一种基于脑电信号的情绪识别系统、方法及存储介质

摘要

本发明公开一种基于脑电信号的情绪识别系统、方法及存储介质，涉及计算机技术领域，以解决有效采集脑电信号及将采集到的脑电信号用于脑电控制技术的研究的问题。所述基于脑电信号的情绪识别系统包括：脑电采集设备和处理设备；所述脑电采集设备为头部穿戴式采集设备；所述头部穿戴式采集设备包括头部穿戴层以及分别设在所述头部穿戴层上的多个脑电电极和用于显示不同颜色的发光组件，多个所述脑电电极设在所述头部穿戴层的头部接触面；所述处理设备用于利用情绪分类模型对所述脑电采集设备发送的脑电信号进行处理，确定所述脑电信号对应的情绪类别，根据所述脑电信号对应的情绪类别控制所述发光组件的发光颜色。

说明书

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于脑电信号的情绪识别系统、方法及存储介质。

背景技术

相关技术中，脑电采集技术是直接将电极和头皮接触，且电极和头皮接触的部位涂上胶状导电介质，从而采集脑电信号。但是，上述采集脑电信号的方案会使被测对象产生不适；且并未对采集到的脑电信号进一步研究。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于脑电信号的情绪识别系统、方法及存储介质，以解决有效采集脑电信号及将采集到的脑电信号用于脑电控制技术的研究的问题。

第一方面，本发明提供一种基于脑电信号的情绪识别系统，包括：脑电采集设备和处理设备；所述脑电采集设备为头部穿戴式采集设备；

所述头部穿戴式采集设备包括头部穿戴层以及分别设在所述头部穿戴层上的多个脑电电极和用于显示不同颜色的发光组件，多个所述脑电电极设在所述头部穿戴层的头部接触面；

所述处理设备用于利用情绪分类模型对所述脑电采集设备发送的脑电信号进行处理，确定所述脑电信号对应的情绪类别，根据所述脑电信号对应的情绪类别控制所述发光组件的发光颜色。

与现有技术相比，本发明提供的基于脑电信号的情绪识别系统，包括：脑电采集设备和处理设备；脑电采集设备为头部穿戴式采集设备；头部穿戴式采集设备包括头部穿戴层以及分别设在头部穿戴层上的多个脑电电极和用于显示不同颜色的发光组件，多个脑电电极设在头部穿戴层的头部接触面；如此，被测对象将头部穿戴式采集设备戴在头部，提高了被测对象的舒适感，提高了用户体验，从而更加有效的提取脑电信号；处理设备用于利用情绪分类模型对脑电采集设备发送的脑电信号进行处理，确定脑电信号对应的情绪类别，根据脑电信号对应的情绪类别控制发光组件的发光颜色；如此，能够将采集到的脑电信号用于脑电控制技术的演示、研究及趣味性表演等。

第二方面，本发明还提供一种基于脑电信号的情绪识别方法，应用于具有脑电采集设备的情绪识别系统，脑电采集设备为头部穿戴式采集设备；头部穿戴式采集设备包括头部穿戴层以及分别设在头部穿戴层上的多个脑电电极和用于显示不同颜色的发光组件，多个脑电电极设在头部穿戴层的头部接触面；上述方法包括：

接收脑电采集设备发送的被测对象的脑电信号；

根据脑电信号和情绪分类模型，确定脑电信号对应的情绪类别；

根据情绪类别控制发光组件显示情绪类别对应的颜色。

第三方面，本发明还提供一种存储介质，所述存储介质中存储有指令，当所述指令被运行时，实现上述任一项所述基于脑电信号的情绪识别方法。

与现有技术相比，本发明提供的基于脑电信号的情绪识别方法、存储介质的有益效果与上述技术方案所述基于脑电信号的情绪识别系统的有益效果相同，此处不做赘述。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1为本发明实施例提供的基于脑电信号的情绪识别系统的结构示意图；

图2为本发明实施例提供的人工假发的结构示意图；

图3为本发明实施例提供的基于脑电信号的情绪识别系统的效果示意图；

图4为本发明实施例提供的基于脑电信号的情绪识别方法的流程示意图；

图5为本发明实施例提供的基于脑电信号的情绪识别方法的效果示意图；

图6为本发明实施例提供的基于脑电信号的情绪识别装置的结构框图；

图7为本发明实施例提供的基于脑电信号的情绪识别设备的结构示意图；

图8为本发明实施例提供的芯片的结构示意图。

具体实施方式

为了便于清楚描述本发明实施例的技术方案，在本发明的实施例中，采用了“第一”、“第二”等字样对功能和作用基本相同的相同项或相似项进行区分。例如，第一阈值和第二阈值仅仅是为了区分不同的阈值，并不对其先后顺序进行限定。本领域技术人员可以理解“第一”、“第二”等字样并不对数量和执行次序进行限定，并且“第一”、“第二”等字样也并不限定一定不同。

需要说明的是，本发明中，“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本发明中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其他实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。

本发明中，“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(个)”或其类似表达，是指的这些项中的任意组合，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的结合，a和c的结合，b和c的结合，或a、b和c的结合，其中a，b，c可以是单个，也可以是多个。

相关技术中，脑电采集技术是直接将电极和头皮接触，且电极和头皮接触的部位涂上胶状导电介质，从而采集脑电信号。但是，上述采集脑电信号的方案会使被测对象产生不适；且并未对采集到的脑电信号进一步研究。

针对上述技术问题，本发明实施例提出一种基于脑电信号的情绪识别系统，上述基于脑电信号的情绪识别系统能够解决有效采集脑电信号及将采集到的脑电信号用于脑电控制技术的研究的问题，被测对象将头部穿戴式采集设备戴在头部，提高了被测对象的舒适感，提高了用户体验，从而更加有效的提取脑电信号；且能够将采集到的脑电信号用于脑电控制技术的演示、研究及趣味性表演等。

本发明实施例提出的基于脑电信号的情绪识别系统，如图1所示，基于脑电信号的情绪识别系统10包括：脑电采集设备11和处理设备12。

脑电采集设备11为头部穿戴式采集设备；上述头部穿戴式采集设备包括头部穿戴层、多个脑电电极和发光组件；其中，多个脑电电极和发光组件分别设在头部穿戴层上。多个脑电电极设在头部穿戴层的头部接触面，用于与被测对象的头部接触，采集被测对象的脑电信号。发光组件可以显示不同颜色的光，比如：红、蓝等；发光组件用于根据处理设备12的控制显示不同颜色的光。

处理设备12用于利用情绪分类模型对脑电采集设备11发送的脑电信号进行处理，确定脑电信号对应的情绪类别，根据脑电信号对应的情绪类别控制发光组件的发光颜色。其中，情绪分类模型包括：神经网络模型、薛定锷方程等；情绪类别可以包括：高兴、悲伤、恐惧、平静等情绪类别。

在实际应用中，脑电采集设备11采集被测对象的脑电信号，并将采集到的脑电信号发送至处理设备12，处理设备12利用情绪分类模型对采集的脑电信号进行处理，确定脑电信号对应的情绪类别，并根据情绪类别控制发光组件显示上述情绪类别对应的发光颜色。

比如：脑电采集设备11采集被测对象的脑电信号1，并将采集到的脑电信号1发送至处理设备12，处理设备12利用情绪分类模型对采集的脑电信号1进行处理，确定脑电信号1对应的情绪类别为悲伤类别，并且处理设备12根据悲伤类别控制发光组件显示上述悲伤类别对应的蓝色。

在一种可实现方式中，上述头部穿戴层为人工皮肤或人工假发。

在头部穿戴层为人工皮肤的情况下，脑电采集设备11包括：人工皮肤、多个脑电电极和发光组件；其中，多个脑电电极和发光组件分别设在人工皮肤上，多个脑电电极设在人工皮肤的头部接触面。

在实际应用中，被测对象将人工皮肤放置在头部，利用人工皮肤的头部接触面上的多个脑电电极进行脑电信号的采集，处理设备12对采集的脑电信号进行处理，确定脑电信号对应的情绪类别，并根据情绪类别控制发光组件显示相应颜色的光。

在头部穿戴层为人工假发的情况下，脑电采集设备11包括：人工假发、多个脑电电极和发光组件；其中，多个脑电电极和发光组件分别设在人工假发上，多个脑电电极设在人工假发的头部接触面。

在实际应用中，被测对象将人工假发戴在头部，利用人工假发的头部接触面上的多个脑电电极进行脑电信号的采集，处理设备12对采集的脑电信号进行处理，确定脑电信号对应的情绪类别，并根据情绪类别控制发光组件显示相应颜色的光。

在一种可实现方式中，上述人工假发包括毛发底层以及形成在毛发底层上的人造毛发；毛发底层具有发光组件和多个脑电电极。

人工假发包括：毛发底层和人造毛发；人造毛发形成在毛发底层上，毛发底层上具有电性连接的多个脑电电极，同时在毛发底层均匀分布设有若干发光组件；其中，发光组件为发光二极管，脑电电极为干电极，干电极拥有更大的输入阻抗，直接贴附在头皮上就可以采集到脑电信号。

如图2所示，被测对象将人工假发21戴在头部，人工假发21包括毛发底层22和人造毛发23，人造毛发23形成在毛发底层22上，毛发底层22上具有发光组件24和多个脑电电极25，发光组件24可以位于人造毛发23的毛发根部。

本发明实施例的基于脑电信号的情绪识别系统的效果示意图，如图3所示，被测对象佩戴人工假发21，对佩戴人工假发21的被测对象播放情绪刺激视频31，由于情绪刺激视频的刺激，被测对象诱发出各种情绪，包括：高兴、悲伤、恐惧、平静等情绪；人工假发21上的多个脑电电极采集被测对象的脑电信号32，并将采集到的脑电信号32发送至处理设备12，处理设备12利用云数据库查找与上述脑电信号匹配的脑电信号样本，并根据上述脑电信号样本和情绪分类模型，确定上述脑电信号对应的情绪类别；获得上述脑电信号对应的情绪类别之后，处理设备12控制人工假发21的发光组件24显示上述情绪类别对应的颜色。

本发明提供的基于脑电信号的情绪识别系统，包括：脑电采集设备和处理设备；脑电采集设备为头部穿戴式采集设备；头部穿戴式采集设备包括头部穿戴层以及分别设在头部穿戴层上的多个脑电电极和用于显示不同颜色的发光组件，多个脑电电极设在头部穿戴层的头部接触面；如此，被测对象将头部穿戴式采集设备戴在头部，提高了被测对象的舒适感，提高了用户体验，从而更加有效的提取脑电信号；处理设备用于利用情绪分类模型对脑电采集设备发送的脑电信号进行处理，确定脑电信号对应的情绪类别，根据脑电信号对应的情绪类别控制发光组件的发光颜色；如此，能够将采集到的脑电信号用于脑电控制技术的演示、研究及趣味性表演等。

本发明实施例还提出一种基于脑电信号的情绪识别方法，应用于具有脑电采集设备的情绪识别系统，脑电采集设备为头部穿戴式采集设备；头部穿戴式采集设备包括头部穿戴层以及分别设在头部穿戴层上的多个脑电电极和用于显示不同颜色的发光组件，多个脑电电极设在头部穿戴层的头部接触面；如图4所示，上述方法包括：

步骤401：接收脑电采集设备发送的被测对象的脑电信号。

脑电采集设备采集被测对象的脑电信号，并将采集到的脑电信号发送至处理设备；处理设备接收脑电采集设备发送的被测对象的脑电信号。其中，被测对象可以为人、动物等。

需要说明的是本发明实施例中的脑电采集设备、处理设备与上述实施例一致，本实施例不再进行赘述。

在脑电采集设备采集被测对象的脑电信号前，被测对象佩戴脑电采集设备，脑电采集设备包括：头部穿戴层、脑电电极和发光组件，脑电电极和发光组件等电性元件可以由设置在脑电采集设备上的柔性电池包供电使用。除上述供电方式外，还可以使用其他的供电方式，比如：眼镜式电池、发箍式电池、石墨烯电池、多晶硅电池等。

在被测对象佩戴脑电采集设备后，对测试对象播放情绪刺激材料，以使脑电采集设备采集被测对象的脑电信号。这里，针对情绪类别定标制作了多种刺激材料，主要以图片或视频方式呈现，用于诱发被测对象的情绪状态，比如：正性情绪、负性情绪。其中，反映正性情绪的片段主要选取热门电影中搞笑有趣的场景，比如：《人在囧途之泰囧》、《月光宝盒》等影片片段，以诱发被测对象愉悦欢快的情绪；反映负性情绪的片段则主要选取自《唐山大地震》、《一九四二》等描述灾难场景的影片，以诱发出被测对象悲伤沉痛的情绪。每段视频前有10秒的提示，告知被测对象影片的名字和反映的情绪状态。根据临床测试，刺激材料基本能够诱发出正性情绪和负性情绪。

在被测对象佩戴脑电采集设备后，脑电采集设备采集被测对象的脑电信号前，还包括：检测脑电采集设备佩戴是否正常，包括脑电信号采集试运行及发光指示。比如：试运行各个脑电电极固定时长1分钟，测试发光二极管的颜色发光正常与否。

步骤402：根据脑电信号和情绪分类模型，确定脑电信号对应的情绪类别。

其中，情绪分类模型可以为神经网络模型、薛定谔方程等，情绪分类模型表征不同脑电信号样本与情绪分类之间的对应关系；情绪类别可以包括：高兴、悲伤、恐惧、平静等。比如：脑电信号样本1对应的情绪分类为高兴，脑电信号样本2对应的情绪分类为悲伤，脑电信号样本3对应的情绪分类为恐惧，脑电信号样本4对应的情绪分类为平静。

处理设备接收到脑电采集设备发送的被测对象的脑电信号后，处理设备根据上述脑电信号，与情绪分类模型中的脑电信号样本进行匹配，从而确定上述脑电信号对应的情绪类别。

比如：脑电信号1与脑电信号样本1匹配，则可以确定脑电信号1对应的情绪类别为高兴。

步骤403：根据情绪类别控制发光组件显示情绪类别对应的颜色。

在实际应用中，情绪类别与颜色的对应关系可以是提前设置的，比如：高兴对应红色，悲伤对应蓝色，恐惧对应黑色，平静对应黄色。

在处理设备确定上述脑电信号对应的情绪类别后，处理设备生成控制指令，发光组件基于处理设备生成的控制指令，显示上述情绪类别对应的颜色。

比如：处理设备确定脑电信号1对应的情绪类别为悲伤，处理设备生成控制指令，发光组件基于处理设备生成的控制指令，显示悲伤对应的颜色：蓝色。

在一种可实现方式中，接收脑电采集设备发送的被测对象的脑电信号后，根据脑电信号和情绪分类模型，确定脑电信号对应的情绪类别前，上述方法还包括：对脑电信号进行滤波去噪处理，去除脑电信号中的伪迹信号，得到处理后的脑电信号。

这里，处理设备接收脑电采集设备发送的被测对象的脑电信号，上述脑电信号为通过脑电电极采集的原始脑电信号，原始脑电信号中包含有伪迹信号，会对确定该脑电信号对应的情绪类别产生影响，因此，需要在确定脑电信号对应的情绪类别前，对脑电信号进行滤波去噪处理，去除脑电信号中的伪迹信号，比如：眼电、心电、肌电、工频干扰等伪迹信号，获得更加纯净的处理后的脑电信号。

在一种可实现方式中，接收脑电采集设备发送的被测对象的脑电信号后，根据脑电信号和情绪分类模型，确定脑电信号对应的情绪类别前，上述方法还包括：获取脑电信号样本及脑电信号样本对应的情绪类别样本；根据脑电信号样本和情绪类别样本，对情绪分类模型进行训练，以更新情绪分类模型的参数。

在根据脑电信号和情绪分类模型，确定脑电信号对应的情绪类别前，对被测对象进行多次采集，获得多次采集的脑电信号样本，以及上述脑电信号样本对应的情绪类别样本，将脑电信号样本和情绪类别样本输入情绪分类模型中，对情绪分类模型进行训练，更新情绪分类模型的参数。

比如：情绪分类模型为Y＝AX+B，其中，Y、A、X、B为张量；对被测对象进行多次采集，获得多次采集的脑电信号样本：S1、S2、S3、S4，以及上述各个脑电信号样本对应的情绪类别样本M1、M2、M3、M4。将脑电信号样本：S1、S2、S3、S4和情绪类别样本M1、M2、M3、M4，输入情绪分类模型Y＝AX+B中进行训练，得到更新后的情绪分类模型的参数A1、B1。

在一种可实现方式中，根据脑电信号样本和情绪类别样本，对情绪分类模型进行训练，以更新情绪分类模型的参数，包括：将脑电信号样本作为情绪分类模型的输入，将情绪类别样本作为情绪分类模型的输出；对情绪分类模型的参数进行更新。

对被测对象进行多次采集，获得多次采集的脑电信号样本，以及上述脑电信号样本对应的情绪类别样本，将各个脑电信号样本作为情绪分类模型的输入，将各个情绪类别样本作为情绪分类模型的输出，从而得到更新后的参数。

比如：情绪分类模型为Y＝CX+D，其中，Y、C、X、D为张量；对被测对象进行多次采集，获得多次采集的脑电信号样本：S5、S6、S7、S8，以及上述各个脑电信号样本对应的情绪类别样本M5、M6、M7、M8。将脑电信号样本：S5、S6、S7、S8作为情绪分类模型Y＝CX+D的输入X，将情绪类别样本M5、M6、M7、M8作为情绪分类模型Y＝CX+D的输出Y，对情绪分类模型Y＝CX+D进行训练，得到更新后的情绪分类模型的参数C1、D1。

需要说明的是，对被测对象进行多次采集，获得的多个脑电信号样本及多个情绪类别样本可以存储在云数据库中。

在一种可实现方式中，根据脑电信号和情绪分类模型，确定脑电信号对应的情绪类别，包括：通过云数据库检索与脑电信号匹配的脑电信号样本；根据脑电信号样本和情绪分类模型，确定脑电信号对应的情绪类别。

这里，处理设备接收脑电采集设备发送的被测对象的脑电信号，将云数据库中存储的多个脑电信号样本，与上述脑电信号进行比对，获得与上述脑电信号匹配的脑电信号样本；将脑电信号样本输入情绪分类模型中，利用脑电信号样本与情绪分类模型中的参数进行计算，获得上述脑电信号对应的情绪类别。

比如：云数据库中存储的多个脑电信号样本：脑电信号样本1、脑电信号样本2、脑电信号样本3、脑电信号样本4，与上述脑电信号1进行比对，获得与上述脑电信号1匹配的脑电信号样本2；利用脑电信号样本2与情绪分类模型中的参数进行计算，获得脑电信号1对应的情绪类别为平静。

需要说明的是，云数据库是在提取大量脑电信号的基础上，根据脑电信号和情绪类别建立的积累式数据库，随着积累数据量的增加，情绪分类将更为精准。

在实际应用中，如图5所示，脑电信号51输入情绪分类模型中，情绪分类模型中的情绪分类器52对脑电信号51进行分类，得到脑电信号51对应的情绪类别53，情绪类别53可以包括：高兴、悲伤、恐惧、平静。其中，情绪分类器实质上是一些算法函数。

在一种可实现方式中，情绪分类模型包括薛定锷方程。

薛定锷方程可以采用公式(1)表示：

其中，H为汉密尔顿矩阵，ψ为概率波幅函数。

概率波幅函数ψ的表达式可以采用公式(2)表示：

其中，

根据公式(1)，得到被测对象在时间t的情绪类别函数，可以采用公式(3)表示：

ψ

本发明实施例能够达到如下技术效果：通过以脑电采集设备为载体，采集被测对象的脑电信号，按照情绪分类模型建立对应情绪类别，并通过发光组件予以体现，形成一整套基于脑电信号的情绪识别方法，可用于脑电控制技术的演示、研究和趣味性游戏。

在采用对应各个功能划分各个功能模块的情况下，图6示出本发明实施例提供的基于脑电信号的情绪识别装置的结构框图。如图6所示，该基于脑电信号的情绪识别装置60包括：通信模块601和处理模块602。

通信模块601，用于获取脑电采集设备采集的脑电信号。

处理模块602，用于支持基于脑电信号的情绪识别装置执行上述实施例中的步骤101至步骤102。

上述方法实施例涉及的各步骤的所有相关内容均可以援引到对应功能模块的功能描述，在此不再赘述。

在一些可能的实现方式中，上述基于脑电信号的情绪识别装置还可以包括存储模块603，用于存储基站的程序代码和数据。

其中，处理模块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)，专用集成电路(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。其可以实现或执行结合本发明公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框，模块和电路。所述处理器也可以是实现计算功能的组合，例如包含一个或多个微处理器组合，DSP和微处理器的组合等等。通信模块可以是收发器、收发电路或通信接口等。存储模块可以是存储器。

当处理模块为处理器，通信模块为通信接口，存储模块为存储器时，本发明实施例所涉及的基于脑电信号的情绪识别装置可以为图7所示的基于脑电信号的情绪识别设备。

图7示出了本发明实施例提供的一种基于脑电信号的情绪识别设备的结构示意图。如图7所示，该基于脑电信号的情绪识别设备70包括处理器701和通信接口702。

如图7所示，上述处理器可以是一个通用中央处理器(central processing unit，CPU)，微处理器，专用集成电路(application-specific integrated circuit，ASIC)，或一个或多个用于控制本发明方案程序执行的集成电路。上述通信接口可以为一个或多个。通信接口可使用任何收发器一类的装置，用于与其他设备或通信网络通信。

如图7所示，上述基于脑电信号的情绪识别设备还可以包括通信线路703。通信线路可包括一通路，在上述组件之间传送信息。

可选的，如图7所示，该基于脑电信号的情绪识别设备还可以包括存储器704。存储器用于存储执行本发明方案的计算机执行指令，并由处理器来控制执行。处理器用于执行存储器中存储的计算机执行指令，从而实现本发明实施例提供的方法。

如图7所示，上述存储器可以是只读存储器(read-only memory，ROM)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，随机存取存储器(random access memory，RAM)或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是电可擦可编程只读存储器(electrically erasable programmable read-only memory，EEPROM)、只读光盘(compactdisc read-only memory，CD-ROM)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。存储器可以是独立存在，通过通信线路与处理器相连接。存储器也可以和处理器集成在一起。

可选的，本发明实施例中的计算机执行指令也可以称之为应用程序代码，本发明实施例对此不作具体限定。

在具体实现中，作为一种实施例，如图7所示，处理器701可以包括一个或多个CPU，如图7中的CPU0和CPU1。

在具体实现中，作为一种实施例，如图7所示，基于脑电信号的情绪识别设备可以包括多个处理器，如图7中的处理器701-1和处理器701-2。这些处理器中的每一个可以是一个单核处理器，也可以是一个多核处理器。

图8是本发明实施例提供的芯片的结构示意图。如图8所示，该芯片80包括一个或两个以上(包括两个)处理器701和通信接口702。

可选的，如图8所示，该芯片还包括存储器704，存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供操作指令和数据。存储器的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器(non-volatile random access memory，NVRAM)。

在一些实施方式中，如图8所示，存储器存储了如下的元素，执行模块或者数据结构，或者他们的子集，或者他们的扩展集。

在本发明实施例中，如图8所示，通过调用存储器存储的操作指令(该操作指令可存储在操作系统中)，执行相应的操作。

如图8所示，处理器控制基于脑电信号的情绪识别设备中任一个的处理操作，处理器还可以称为中央处理单元(central processing unit，CPU)。

如图8所示，存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供指令和数据。存储器的一部分还可以包括NVRAM。例如应用中存储器、通信接口以及存储器通过总线系统耦合在一起，其中总线系统除包括数据总线之外，还可以包括电源总线、控制总线和状态信号总线等。但是为了清楚说明起见，在图8中将各种总线都标为总线系统705。

如图8所示，上述本发明实施例揭示的方法可以应用于处理器中，或者由处理器实现。处理器可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器、数字信号处理器(digital signal processing，DSP)、ASIC、现成可编程门阵列(field-programmable gate array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

一种可能的实现方式中，如图8所示，通信接口用于获取脑电采集设备采集的脑电信号。处理器用于执行图1所示的实施例中的基于脑电信号的情绪识别方法的步骤101至步骤102。

一方面，提供一种存储介质，存储介质可以为计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，当指令被运行时，实现上述实施例中由基于脑电信号的情绪识别设备执行的功能。

一方面，提供一种芯片，该芯片应用于基于脑电信号的情绪识别设备中，芯片包括至少一个处理器和通信接口，通信接口和至少一个处理器耦合，处理器用于运行指令，以实现上述实施例中由基于脑电信号的情绪识别设备执行的功能。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机程序或指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序或指令时，全部或部分地执行本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、终端、用户设备或者其它可编程装置。所述计算机程序或指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机程序或指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线或无线方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是集成一个或多个可用介质的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，例如，软盘、硬盘、磁带；也可以是光介质，例如，数字视频光盘(digital video disc，DVD)；还可以是半导体介质，例如，固态硬盘(solid state drive，SSD)。

尽管在此结合各实施例对本发明进行了描述，然而，在实施所要求保护的本发明过程中，本领域技术人员通过查看附图、公开内容、以及所附权利要求书，可理解并实现公开实施例的其他变化。在权利要求中，“包括”(comprising)一词不排除其他组成部分或步骤，“一”或“一个”不排除多个的情况。单个处理器或其他单元可以实现权利要求中列举的若干项功能。相互不同的从属权利要求中记载了某些措施，但这并不表示这些措施不能组合起来产生良好的效果。

尽管结合具体特征及其实施例对本发明进行了描述，显而易见的，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可对其进行各种修改和组合。相应地，本说明书和附图仅仅是所附权利要求所界定的本发明的示例性说明，且视为已覆盖本发明范围内的任意和所有修改、变化、组合或等同物。显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包括这些改动和变型在内。