算每个频段的功率谱密度，即得到车内噪声信号段的预设倍频程功率谱密度。
在本公开的实施例中，预设倍频程可以是1/3倍频程、1/6倍频程、1/12倍频程以及1/24倍频程等。倍频程数越大，检测结果的准确性越高，但鲁棒性较差。因此，综合考虑检测结果的准确性和鲁棒性，优选地，预设倍频程可取1/12倍频程，相应地，获取到的1/12倍频程功率谱密度如图5所示。
此外，由于车辆发动机和轮胎噪声信号通常分布在低频范围，同时考虑到识别结果的准确性，可选取前10个频段的功率谱密度作为车内噪声信号的其中一个特征值以进行后续分析。
相应地，在上述步骤S103中，在获取到车内噪声信号的频谱和预设倍频程功率谱密度后，可对其进行分析，若车内噪声信号的频谱满足预设条件且预设倍频程功率谱密度小于预设功率谱密度阈值，则可判定车辆处于行驶状态。
在本公开的一实施例中，频谱的预设条件和预设功率谱密度阈值可通过对大量积累的不同品牌车辆在不同行驶状态下的车内噪声信号进行大数据机器学习的结果进行设置，具体地，如图6所示，包括：
在步骤S601中，获取不同车辆在不同行驶状态下的车内噪声信号作为训练样本。
在步骤S602中，对训练样本进行时域和频域分析，获取训练样本的频谱和预设倍频程功率谱密度。
需要说明的是，获取训练样本的频谱和预设倍频程功率谱密度的过程可参见上述实施例所述的对车内噪声信号进行时域和频域分析得到车内噪声信号的频谱和预设倍频程功率密度的过程，此处不再赘述。
在步骤S603中，根据训练样本的频谱设置频谱的条件并根据训练样本的预设倍频程功率谱密度设置功率谱密度阈值。
例如，可以根据车辆的行驶状态对训练样本进行分类，即一种行驶状态对应一类训练样本，针对每类训练样本，获取该类中每一训练样本的频谱和预设倍频程功率谱密度。通过对该类训练样本进行时域和频域分析，可得到该类训练样本的频谱和预设倍频程功率谱密度，并可设置该类样本的频谱幅度上限值和下限值以及预设倍频程功率谱密度的上限值。
通过对各类训练样本的频谱及设置的频谱幅度上限值和下限值进行机器学习和分析可得到，车辆处于行驶状态时，其车内噪声信号的频谱表现为从低频到高频呈线性下降趋势且可得到频谱幅度的上限值和下限值，相应地，频谱的预设条件为频谱从低频到高频呈线性下降趋势且幅度位于上限值TH1和下限值TH2之间。
同样，通过对各类训练样本的预设功率谱密度进行机器学习和分析可设置功率谱密度阈值TH3。
需要说明的是，在设置各类训练样本的频谱上限值和下限值时，可首先预设一范围，若频谱的幅度位于该范围内，则逐渐缩小该范围直到频谱的幅度刚好位于该范围内；若频谱的幅度位于该范围外，则逐渐扩大该范围直到频谱的幅度刚好位于该范围内。各类训练样本的功率谱密度的上限值同样适用于此，此处不再赘述。
通过上述技术方案，当检测到通话触发信号时，获取车辆的车内噪声信号并根据车内噪声信号判断车辆是否处于行驶状态，若处于行驶状态，则拒绝响应该通话触发信号，由此，可以在车辆处于行驶状态时强制禁止驾驶员使用移动终端进行通话，从而保证车辆安全行驶，降低事故发生率。
图7是根据本公开一示例性实施例示出的一种通话控制装置700的框图，该装置700可以应用于移动终端中，其中，移动终端可以是手机、平板电脑、智能可穿戴设备等具有通话功能的电子设备，如图7所述，该装置700包括噪声信号获取模块701、特征值提取模块702、行驶状态判断模块703和拒绝响应模块704。
该噪声信号获取模块701，用于在检测到通话触发信号时，获取车辆的车内噪声信号；
该特征值提取模块702，用于对所述车内噪声信号进行时域和频域分析，提取所述车内噪声信号的特征值；
该行驶状态判断模块703，用于根据所述车内噪声信号的特征值，判断所述车辆是否处于行驶状态；
该拒绝响应模块704，用于在所述车辆处于行驶状态时，拒绝响应所述通话触发信号。
可选地，如图8所示，所述特征值提取模块702包括：
噪声信号段提取子模块721，用于从所述车内噪声信号中提取出幅值位于预设范围内的连续噪声信号段；
频谱获取子模块722，用于对所述连续噪声信号段进行傅里叶变换，得到所述连续噪声信号段的频谱；
功率谱密度获取子模块723，用于根据所述连续噪声信号段的频谱，获取所述连续噪声信号段的预设倍频程功率谱密度，其中，所述特征值包括所述连续噪声信号段的频谱和预设倍频程功率谱密度。
可选地，如图8所示，所述行驶状态判断模块703包括：
行驶状态确定子模块731，用于在所述连续噪声信号段的频谱满足预设条件且所述连续噪声信号段的预设倍频程功率谱密度小于预设功率谱密度阈值时，确定所述车辆处于行驶状态。
可选地，如图8所示，所述装置700还包括：
训练样本获取模块705，用于获取不同车辆在不同行驶状态下的车内噪声信号作为训练样本；
训练样本分析模块706，用于对所述训练样本进行时域和频域分析，获取所述训练样本的频谱和预设功率谱密度；
设置模块707，用于根据所述训练样本的频谱设置所述预设条件并根据所述训练样本的预设倍频程功率谱密度设置所述预设功率谱密度阈值。
关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
本公开还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该程序指令被处理器执行时实现本公开提供的通话控制方法的步骤。
图9是根据本公开一示例性实施例示出的一种用于通话控制方法的装置900的框图。例如，装置900可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，平板设备，个人数字助理等。
参照图9，装置900可以包括以下一个或多个组件：处理组件902，存储器904，电力组件906，多媒体组件908，音频组件910，输入/输出(I/O)的接口912，传感器组件914，以及通信组件916。
处理组件902通常控制装置900的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件902可以包括一个或多个处理器920来执行指令，以完成上述的通话控制方法的全部或部分步骤。此外，处理组件902可以包括一个或多个模块，便于处理组件902和其他组件之间的交互。例如，处理组件902可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件908和处理组件902之间的交互。
存储器904被配置为存储各种类型的数据以支持在装置900的操作。这些数据的示例包括用于在装置900上操作的任何应用程序或方法的指令。存储器904可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
电力组件906为装置900的各种组件提供电力。电力组件906可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为装置900生成、管理和分配电力相关联的组件。
多媒体组件908包括在所述装置900和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件908包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当装置900处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
音频组件910被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件910包括一个麦克风(MIC)，当装置900处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器904或经由通信组件916发送。在一些实施例中，音频组件910还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
I/O接口912为处理组件902和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
传感器组件914包括一个或多个传感器，用于为装置900提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件914可以检测到装置900的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为装置900的显示器和小键盘，传感器组件914还可以检测装置900或装置900一个组件的位置改变，用户与装置900接触的存在或不存在，装置900方位或加速/减速和装置900的温度变化。传感器组件914可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件914还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件914还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
通信组件916被配置为便于装置900和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置900可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件916经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件916还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。
在示例性实施例中，装置900可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述通话控制方法。
在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器904，上述指令可由装置900的处理器920执行以完成上述通话控制方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
本领域技术人员在考虑说明书及实践本公开后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
以上结合附图详细描述了本公开的优选实施方式，但是，本公开并不限于上述实施方式中的具体细节，在本公开的技术构思范围内，可以对本公开的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本公开的保护范围。
另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合。为了避免不必要的重复，本公开对各种可能的组合方式不再另行说明。
此外，本公开的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本公开的思想，其同样应当视为本公开所公开的内容。

Claims (6)

1.一种通话控制方法，其特征在于，包括：
当检测到通话触发信号时，获取车辆的车内噪声信号；
对所述车内噪声信号进行时域和频域分析，提取所述车内噪声信号的特征值；
根据所述车内噪声信号的特征值，判断所述车辆是否处于行驶状态；
当所述车辆处于行驶状态时，拒绝响应所述通话触发信号；
其中，所述对所述车内噪声信号进行时域和频域分析，提取所述车内噪声信号的特征值，包括：
从所述车内噪声信号中提取出幅值位于预设范围内的连续噪声信号段；
对所述连续噪声信号段进行傅里叶变换，得到所述连续噪声信号段的频谱；
根据所述连续噪声信号段的频谱，获取所述连续噪声信号段的预设倍频程功率谱密度，其中，所述特征值包括所述连续噪声信号段的频谱和预设倍频程功率谱密度；
所述根据所述车内噪声信号的特征值，判断所述车辆是否处于行驶状态，包括：
若所述连续噪声信号段的频谱满足预设条件且所述连续噪声信号段的预设倍频程功率谱密度小于预设功率谱密度阈值，则确定所述车辆处于行驶状态，所述预设条件为频谱从低频到高频呈线性下降趋势。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取不同车辆在不同行驶状态下的车内噪声信号作为训练样本；
对所述训练样本进行时域和频域分析，获取所述训练样本的频谱和预设倍频程功率谱密度；
根据所述训练样本的频谱设置所述预设条件并根据所述训练样本的预设倍频程功率谱密度设置所述预设功率谱密度阈值。
3.一种通话控制装置，其特征在于，包括：
噪声信号获取模块，用于在检测到通话触发信号时，获取车辆的车内噪声信号；
特征值提取模块，用于对所述车内噪声信号进行时域和频域分析，提取所述车内噪声信号的特征值；
行驶状态判断模块，用于根据所述车内噪声信号的特征值，判断所述车辆是否处于行驶状态；
拒绝响应模块，用于在所述车辆处于行驶状态时，拒绝响应所述通话触发信号；
所述特征值提取模块包括：
噪声信号段提取子模块，用于从所述车内噪声信号中提取出幅值位于预设范围内的连续噪声信号段；
频谱获取子模块，用于对所述连续噪声信号段进行傅里叶变换，得到所述连续噪声信号段的频谱；
功率谱密度获取子模块，用于根据所述连续噪声信号段的频谱，获取所述连续噪声信号段的预设倍频程功率谱密度，其中，所述特征值包括所述连续噪声信号段的频谱和预设倍频程功率谱密度；
所述行驶状态判断模块包括：
行驶状态确定子模块，用于在所述连续噪声信号段的频谱满足预设条件且所述连续噪声信号段的预设倍频程功率谱密度小于预设功率谱密度阈值时，确定所述车辆处于行驶状态，所述预设条件为频谱从低频到高频呈线性下降趋势。
4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
训练样本获取模块，用于获取不同车辆在不同行驶状态下的车内噪声信号作为训练样本；
训练样本分析模块，用于对所述训练样本进行时域和频域分析，获取所述训练样本的频谱和预设功率谱密度；
设置模块，用于根据所述训练样本的频谱设置所述预设条件并根据所述训练样本的预设倍频程功率谱密度设置所述预设功率谱密度阈值。
5.一种通话控制装置，其特征在于，包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为执行如权利要求1或2所述的通话控制方法。
6.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，该程序指令被处理器执行时实现权利要求1或2所述方法的步骤。
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