CN108392201A - 大脑训练方法及相关设备 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种大脑训练方法及相关设备，应用于电子装置，该电子装置包括脑电波传感器和控制器，其中：脑电波传感器，用于在进行大脑训练之前，采集用户的脑电波；控制器，用于确定脑电波对应的目标情绪；以及用于根据情绪与训练模式的对应关系确定与目标情绪对应的目标训练模式，依据目标训练模式对用户进行大脑训练，以得到训练结果。采用本申请实施例可以提高训练结果的准确性。

Description

大脑训练方法及相关设备

技术领域

本申请涉及通信技术领域，尤其涉及一种大脑训练方法及相关设备。

背景技术

随着手机等电子装置的逐渐普及，电子装置的功能也越来越强大。目前的电子装置可以支持脑电波的采集，但是基于脑电波的识别的准确性较差。

发明内容

本申请实施例提供一种大脑训练方法及相关设备，可以提高训练结果的准确性。

第一方面，本申请实施例提供一种电子装置，包括脑电波传感器和控制器，其中：

所述脑电波传感器，用于在进行大脑训练之前，采集用户的脑电波；

所述控制器，用于确定所述脑电波对应的目标情绪；以及用于根据情绪与训练模式的对应关系确定与所述目标情绪对应的目标训练模式，依据所述目标训练模式对所述用户进行大脑训练，以得到训练结果。

第二方面，本申请实施例提供一种大脑训练方法，应用于电子装置，所述方法包括：

在进行大脑训练之前，采集用户的脑电波；

确定所述脑电波对应的目标情绪；

根据情绪与训练模式的对应关系确定与所述目标情绪对应的目标训练模式，依据所述目标训练模式对所述用户进行大脑训练，以得到训练结果。

第三方面，本申请实施例提供一种大脑训练装置，应用于电子装置，所述大脑训练装置包括采集单元、第一确定单元、第二确定单元和训练单元，其中：

所述采集单元，用于在进行大脑训练之前，采集用户的脑电波；

所述第一确定单元，用于确定所述脑电波对应的目标情绪；

所述第二确定单元，用于根据情绪与训练模式的对应关系确定与所述目标情绪对应的目标训练模式；

所述训练单元，用于依据所述目标训练模式对所述用户进行大脑训练，以得到训练结果。

第四方面，本申请实施例提供一种电子装置，包括处理器、存储器、通信接口以及一个或多个程序，其中，上述一个或多个程序被存储在上述存储器中，并且被配置由上述处理器执行，上述程序包括用于执行本申请实施例第二方面任一方法中的步骤的指令。

第五方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其中，上述计算机可读存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，上述计算机程序使得计算机执行如本申请实施例第二方面任一方法中所描述的部分或全部步骤。

第六方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，其中，上述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，上述计算机程序可操作来使计算机执行如本申请实施例第二方面任一方法中所描述的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包。

在本申请实施例中，电子装置包括脑电波传感器和控制器，在进行大脑训练之前，脑电波传感器采集用户的脑电波；控制器确定脑电波对应的目标情绪，根据情绪与训练模式的对应关系确定与目标情绪对应的目标训练模式，依据目标训练模式对用户进行大脑训练，以得到训练结果。本申请实施例可以根据脑电波确定用户的情绪，以及根据用户的情绪确定进行大脑训练的训练模式，可以根据不同的情绪确定不同的训练模式，尽可能的避免情绪对训练结果造成的干扰，进而提高训练结果的准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请实施例公开了一种电子装置的结构示意图；

图2是本申请实施例公开的另一种电子装置的结构示意图；

图3是本申请实施例公开的另一种电子装置的结构示意图；

图4是本申请实施例公开的一种大脑训练方法的流程示意图；

图5是本申请实施例公开的另一种大脑训练方法的流程示意图；

图6是本申请实施例公开的一种电子装置的结构示意图；

图7是本申请实施例公开的一种大脑训练装置的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

以下分别进行详细说明。

本申请的说明书和权利要求书及所述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

电子装置可以包括各种具有无线通信功能的手持设备、车载设备、可穿戴设备、计算设备或连接到无线调制解调器的其他处理设备，以及各种形式的用户设备(UserEquipment，UE)，移动台(Mobile Station，MS)，终端设备(terminal device)等等。为方便描述，上面提到的设备统称为电子装置。

下面对本申请实施例进行详细介绍。

请参阅图1，图1是本申请实施例公开了一种电子装置100的结构示意图，电子装置100包括脑电波传感器11和控制器12，脑电波传感器11连接控制器12，其中：

脑电波传感器11，用于在进行大脑训练之前，采集用户的脑电波。

控制器12，用于确定脑电波对应的目标情绪；以及用于根据情绪与训练模式的对应关系确定与目标情绪对应的目标训练模式，依据目标训练模式对用户进行大脑训练，以得到训练结果。

本申请实施例中，控制器12可以包括处理器和存储器，该处理器是电子设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，执行电子设备的各种功能和处理数据，从而对电子设备进行整体监控。可选的，处理器可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器中。

其中，存储器可用于存储软件程序以及模块，处理器通过运行存储在存储器的软件程序以及模块，从而执行电子设备的各种功能应用以及数据处理。存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

脑电波传感器11又可以称为脑电波芯片、脑电波接收器等。脑电波传感器11可以集成在电子装置100中，脑电波传感器11具有脑电波采集能力。

可选的，如图2所示，该脑电波传感器11可以是可拆卸式的，该脑电波传感器11可设置在电子装置100的后壳上，该脑电波传感器11可从电子装置100的后壳上拆卸，脑电波传感器11与电子装置100本端通过有线连接或者无线连接(无线连接时，脑电波传感器11与集成有无线通讯模块，通过该无线通讯模块与电子装置100建立无线通信连接)。在使用时，用户可将脑电波传感器11从电子装置100的后壳上拆卸，然后将脑电波传感器11紧贴用户头部。

可选的，该脑电波传感器11可以包括电极阵列和信号处理模块，其中，该电子阵列埋入头皮中捕获神经元的电信号，电极部分的结构为针状整列，该信号处理电路部分可以包括仪表放大器、低通滤波电路、高通滤波电路、模数A/D转换电路以及接口电路等。其中，仪表放大器用于将采集的脑电波进行放大，低通滤波电路和高通滤波电路用于滤除采集的脑电波中的噪声，仅保留脑电波频段(比如：1～30Hz)的频段，模数A/D转换电路用于将滤波后的脑电波转换为数字信号，接口电路用于传输数字信号至其他设备(例如，电子装置)。

需要说明的是，本申请实施例对于脑电波传感器11和电子装置100的示例仅仅用于解释，不应构成限定。

脑电波(Electroencephalogram，EEG)是大脑在活动时，大量神经元同步发生的突触后电位经总和后形成的。

本申请实施例中，大脑训练，指的是训练大脑在外界指令的控制下的脑部活动，通过对脑电波传感器11采集大脑在外界指令下产生的脑电波进行分析得到训练结果。通过大脑训练可以锻炼大脑的各种能力，测量大脑的各种指标。在进行大脑训练时，用户的大脑可以在接收到控制指令(例如，语音控制指令、文字控制指令等)后产生的脑电波，通过脑电波传感器11采集大脑在控制指令下产生的脑电波并对脑电波进行分析，得到训练结果。目前的大脑训练方式都是单一的、程式化的，无法保证训练结果的准确性。具体的，控制指令可以包括语音控制指令和文字控指令，用于提示用户进行特定场景的想象、深呼吸、闭眼、肢体动作等操作。

本申请实施例中，可以预先设置情绪与训练模式的对应关系，其中，每一种情绪都对应一种训练模式，不同的情绪对应的训练模式都不相同。训练模式的不同主要体现在控制指令的不同，以及整个训练过程的时长的不同。比如，当确定用户的情绪为“悲伤”时，可以通过一些缓解用户悲伤的语音控制指令让用户的情绪平静下来，当用户的情绪平静下来之后再进行正常的大脑训练。

可选的，如图3所示，电子装置100还包括扬声器13，扬声器13与控制器12连接。控制器12依据目标训练模式对用户进行大脑训练，以得到训练结果，具体为：

控制器12确定目标训练模式对应的目标语音训练指令；

扬声器13播放目标语音训练指令对应的目标语音，以使用户进入训练状态；

脑电波传感器11采集用户在训练状态下的脑电波；

控制器12对训练状态下的脑电波进行分析，得到训练结果。

本申请实施例公开了大脑训练的一种可能的具体训练过程。首先，控制器12可以根据存储器中存储的训练模式与语音训练指令的对应关系确定目标训练模式对应的目标语音训练指令。扬声器13播放目标语音训练指令对应的目标语音，用户听到目标语音即为进入训练状态，此时，脑电波传感器11采集用户在训练状态下的脑电波；控制器12对训练状态下的脑电波进行分析，得到训练结果。其中，目标语音训练指令可以多条，相邻两条语音训练指令之间的时间间隔都可以预先进行设定。用户在听到目标语音时，用户的大脑可以产生特定的脑电波，脑电波传感器11可以采集到用户听到目标语音时产生的脑电波，控制器12可以对该脑电波进行分析以得到训练结果。

可选的，训练结果包括脑耗能、脑疲倦度、睡眠质量、左右脑偏好度中的至少一种。

本申请实施例中，脑耗能指的是单位时间内大脑消耗的能量。一般而言，脑耗能越高，身体的其它器官得到的养分就会越少，患病机率就会加大。脑疲倦度指的是身体的困倦指数，一般而言，脑疲倦度越高，身体越疲倦。睡眠质量可以包括入睡时长、深睡时长等指标，一般而言，入睡时长越短，深睡时长越多，睡眠质量越高。左右脑偏好度指的是用户偏好使用左脑还是偏好使用右脑，可以定义左右脑偏好度越高，用户越偏好使用右脑，也可以定义左右脑偏好度越高，用户越偏好使用左脑，本申请实施例不做限定。用户可以通过训练结果了解用户的用脑习惯、睡眠质量、大脑的活跃程度等，以了解自身的大脑情况。可选的，上述脑耗能、脑疲倦度、睡眠质量、左右脑偏好度都可以有对应的标准值，当测量值与标准值偏差较大时可以提醒用户，并给出相应的建议。

本申请实施例中，不同的脑电波可能会对应不同的情绪。用户在进行大脑训练之前，可以通过脑电波传感器11采集用户的脑电波，控制器12确定脑电波对应的目标情绪。由于脑电波受情绪影响较大，本申请实施例可以在进行大脑训练之前的一段时间内确定用户的情绪，针对特定的情绪确定特定的训练模式，避免用户的情绪影响到大脑训练的结果。

本申请实施例中，可以根据脑电波确定用户的情绪，以及根据用户的情绪确定进行大脑训练的训练模式，可以根据不同的情绪确定不同的训练模式，尽可能的避免情绪对训练结果造成的干扰，进而提高训练结果的准确性。

可选的，控制器12确定脑电波对应的目标情绪，具体为：

控制器12从脑电波中提取脑电波特征；

控制器12获取预先训练得到的多个脑电波模板，其中，多个脑电波模板中的每个脑电波模板对应一种情绪，多个脑电波模板中的每个脑电波模板对应的情绪均不相同；

控制器12计算脑电波特征与多个脑电波模板的匹配度，确定匹配度最高的脑电波模板对应的目标情绪。

本申请实施例中，控制器12可以从脑电波中提取脑电波特征，脑电波特征可以包括脑电波电平均值、脑电波电平标准差、脑电波频率和脑电波功率谱密度中的至少一种。

其中，脑电波电平均值指的是：脑电波传感器11在一段时间内采集的脑电波的电平的平均值；脑电波的电平方差指的是：脑电波传感器11在一段时间内采集的脑电波的电平与脑电波电平均值的差值的平方之和。脑电波电平标准差是由脑电波的电平方差开根号得到的。脑电波频率指的是：脑电波传感器11在一段时间内采集的脑电波的频率。脑电波功率谱密度指的是脑电波在单位频率内的信号能量。

可选的，控制器12计算脑电波特征与多个脑电波模板的匹配度，具体为：

控制器12计算采集的脑电波的脑电波特征与每个脑电波模板的脑电波特征的匹配度。

本申请实施例中，可以根据采集的多个用户在各种情绪对象的刺激下的多个脑电波建立脑电波模板，每一种情绪对象都对应一种情绪，每一种情绪都可以对应一个脑电波模板。控制器12在基于脑电波进行情绪识别时，将采集的脑电波与各个脑电波模板进行匹配，计算得到每个脑电波模板对应的匹配度。首先，控制器12从脑电波中提取脑电波特征，然后计算脑电波特征与预先训练得到的多个脑电波模板的匹配度，计算得到每个脑电波模板对应的匹配度。具体的，控制器12计算脑电波特征与预先训练得到的多个脑电波模板的匹配度的方式具体为：控制器12计算采集到的脑电波的脑电波电平均值与第一脑电波模板的脑电波电平均值的脑电波电平均值匹配度；计算采集到的脑电波的脑电波电平标准差与第一脑电波模板的脑电波电平标准差的脑电波电平标准差匹配度；计算采集到的脑电波的脑电波频率与第一脑电波模板的脑电波频率的脑电波频率匹配度；计算采集到的脑电波的脑电波功率谱密度与第一脑电波模板的脑电波功率谱密度的脑电波功率谱密度匹配度；然后将脑电波电平均值匹配度、脑电波电平标准差匹配度、脑电波频率匹配度、脑电波功率谱密度匹配度进行累加，得到第一脑电波模板对应的匹配度。举例来说，如果采集到的脑电波的脑电波电平均值为A1，第一脑电波模板的脑电波电平均值为B1，则第一脑电波模板的脑电波电平均值匹配度P1＝|A1-B1|/A1；如果采集到的脑电波的脑电波电平标准差为A2，第一脑电波模板的脑电波电平标准差为B2，则第一脑电波模板的脑电波电平标准差匹配度P2＝|A2-B2|/A2；如果采集到的脑电波的脑电波频率为A2，第一脑电波模板的脑电波频率为B2，则第一脑电波模板的脑电波频率匹配度P3＝|A3-B3|/A3；如果采集到的脑电波的脑电波功率谱密度为A2，第一脑电波模板的脑电波功率谱密度为B2，则第一脑电波模板的脑电波功率谱密度匹配度P4＝|A4-B4|/A4。则第一脑电波模板对应的匹配度为P＝P1+P2+P3+P4。

上述实施例是本申请提供的一种脑电波模板对应的匹配度的计算方法，还可以采用其他的匹配度计算方法，本申请实施例不做限定。

其中，用户的情绪可以分为平静、生气、恐惧、厌恶、愤怒、忧伤、愉悦、开心等。

可选的，脑电波传感器11在控制器12获取预先训练得到的多个脑电波模板之前，还可以采集训练多个用户在第一种情绪刺激对象的刺激下产生的多个脑电波；

控制器12，还用于从多个脑电波中筛选出有效脑电波，第一种情绪刺激对象的情绪标签为第一种情绪，第一种情绪为多种情绪中的任一种；以及用于根据有效脑电波拟合得到第一情绪对应的脑电波模板。

本申请实施例中，预先训练得到的多个脑电波模板为基于采集的多个用户在各种情绪刺激对象的刺激下的多个脑电波建立得到的。脑电波模板，是以用户在某一种情绪下产生的多个脑电波为基础，经过筛选、拟合得到的。本申请实施例中的脑电波模板是根据多个用户在各种情绪刺激对象的刺激下的多个脑电波建立得到的。本申请实施例中的每个脑电波模板对应一种情绪，每个脑电波模板对应的情绪均不相同。由于用户在不同情绪下产生的脑电波的差异性，本申请可以通过识别脑电波与脑电波模板的匹配度来准确确定脑电波对应的情绪。

其中，脑电波模板录入时，可以采集多个用户在各种情绪刺激对象的刺激下的脑电波。情绪刺激对象可以是图片刺激，语音刺激、视频刺激、文字刺激中的至少一种。举例来说，如果情绪刺激对象为图片刺激，可以从图片库中选择带有情绪标签的图片，例如，在训练“恐惧”情绪时，可以从图片库中选择情绪标签为“恐惧”的多张图片给用户看，在用户看到情绪标签为“恐惧”的图片时，采集一段用户的脑电波(这里的一段可以是一段时长，比如5秒)，然后将每张图片对应采集的脑电波进行拟合，拟合出“恐惧”对应的脑电波模板。举例来说，图片库中情绪标签为“恐惧”的图片可以是网络上筛选的恐怖图片。

如果情绪刺激对象为语音刺激，可以从语音库中选择带有情绪标签的语音片段，例如，在训练“平静”情绪时，可以从语音库中选择情绪标签为“平静”的多个语音片段给用户看，在用户听到情绪标签为“平静”的语音片段时，采集一段用户的脑电波，然后将每个语音片段对应采集的脑电波进行拟合，拟合出“平静”对应的脑电波模板。举例来说，语音库中情绪标签为“平静”的语音片段可以较为舒缓的轻音乐。

如果情绪刺激对象为视频刺激，可以从视频库中选择带有情绪标签的视频片段，例如，在训练“愤怒”情绪时，可以从视频库中选择情绪标签为“愤怒”的多个视频片段给用户看，在用户听到情绪标签为“愤怒”的视频片段时，采集一段用户的脑电波，然后将每个视频片段对应采集的脑电波进行拟合，拟合出“愤怒”对应的脑电波模板。举例来说，视频库中情绪标签为“愤怒”的视频片段可以是一些容易引发人们愤怒的视频。

本申请实施例中，由于用户在不同情绪下产生的脑电波的差异性，本申请可以通过识别脑电波与脑电波模板的匹配度来准确确定脑电波对应的情绪。

请参阅图4，图4是本申请实施例公开的一种大脑训练方法的流程示意图。如图4所示，该大脑训练方法包括如下步骤。

401，在进行大脑训练之前，电子装置采集用户的脑电波。

402，电子装置确定该脑电波对应的目标情绪。

403，电子装置根据情绪与训练模式的对应关系确定与目标情绪对应的目标训练模式。

404，电子装置依据目标训练模式对用户进行大脑训练，以得到训练结果。

可选的，步骤404具体可以包括如下步骤：

(11)电子装置确定目标训练模式对应的目标语音训练指令；

(12)电子装置播放目标语音训练指令对应的目标语音，以使用户进入训练状态；

(13)电子装置采集用户在训练状态下的脑电波，对训练状态下的脑电波进行分析，得到训练结果。

可选的，训练结果包括脑耗能、脑疲倦度、睡眠质量、左右脑偏好度中的至少一种。

图4所示的方法的具体实施可以参见图1～图3所示的装置实施例，此处不再赘述。

实施图4所示的方法，可以根据脑电波确定用户的情绪，以及根据用户的情绪确定进行大脑训练的训练模式，可以根据不同的情绪确定不同的训练模式，尽可能的避免情绪对训练结果造成的干扰，进而提高训练结果的准确性。

请参阅图5，图5是本申请实施例公开的另一种大脑训练方法的流程示意图。图5是在图4的基础上进一步优化得到的，如图5所示，该大脑训练方法包括如下步骤。

501，在进行大脑训练之前，电子装置采集用户的脑电波。

502，电子装置从脑电波中提取脑电波特征。

503，电子装置获取预先训练得到的多个脑电波模板，其中，多个脑电波模板中的每个脑电波模板对应一种情绪，多个脑电波模板中的每个脑电波模板对应的情绪均不相同。

可选的，在执行步骤503之前，还可以执行如下步骤：

(21)电子装置采集训练多个用户在第一种情绪刺激对象的刺激下产生的多个脑电波，从多个脑电波中筛选出有效脑电波，第一种情绪刺激对象的情绪标签为第一种情绪，第一种情绪为多种情绪中的任一种；

(22)电子装置根据有效脑电波拟合得到第一情绪对应的脑电波模板。

504，电子装置计算脑电波特征与多个脑电波模板的匹配度，确定匹配度最高的脑电波模板对应的目标情绪。

505，电子装置根据情绪与训练模式的对应关系确定与目标情绪对应的目标训练模式。

506，电子装置依据目标训练模式对用户进行大脑训练，以得到训练结果。

本申请实施例中的步骤501可以参见图4所示的步骤401，步骤505至步骤506可以参见图4的步骤403至步骤404。

图5所示的方法的具体实施可以参见图1～图3所示的装置实施例，此处不再赘述。

实施图5所示的方法，可以根据脑电波确定用户的情绪，以及根据用户的情绪确定进行大脑训练的训练模式，可以根据不同的情绪确定不同的训练模式，尽可能的避免情绪对训练结果造成的干扰，进而提高训练结果的准确性。由于用户在不同情绪下产生的脑电波的差异性，本申请可以通过识别脑电波与脑电波模板的匹配度来准确确定脑电波对应的情绪。

请参阅图6，图6是本申请实施例公开的一种电子装置的结构示意图，如图所示，该电子装置600包括处理器601、存储器602、通信接口603以及一个或多个程序，其中，上述一个或多个程序被存储在上述存储器602中，并且被配置由上述处理器601执行，上述程序包括用于执行以下步骤的指令：

在进行大脑训练之前，采集用户的脑电波；

确定脑电波对应的目标情绪；

根据情绪与训练模式的对应关系确定与目标情绪对应的目标训练模式，依据目标训练模式对用户进行大脑训练，以得到训练结果。

可选的，在依据目标训练模式对用户进行大脑训练，以得到训练结果方面，上述程序包括具体用于执行以下步骤的指令：

确定目标训练模式对应的目标语音训练指令；

播放目标语音训练指令对应的目标语音，以使用户进入训练状态；

采集用户在训练状态下的脑电波，对训练状态下的脑电波进行分析，得到训练结果。

可选的，训练结果包括脑耗能、脑疲倦度、睡眠质量、左右脑偏好度中的至少一种。

可选的，在确定脑电波对应的目标情绪方面，上述程序包括具体用于执行以下步骤的指令：

从脑电波中提取脑电波特征；

获取预先训练得到的多个脑电波模板，其中，多个脑电波模板中的每个脑电波模板对应一种情绪，多个脑电波模板中的每个脑电波模板对应的情绪均不相同；

计算脑电波特征与多个脑电波模板的匹配度，确定匹配度最高的脑电波模板对应的目标情绪。

可选的，上述程序包括还用于执行以下步骤的指令：

采集训练多个用户在第一种情绪刺激对象的刺激下产生的多个脑电波，从多个脑电波中筛选出有效脑电波，第一种情绪刺激对象的情绪标签为第一种情绪，第一种情绪为多种情绪中的任一种；

根据有效脑电波拟合得到第一情绪对应的脑电波模板。

图6所示的装置的具体实施可以参见图1～图3所示的装置实施例，此处不再赘述。

实施图6所示的电子装置，可以根据脑电波确定用户的情绪，以及根据用户的情绪确定进行大脑训练的训练模式，可以根据不同的情绪确定不同的训练模式，尽可能的避免情绪对训练结果造成的干扰，进而提高训练结果的准确性。

请参阅图7，图7是本申请实施例公开的一种大脑训练装置的结构示意图，应用于电子装置，大脑训练装置700包括采集单元701、第一确定单元702、第二确定单元703和训练单元704，其中：

采集单元701，用于在进行大脑训练之前，采集用户的脑电波。

第一确定单元702，用于确定采集单元701采集的脑电波对应的目标情绪。

第二确定单元703，用于根据情绪与训练模式的对应关系确定与目标情绪对应的目标训练模式。

训练单元704，用于依据目标训练模式对用户进行大脑训练，以得到训练结果。

其中，训练单元704可以是处理器或控制器，(例如可以是中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)，通用处理器，数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)，专用集成控制器(Application-Specific Integrated Circuit，ASIC)，现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合。采集单元701可以是脑电波传感器。

图7所示的装置的具体实施可以参见图1～图3所示的装置实施例，此处不再赘述。

实施图7所示的电子装置，可以根据脑电波确定用户的情绪，以及根据用户的情绪确定进行大脑训练的训练模式，可以根据不同的情绪确定不同的训练模式，尽可能的避免情绪对训练结果造成的干扰，进而提高训练结果的准确性。

本申请实施例还公开一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤，上述计算机包括电子装置。

本申请实施例还公开一种计算机程序产品，上述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，上述计算机程序可操作来使计算机执行如上述方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包，上述计算机包括电子装置。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所公开的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如上述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，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单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

上述集成的单元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器中。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全部或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器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例上述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储器中，存储器可以包括：闪存盘、只读存储器(英文：Read-Only Memory，简称：ROM)、随机存取器(英文：Random Access Memory，简称：RAM)、磁盘或光盘等。

以上对本申请实施例进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实现方式及应用范围上均会有改变之处，综上上述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (13)

1.一种电子装置，其特征在于，包括脑电波传感器和控制器，其中：

所述脑电波传感器，用于在进行大脑训练之前，采集用户的脑电波；

所述控制器，用于确定所述脑电波对应的目标情绪；以及用于根据情绪与训练模式的对应关系确定与所述目标情绪对应的目标训练模式，依据所述目标训练模式对所述用户进行大脑训练，以得到训练结果。

2.根据权利要求1所述电子装置，其特征在于，所述电子装置还包括扬声器，所述控制器依据所述目标训练模式对所述用户进行大脑训练，以得到训练结果，具体为：

所述控制器确定所述目标训练模式对应的目标语音训练指令；

所述扬声器播放所述目标语音训练指令对应的目标语音，以使所述用户进入训练状态；

所述脑电波传感器采集所述用户在训练状态下的脑电波；

所述控制器对所述训练状态下的脑电波进行分析，得到训练结果。

3.根据权利要求1或2所述电子装置，其特征在于，所述训练结果包括脑耗能、脑疲倦度、睡眠质量、左右脑偏好度中的至少一种。

4.根据权利要求1所述电子装置，其特征在于，所述控制器确定所述脑电波对应的目标情绪，具体为：

所述控制器从所述脑电波中提取脑电波特征；

所述控制器获取预先训练得到的多个脑电波模板，其中，所述多个脑电波模板中的每个脑电波模板对应一种情绪，所述多个脑电波模板中的每个脑电波模板对应的情绪均不相同；

所述控制器计算所述脑电波特征与所述多个脑电波模板的匹配度，确定匹配度最高的脑电波模板对应的目标情绪。

5.根据权利要求4所述电子装置，其特征在于，

所述脑电波传感器，还用于在所述控制器获取预先训练得到的多个脑电波模板之前，采集训练多个用户在第一种情绪刺激对象的刺激下产生的多个脑电波；

所述控制器，还用于从所述多个脑电波中筛选出有效脑电波，所述第一种情绪刺激对象的情绪标签为第一种情绪，所述第一种情绪为所述多种情绪中的任一种；以及用于根据所述有效脑电波拟合得到所述第一情绪对应的脑电波模板。

6.一种大脑训练方法，其特征在于，应用于电子装置，所述方法包括：

在进行大脑训练之前，采集用户的脑电波；

确定所述脑电波对应的目标情绪；

根据情绪与训练模式的对应关系确定与所述目标情绪对应的目标训练模式，依据所述目标训练模式对所述用户进行大脑训练，以得到训练结果。

7.根据权利要求6所述方法，其特征在于，所述依据所述目标训练模式对所述用户进行大脑训练，以得到训练结果包括：

确定所述目标训练模式对应的目标语音训练指令；

播放所述目标语音训练指令对应的目标语音，以使所述用户进入训练状态；

采集所述用户在训练状态下的脑电波，对所述训练状态下的脑电波进行分析，得到训练结果。

8.根据权利要求6或7所述方法，其特征在于，所述训练结果包括脑耗能、脑疲倦度、睡眠质量、左右脑偏好度中的至少一种。

9.根据权利要求6所述方法，其特征在于，所述确定所述脑电波对应的目标情绪包括：

从所述脑电波中提取脑电波特征；

获取预先训练得到的多个脑电波模板，其中，所述多个脑电波模板中的每个脑电波模板对应一种情绪，所述多个脑电波模板中的每个脑电波模板对应的情绪均不相同；

计算所述脑电波特征与所述多个脑电波模板的匹配度，确定匹配度最高的脑电波模板对应的目标情绪。

10.根据权利要求9所述方法，其特征在于，所述获取预先训练得到的多个脑电波模板之前，所述方法还包括：

采集训练多个用户在第一种情绪刺激对象的刺激下产生的多个脑电波，从所述多个脑电波中筛选出有效脑电波，所述第一种情绪刺激对象的情绪标签为第一种情绪，所述第一种情绪为所述多种情绪中的任一种；

根据所述有效脑电波拟合得到所述第一情绪对应的脑电波模板。

11.一种大脑训练装置，其特征在于，应用于电子装置，所述大脑训练装置包括采集单元、第一确定单元、第二确定单元和训练单元，其中：

所述采集单元，用于在进行大脑训练之前，采集用户的脑电波；

所述第一确定单元，用于确定所述脑电波对应的目标情绪；

所述第二确定单元，用于根据情绪与训练模式的对应关系确定与所述目标情绪对应的目标训练模式；

所述训练单元，用于依据所述目标训练模式对所述用户进行大脑训练，以得到训练结果。

12.一种电子装置，其特征在于，包括处理器、存储器、通信接口，以及一个或多个程序，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置由所述处理器执行，所述程序包括用于执行如权利要求6-10任一项所述的方法中的步骤的指令。

13.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行如权利要求6-10任一项所述的方法。