[0001] 本公开的实施方式涉及计算机技术领域，更具体地，本公开的实施方式涉及生成语音试题的方法，以及执行前述方法的电子设备和计算机可读存储介质。

[0002] 在语言的学习或教学等场景中，通常会利用听力和/或口语等类型的试题来辅助用户进行语言学习。然而，这些听力和/或口语类的试题通常需要专业出题人员进行人工出题，这种人工出题方式不仅人力成本高，且出题效率较低。

[0003] 本部分旨在为权利要求书中陈述的本公开的实施方式提供背景或上下文。此处的描述可包括可以探究的概念，但不一定是之前已经想到或者已经探究的概念。因此，除非在此指出，否则在本部分中描述的内容对于本申请的说明书和权利要求书而言不是现有技术，并且并不因为包括在本部分中就承认是现有技术。

[0019] 下面将参考若干示例性实施方式来描述本公开的原理和精神。应当理解，给出这些实施方式仅仅是为了使本领域技术人员能够更好地理解进而实现本公开，而并非以任何方式限制本公开的范围。相反，提供这些实施方式是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。

[0020] 图1示出了适于实现本公开实施方式的示例性计算系统100的框图。如图1所示，计算系统100可以包括：中央处理单元(CPU)101、随机存取存储器(RAM)102、只读存储器(ROM)103、系统总线104、硬盘控制器105、键盘控制器106、串行接口控制器107、并行接口控制器
108、显示控制器109、硬盘110、键盘111、串行外部设备112、并行外部设备113和显示器114。
这些设备中，与系统总线104耦合的有CPU 101、RAM 102、ROM 103、硬盘控制器105、键盘控制器106、串行控制器107、并行控制器108和显示控制器109。硬盘110与硬盘控制器105耦合，键盘111与键盘控制器106耦合，串行外部设备112与串行接口控制器107耦合，并行外部设备113与并行接口控制器108耦合，以及显示器114与显示控制器109耦合。应当理解，图1所述的结构框图仅仅是为了示例的目的，而不是对本公开范围的限制。在某些情况下，可以根据具体情况增加或减少某些设备。

[0021] 本领域技术技术人员知道，本公开的实施方式可以实现为一种系统、方法或计算机程序产品。因此，本公开可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件、完全的软件(包括固件、驻留软件、微代码等)，或者硬件和软件结合的形式，本文一般称为“电路”、“模块”、“单元”或“系统”。此外，在一些实施例中，本公开还可以实现为在一个或多个计算机可读介质中的计算机程序产品的形式，该计算机可读介质中包含计算机可读的程序代码。

[0022] 可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是，但不限于，电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举示例)例如可以包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD‑ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

[0023] 计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。

[0024] 计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

[0025] 可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络(包括局域网(LAN)或广域网(WAN))连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

[0026] 下面将参照本公开实施例的方法的流程图和设备(或系统)的框图描述本公开的实施方式。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合都可以由计算机程序指令实现。这些计算机程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，这些计算机程序指令通过计算机或其它可编程数据处理装置执行，产生了实现流程图和/或框图中的方框中规定的功能/操作的装置。

[0027] 也可以把这些计算机程序指令存储在能使得计算机或其它可编程数据处理装置以特定方式工作的计算机可读介质中，这样，存储在计算机可读介质中的指令就产生出一个包括实现流程图和/或框图中的方框中规定的功能/操作的指令装置的产品。

[0028] 也可以把计算机程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机或其它可编程装置上执行的指令能够提供实现流程图和/或框图中的方框中规定的功能/操作的过程。

[0029] 根据本公开的实施方式，提出了一种生成语音试题的方法、电子设备及计算机可读存储介质。此外，附图中的任何元素数量均用于示例而非限制，以及任何命名都仅用于区分，而不具有任何限制含义。

[0030] 下面参考本公开的若干代表性实施方式，详细阐释本公开的原理和精神。

[0031] 发明人发现，目前针对听力、口语等语音类试题的出题效果不理想。具体地，当前在针对例如听力、口语类语音试题出题过程中，需要专业的出题人员(例如具备较强语言能力以及出题经验的人员等)进行人工出题。例如，需要人工进行试题搜集，然后再依据经验进行调整。可以看出，这种人工出题方式需要投入大量人力资源，且人为进行试题收集、筛选、修改等，无法确保整个试题的出题效率以及质量等。

[0032] 对此，发明人经研究发现，可以基于大语言模型强大的学习以及文本处理能力来自动化生成试题文本，并基于试题文本和对应的试题音频来生成所需的语音试题，由此可以有效减少人工介入和干预，降低出题成本以及提高出题效率。

[0033] 在介绍了本公开的基本原理之后，下面具体介绍本公开的各种非限制性实施方式。

[0034] 下面参考图2来描述根据本公开示例性实施方式的生成语音试题的方法。需要注意的是，本公开的实施方式可以应用于适用的任何场景。

[0035] 图2示意性地示出了根据本公开一个实施例的生成语音试题的方法200的流程示意图。

[0036] 如图2所示，在步骤S201处，可以获取前述的语音试题的生成需求信息。在本实施例中，前述的语音试题可以理解为是语言学习或教学过程中所涉及的包含文本和音频的试题，例如听力试题、口语试题等。

[0037] 关于前述的语音试题的生成需求信息可以理解为是生成语音试题所需的要素信息或者提示信息，例如试题所处地区、所需时长以及试题中题目格式、题目所涉及的主题等信息。需要说明的是，这里对语音试题和其生成需求信息的细节性描述仅是示例性说明，本公开的方案并不受此限制。

[0038] 在步骤S202处，可以将前述的生成需求信息输入至预训练好的试题生成模型，以基于试题生成模型输出关于语音试题的试题文本。

[0039] 在一些实施例中，试题生成模型可以是通过对一些例如大语言模型等基础语言模型进行训练得到的。其中，大语言模型(简称LLM)是指使用大量数据训练的深度学习模型，可以生成自然语言文本或理解语言的含义，大语言模型可以处理多种自然语言任务。

[0040] 在本实施例中，可选的，采用对一些通用的大语言模型进行训练来得到试题生成模型。具体地，可以使用训练样本对通用的大语言模型进行训练，使得大语言模型具备生成试题文本的能力，将具备试题文本生成能力的大语言模型作为试题生成模型。例如，可以获取已公开的听力、口语等类型试题的真题或者模拟题等，然后基于这些真题或模拟题等数据构建生成试题所需的要素信息或者提示信息，将这些要素信息、提示信息以及对应真题或者模型题等作为训练数据，对通用的大语言模型进行训练，使得练好的试题生成模型具备根据生成需求信息生成试题文本的能力。需要说明的是，这里对大语言模型的细节性描述仅是示例性说明，本公开的方案并不局限于此。

[0041] 在步骤S203处，可以获取关于前述的试题文本的试题音频。口语、听力等类型的语音试题除了试题文本外，还需要试题文本对应的音频。因此，在获取到前述的试题文本之后，可以结合人工录制或者自动化语音合成技术等根据试题文本来生成对应的试题音频。

[0042] 在步骤S204处，可以根据前述的试题文本和试题音频生成语音试题。

[0043] 由此，本公开的方案在语音试题生成过程中，可以借助于训练好的试题生成模型自动化生成所需的试题文本，而不需要过多人工干预。可以看出，本公开的方案不仅降低了人力资源投入，有效缩减了试题生成过程中的人工成本，并且能够提高试题的出题效率。另外，本公开的方案还突破了传统听力和/或口语类语音试题依赖人工出题的惯性思维，为语言学习或教学类产品的功能拓展提供了新思路，有利于提高语言学习或教学类产品的市场竞争力。

[0044] 图3示意性地示出了根据本公开另一个实施例的生成语音试题的方法300的流程示意图。可以理解的是，方法300是对图2中方法200的进一步限定和/或拓展。因此，前文结合图2的相关细节性描述同样也适用于下文。例如，本实施例同样对语音试题的具体类型不进行限定，可以包括在语言学习或教学过程等场景下所需的各种类型的语音试题。其中，语音试题包括但不限于听力或者口语等试题。

[0045] 具体地，如图3所示，在步骤S301处，可以获取关于语音试题的初始需求信息。在实际应用中，可以通过多种方式来得到该初始需求信息。例如，用户可以根据需求通过文本、语音、图片或者其他交互方式输入生成语音试题所需的要素信息或者提示信息等信息，并根据用户所输入的信息来确定初始需求信息。又例如，还可以向用户展示信息输入模板，该信息输入模板可以包括格式提示信息，用户可以按照格式提示信息向信息输入模板中输入信息，根据信息输入模板中的信息确定初始需求信息。还例如，还可以向用户展示信息输入界面，该信息输入界面中可以包括多个待选择的信息选项，用户可以通过信息输入界面选择所需的信息选项，根据用户所选择的信息选项确定初始需求信息。

[0046] 需要说明的是，上述对初始需求信息的获取过程的描述仅是示例性说明，本公开的方案并不局限于此，具体可以根据交互设计等来设置和调整获取初始需求信息的具体人机交互操作。

[0047] 在步骤S302处，可以根据初始需求信息确定生成需求信息。

[0048] 在一些实施例中，在获取到初始需求信息时，当该初始需求信息符合试题生成模型的输入要求(包括内容、格式等要求)时，可以直接将初始需求信息确定为生成需求信息。例如，当通过前述的信息输入模板或者信息输入界面等输入的初始需求信息，可以直接将用户输入的初始需求信息作为生成需求信息。

[0049] 而在另一些实施例中，当初始需求信息不满足试题生成模型的输入要求，特别是用户输入的一些自定义信息或者输入语音或者图片格式的信息等，此时需要对初始需求信息进一步处理，以得到生成需求信息。具体地，可以获取前述的试题模型的输入模板，该输入模板可以包括输入内容维度、输入格式维度等多个维度的输入规则要求。然后，可以依照该输入模板对前述的初始需求信息进行调整，以得到生成需求信息。例如，可以对初始需求信息中的信息进行筛选、格式转换等处理。

[0050] 在步骤S303处，可以将生成需求信息输入至预训练好的试题生成模型，以基于该试题生成模型输出关于语音试题的试题文本。

[0051] 在本实施例中，可以预先对试题生成模型进行训练。其中，试题生成模型的具体训练过程可以涉及获取作为训练样本的试题数据，以及基于该试题数据调试试题生成模型的基础模型的参数，直至试题生成模型的输出满足预定条件。其中，预定条件具体可以根据对试题生成模型的训练要求进行设置和调整。

[0052] 在实际应用中，可以通过多种方式来获取到试题数据。例如，在一些实施例中，可以获取待处理的样本试题。其中，样本试题可以包括已公开的听力、口语类的真题或者模拟题等。在实际应用中，可以通过爬虫等数据收集技术从互联网上收集这些样本试题，或者从一些开源的听力、口语等试题库中调取这些样本试题等。

[0053] 接着，可以对前述的样本试题进行关键字解析处理，以得到解析结果。在本实施例中，在获取到样本试题之后，可以采用通用的语言分析技术对这些样本试题进行关键字分析，以从这些样本试题中提取出与试题地区、时长、题目类型、试题主题等维度相关的关键字词，根据所提取出的这些关键字词确定解析结果。

[0054] 例如，在一些实施例中，具体可以依照试题生成维度对前述的样本试题进行关键字解析处理，以得到关键字词表，并且可以将该关键字词表作为解析结果。其中，试题生成维度可以理解为是与试题及其内容相关的各个维度，例如试题所属地区、试题总时长、试题包含的知识点、试题中包含哪些类型题目、试题中题目内容所涉及的主题(例如，天气、旅游、美食、运动健身、音乐、电影等)等各个维度。需要说明的是，本公开的方案对试题生成维度的数量和具体维度内容并不进行限定，具体可以根据训练需求进行设置和调整。

[0055] 在得到前述的解析结果之后，可以根据该解析结果确定试题数据。具体地，在对样本试题进行关键字解析处理之后，可以根据解析出的关键字词和对应的样本试题来构建试题数据。例如，在依据试题生成维度对样本试题进行关键字解析处理得到关键字词表后，可以从该关键字词表中提取符合训练格式的数据，并将提取到的数据确定为试题数据。至此，完成试题数据的获取。其中，训练格式可以根据对试题生成模型的训练需求进行预先设置或者实时调整，本实施例对具体的训练格式并不进行限定。

[0056] 进一步地，在得到样本试题和对应的试题数据之后，可以将样本试题和对应的试题数据作为样例提供给试题生成模型的基础模型(例如大语言模型等)，以训练基础模型参考样例学习如何基于试题数据生成试题，直至试题生成模型能够基于试题数据输出的符合预设条件的试题。

[0057] 在完成试题生成模型的预训练之后，当用户有语音试题生成需求时，可以向训练好的试题生成模型输入生成需求信息，以基于试题生成模型生成所需语音试题的试题文本。

[0058] 由于语音试题包含文本和文本对应的音频，因此在得到试题文本之后，还需要进一步获取关于该试题文本的试题音频。例如，在得到试题文本之后，可以直接根据该试题文本来获取对应的试题音频。又例如，还可以在得到试题文本之后，先对试题文本进行质量检测，并在试题文本通过质量检测之后，再获取对应的试题音频。

[0059] 具体地，在步骤S304处，响应于获取到前述的试题文本，可以对试题文本进行质量检测。例如，可以通过人工质量检测方式对试题文本进行质量检测，以得到质量检测结果。又例如，还可以根据预先设置的质量检测规则自动化对试题文本进行质量检测，以得到质量检测结果。还例如，可以结合人工+自动化质量检测方式对试题文本进行多重质量检测，以得到质量检测结果。

[0060] 在步骤S305处，可以响应于确定试题文本通过质量检测，获取关于该试题文本的试题音频。在实际应用中，可以通过多种方式来获取该试题音频。例如，可以获取人工录入的关于试题文本的试题音频。又或者，可以将试题文本进行音频转换处理，以得到试题音频。例如，可以利用一些语音合成技术(例如TTS等)将文本自动转换成自然语音流等。

[0061] 在步骤S306处，可以根据前述的试题文本和试题音频生成语音试题。至此，完成语音试题的自动化生成。

[0062] 图4示意性地示出了根据本公开又一个实施例的生成语音试题的方法400的流程示意图。可以理解的是，方法400是图2中方法200或图3中方法300的一种具体技术实现。因此，前文结合图2和图3的相关细节性描述同样也适用于下文。需要说明的是，本实施例是以大语言模型作为试题生成模型的基础模型为例来进一步对本公开的方案进行解释和说明。

[0063] 如图4所示，在步骤S401处，可以预先训练大语言模型，并加载训练好的大语言模型。

[0064] 在实际应用中，可以通过多种方式来实现大语言模型的训练，其中图5示出了大语言模型的一种具体训练方式。

[0065] 如图5所示，在步骤S501处，可以加载通用的大语言模型。在本实施例中，可以将市面上流行的一些基础的、通用的大语言模型作为训练所需的大语言模型的基础模型。

[0066] 在步骤S502处，可以加载准备好的训练数据。在本实施例中，可以从各地区公开的试题库中调取历年真题或者模拟题等试题信息。接着，对这些试题信息进行筛选，以去除重复、无用的信息等，然后利用筛选后的试题构建关键字词表。具体地，可以从这些试题中提取试题所属地区、试题总时长、试题包含的知识点、试题中包含哪些类型题目、试题中题目内容所涉及的主题等多个维度的关键字词，并依据这些关键字词来构建关键字词表。进一步地，还可以对上述关键字词表进行补充，使得关键字词表中的内容更丰富，例如可以补充更多的题型、主题等。然后，可以将上述关键字词表、试题信息等作为样例，并对这些样例按照训练格式进行调整得到训练数据。

[0067] 在步骤S503处，可以利用前述的训练数据对所加载的通用大语言模型进行调试(例如可以涉及对大语言模型中的权重、偏置等参数的调整等)，使得训练好的大语言模型可以对题目类型、格式、所属地区、主题等多维度的试题生成需求信息更具有针对性。

[0068] 在步骤S504处，可以进行模型评估。在一些实施例中，可以预先设置一些评估指标，根据这些评估指标对上述模型进行质量评估。例如，可以设置主题关联度等评估指标，对模型输出的文本进行测评，以确定输出的文本内容与主题的关联程度等。

[0069] 步骤S505处，可以判断上述模型是否满足要求。在一些实施例中，可以根据模型输出的文本来确定模型是否满足要求，例如当输出的文本内容与主题的关联程度达到阈值，确定训练好的模型满足要求，否则需要重新对模型进行调试。当然，也可以通过人工方式对文本进行检测，以评估模型是否满足要求等。

[0070] 在确定模型满足要求时，完成对大语言模型的训练。需要说明的是，上述结合图5所示的大语言模型的训练过程仅是示例性说明。

[0071] 返回图4，在步骤S402处，可以输入要求。在具体应用过程中，若需要生成语音试题，可以在对话工具中加载预训练好的大语言模型。然后，输入生成语音试题的要素信息或提示信息等生成需求信息。在一些实施例中，该生成需求信息中需包含试题地址、时长、主题等关键字词。例如，输入“请生成一个北京中考天气相关的听力题”等生成需求信息。其中，“北京”可以表示试题地址，“中考”可以表示试题知识点范围，“天气”可以表示试题所涉及的主题，“听力题”可以表示试题类型等。需要说明的是，这里对生成需求信息的描述仅是示例性说明，具体可以根据所训练的大语言模型的输入需求和用户需求等来确定生成需求信息。另外，本实施例中生成需求信息的具体获取方式可以参考前文相关细节描述，这里不再赘述。

[0072] 在步骤S403处，预训练好的大语言模型基于上述生成需求信息输出所需的考题。在本实施例中，大语言模型会根据输入的生成需求信息输出试题文本，进一步地，还会基于人工录制或者自动化语音合成技术等生成关于该试题文本的音频，并将试题文本和对应的音频作为所需的语音考题。

[0073] 在步骤S404处，在生成语音考题之后，还需要进行对语音考题进行质量审核。例如，可以通过人工审核或者自动化审核方式对考题内容进行审核。进一步地，还可以根据质量审核结果评估是否需要优化大语言模型。

[0074] 在步骤S405处，可以判断前述的语音试题是否满足要求。例如，可以评估所生成的语音试题是否满足考题规范以及要求等，并在确定语音试题不满足要求时，提示用户重新输入具体要求。

[0075] 由此，本公开的方案可以利用收集到的题目(模拟/真题等)实现大语言模型的训练，以及在整个试题文本生成过程中，可以输入语音试题的生成需求信息并等待大语言模型自动生成试题文本即可。另外，在审核试题的质量等过程中，可以自动化进行质量检测，也可以选择性介入人工检测，整体上有效降低了试题生成过程中的人工介入程度，从而降低对出题人员能力和经验的要求。另外，相对于传统的人工出题技术，利用本公开的自动化出题技术所生成的语音试题的题目更加丰富和新颖。

[0076] 在介绍了本公开示例性实施方式的方法之后，接下来，参考图6对本公开示例性实施方式的生成语音试题的设备进行描述。

[0077] 图6示意性地示出了根据本公开实施例的电子设备600的示意框图。如图6所示，电子设备600可以包括处理器601和存储器602。其中存储器602存储有生成语音试题的计算机指令，当所述计算机指令由处理器601运行时，使得便电子设备600执行如下方法步骤：

[0078] 获取所述语音试题的生成需求信息；将所述生成需求信息输入至预训练好的试题生成模型，以基于所述试题生成模型输出关于所述语音试题的试题文本；获取关于所述试题文本的试题音频；以及根据所述试题文本和所述试题音频生成所述语音试题。

[0079] 可选的，获取所述语音试题的生成需求信息包括：获取关于所述语音试题的初始需求信息；以及根据所述初始需求信息确定所述生成需求信息。

[0080] 可选的，根据所述初始需求信息确定所述生成需求信息包括：将所述初始需求信息确定为所述生成需求信息；或获取所述试题生成模型的输入模板，并依照所述输入模板对所述初始需求信息进行调整，以得到所述生成需求信息。

[0081] 可选的，其中所述试题生成模型通过以下步骤训练得到：获取作为训练样本的试题数据；以及基于所述试题数据调试所述试题生成模型的基础模型的参数，直至所述试题生成模型的输出满足预定条件。

[0082] 可选的，获取作为训练样本的试题数据包括：获取待处理的样本试题；对所述样本试题进行关键字解析处理，以得到解析结果；以及根据所述解析结果确定所述试题数据。

[0083] 可选的，对所述样本试题进行关键字解析处理以得到解析结果包括：依照试题生成维度对所述样本试题进行关键字解析处理，以得到关键字词表。

[0084] 可选的，根据所述解析结果确定所述试题数据包括：从所述关键字词表中提取符合训练格式的数据，并将提取到的数据确定为所述试题数据。

[0085] 可选的，获取关于所述试题文本的试题音频包括：响应于获取到所述试题文本，对所述试题文本进行质量检测；以及响应于确定所述试题文本通过质量检测，执行获取关于所述试题文本的试题音频的步骤。

[0086] 可选的，获取关于所述试题文本的试题音频具体包括：获取人工录入的关于所述试题文本的试题音频；和/或将所述试题文本进行音频转换处理，以得到所述试题音频。

[0087] 本电子设备运行的方法步骤的具体内容与前述结合图2～图4所描述的生成语音试题的方法的具体实施方式相同或相似，故在此不做赘述。

[0088] 通过上述实施方式，在语音试题生成过程中，不需要过多人工干预，即可自动化生成所需的试题文本。由此，不仅降低了人力资源投入，有效缩减了试题生成过程中的人工成本，并且能够提高试题的出题效率。另外，本公开的方案还突破了传统听力和/或口语类语音试题依赖人工出题的惯性思维，为语言学习或教学类产品的功能拓展提供了新思路，有利于提高语言学习或教学类产品的市场竞争力。

[0089] 另外，本公开还提供一种计算机可读存储介质，该存储介质中存储有程序指令，该程序指令被设置为运行时执行图1、图2、图3或图4所示的生成语音试题的方法。

[0090] 具体的，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器(Read Only Memory，简称为ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称为RAM)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。

[0091] 应当注意，尽管在上文详细描述中提及了设备的若干装置或子装置，但是这种划分仅仅并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多装置的特征和功能可以在一个装置中具体化。反之，上文描述的一个装置的特征和功能可以进一步划分为由多个装置来具体化。

[0092] 申请文件中提及的动词“包括”、“包含”及其词形变化的使用不排除除了申请文件中记载的那些元素或步骤之外的元素或步骤的存在。元素前的冠词“一”或“一个”不排除多个这种元素的存在。

[0093] 虽然已经参考若干具体实施方式描述了本公开的精神和原理，但是应该理解，本公开并不限于所公开的具体实施方式，对各方面的划分也不意味着这些方面中的特征不能组合以进行受益，这种划分仅是为了表述的方便。本公开旨在涵盖所附权利要求的精神和范围内所包括的各种修改和等同布置。所附权利要求的范围符合最宽泛的解释，从而包含所有这样的修改及等同结构和功能。