CN108509034B - 电子装置、信息处理方法及相关产品 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例公开了一种电子装置、信息处理方法及相关产品，包括：通过脑电波传感器采集用户的脑电波信号，并根据脑电波信号确定用户的当前情绪状态；当检测到当前情绪状态与预设情绪状态匹配成功时，根据所述脑电波信号确定目标词汇；根据目标词汇检索已阅读内容部分，获取与目标词汇匹配的段落内容。本申请实施例实现通过脑电波信号确定用户的情绪状态，并在用户的情绪状态与预设情绪状态匹配成功的情况下，进一步通过脑电波确定目标词汇，并根据目标词汇获取已阅读内容方便用户查看，提升了电子装置进行功能服务的智能性和准确度。
Description
技术领域
本申请涉及电子装置技术领域，具体涉及电子装置、信息处理方法及相关产品。
背景技术
由于电子信息技术的发展，通过将文字、图片、声音、影像等讯息内容数字化的出版物和植入或下载数字化文字、图片、声音、影像等讯息内容的集存储和显示终端于一体的手持阅读器所形成的电子书也越来越成为被大众所接受的阅读方式。
在采用电子书进行阅读的过程中，用户在阅读较长的小说时，经常会出现在阅读后面的内容时忘记了前面的内容的情况，由于电子设备的局限性，通过手动往前翻页的查找方式既耗时又不容易找到需要的内容。
发明内容
本申请实施例提供了一种电子装置、信息处理方法及相关产品，以期实现通过脑电波情绪捕捉和脑电波状态监测确定用户需要查询的阅读词汇而获取与当前阅读词汇相关的已阅读内容，提高电子装置进行功能服务的智能性和准确度。
第一方面，本申请实施例提供一种电子装置，包括处理器、存储器和脑电波传感器，所述存储器和所述脑电波传感器与所述处理器耦合，其中，
所述脑电波传感器，用于采集用户的脑电波信号，所述电子装置前台运行有阅读类应用程序；
所述存储器，用于存储阅读内容；
所述处理器，用于根据所述脑电波信号确定用户的情绪状态；当检测到所述情绪状态与预设情绪状态匹配成功时，根据所述脑电波信号确定目标词汇；根据所述目标词汇检索所述阅读类应用程序中的已阅读内容，获取与所述目标词汇匹配的段落内容。
第二方面，本申请提供一种信息处理方法，应用于电子装置，所述电子装置包括脑电波传感器，所述方法包括：
通过所述脑电波传感器采集用户的脑电波信号，并根据所述脑电波信号确定用户的情绪状态，所述电子装置前台运行有阅读类应用程序；
当检测到所述情绪状态与预设情绪状态匹配成功时，根据所述脑电波信号确定目标词汇；
根据所述目标词汇检索所述阅读类应用程序中的已阅读内容，获取与所述目标词汇匹配的段落内容。
第三方面，本申请实施例提供一种信息处理装置，应用于电子装置，所述电子装置包括脑电波传感器、存储器和处理器，所述信息处理装置包括信号采集单元、数据处理单元和阅读内容获取单元；
所述信号采集单元，用于采集用户的脑电波信号；
所述数据处理单元，用于根据所述脑电波信号确定用户的情绪状态；以及用于当检测到所述情绪状态与预设情绪状态匹配成功时，根据所述脑电波信号确定目标词汇；
所述阅读内容获取单元，用于根据所述目标词汇检索阅读类应用程序中的已阅读内容部分，获取与所述目标词汇匹配的段落内容。
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，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，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。
可以看出，本申请实施例中，电子装置前台在运行阅读类应用程序的情况下，首先通过脑电波传感器采集用户的脑电波信号，其次，根据脑电波信号确定用户的人脑的情绪状态，当检测到所述情绪状态与预设情绪状态匹配成功时，根据所述脑电波信号确定目标词汇，最后，根据所述目标词汇检索已阅读内容部分，获取与所述目标词汇匹配的段落内容。可见，电子装置能够通过采集脑电波信号确定用户的情绪状态，判断用户是否需要进行阅读内容查询，然后通过对脑电波信号的解析确定用户当前阅读的目标词汇，可以准确定位用户目前关注且需要查询的内容，最后根据确定的目标词汇对已阅读内容进行检索，获取与目标词汇匹配的段落内容，方便用户获取需要查看的内容，提升了用户查看已阅读内容的效率和准确率，同时有利于提高电子装置在运行阅读类应用程序状态下进行功能服务的智能性和准确度。
附图说明
下面将对本申请实施例所涉及到的附图作简单地介绍。
图1A是本申请实施例提供的一种电子装置的结构示意图；
图1B是本申请实施例提供的一种脑电波传感器的结构示意图；
图1C是本申请实施例提供的集成脑电波传感器的电子装置的结构示意图；
图1D是本申请实施例提供的另一种脑电波传感器的结构示意图；
图2A是本申请实施例提供的一种信息处理方法的流程示意图；
图2B是本申请实施例提供的一种根据脑电波信号确定用户的当前情绪状态过程示意图，其中图(A)为根据脑电波信号获得的当前脑电图示意图，图(B)为脑电图模版与情绪状态的对应关系示意图；
图2C是本申请实施例提供的一种通过人眼视线定位用户所关注分词的示意图；
图3是本申请实施例公开的一种根据脑电波信号确定目标词汇的流程示意图；
图4是本申请实施例公开的另一种根据脑电波信号确定目标词汇的流程示意图；
图5是本申请实施例公开的另一种信息处理方法的流程示意图；
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电子装置的功能单元组成框图。
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作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”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、***、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他步骤或单元。
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。
下面对本申请实施例进行详细介绍。
请参阅图1A，图1A是本申请实施例提供的一种电子装置100的结构示意图，所述电子装置100包括：壳体110、边框120，设置于所述壳体110内的射频***170、处理器140、存储器150和脑电波传感器160，设置于所述壳体110上的显示屏130，所述脑电波传感器160以及存储器150与所述处理器140连接，所述处理器140连接所述存储器150、脑电波传感器160和射频***170，所述射频***170中还包括发射器171、接收器172和信号处理器173；其中，所述脑电波传感器160，用于采集用户的脑电波信号，所述电子装置前台运行有阅读类应用程序；所述存储器150，用于存储阅读内容；所述处理器140，用于根据所述脑电波信号确定用户的情绪状态；当检测到所述情绪状态与预设情绪状态匹配成功时，根据所述脑电波信号确定目标词汇；根据所述目标词汇检索阅读类应用程序中的已阅读内容部分，获取与所述目标词汇匹配的段落内容。
其中，脑电波传感器160又可以称为脑电波芯片、脑电波接收器等，该脑电波传感器160集成在电子装置中，具有专用信号处理电路，并与电子装置的处理器连接，按照采集信号类型可以分为电流式脑电波传感器160和电磁式脑电波传感器160，电流式脑电波传感器160采集脑皮层产生的生物电流，电磁式脑电波传感器160采集人脑活动时辐射的电磁波。可以理解的是，该脑电波传感器160的具体形态可以是多种多样的，此处不做唯一限定。
举例来说，如图1B所示，该脑电波传感器160可以包括天线模块和信号处理模块，具体可以集成在电子装置的主电路板上，天线模块采集人脑活动时产生的电磁波信号，信号处理模块针对该电磁波信号执行去噪、滤波等处理，最终形成基准脑电波信号发送给处理器进行处理。
又举例来说，如图1C和1D所示，该脑电波传感器160可以包括穿戴式信号采集器，该穿戴式信号采集器可以收容于如图1C所示的电子装置的后壳的收容腔内，使用时，如图1D所示，穿戴式信号采集器与电子装置本端有线连接或者无线连接(无线连接对应穿戴式信号采集器集成有无线通讯模块与电子装置本端通信连接)。
其中，处理器140包括应用处理器和基带处理器，处理器是电子装置的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子装置的各个部分，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，执行电子装置的各种功能和处理数据，从而对电子装置进行整体监控。其中，应用处理器主要处理操作***、用户界面和应用程序等，基带处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述基带处理器也可以不集成到处理器中。存储器150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，从而执行电子装置的各种功能应用以及数据处理。存储器150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***、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装置的使用所创建的数据等。此外，存储器150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。
具体实现中，电子装置可以控制所述脑电波传感器160在静止状态下以低功率模式工作，在静止状态下以高频率模式工作，以此降低功耗。
在一个具体的示例中，电子装置首先通过脑电波传感器采集用户的脑电波信号，与此同时，电子装置的前台运行有阅读类应用程序，其次，处理器根据脑电波信号确定用户的情绪状态，当检测到用户当前情绪状态与预设情绪状态匹配成功时，再对脑电波进行解析，确定目标词汇；最后，根据目标词汇检索阅读类应用程序中的已阅读内容，获取与目标词汇匹配的段落内容。
在一个可能的实例中，在所述根据所述脑电波信号确定用户的情绪状态方面，所述处理器140具体用于：采用小波包变换对脑电波信号进行降噪处理；将信号投影到小波包基函数的空间对脑电波信号进行频率分解，获得基本节律脑电图；将所述基本节律脑电图与所述预设情绪状态脑电图模版进行特征匹配，获得所述基本节律脑电图对应的情绪状态。
在一个可能的实例中，在所述根据所述脑电波信号确定目标词汇方面，所述处理器140具体用于：检测用户的翻页时间间隔；根据脑电波信号确定用户的人脑兴奋度；根据翻页时间间隔和人脑兴奋度获得用户的阅读速度，并根据阅读速度确定目标词汇。
在一个可能的示例中，所述电子装置包括摄像头，在所述根据所述阅读速度确定目标词汇方面，所述处理器140具体用于：根据阅读速度定位用户阅读的分句位置；对分句进行语义分析，获得多个分词；通过摄像头采集用户的人眼图像，根据人眼图像获取用户对多个分词对应的关注度；获取对应的关注度大于预设关注度阈值的分词为目标词汇。
可见本示例中，根据脑电波信号获取用户的人脑兴奋度，因为人脑兴奋度处于变化中，人的阅读速度也在不停的变化中，通过用户的历史人脑兴奋度和翻页时间间隔，能够准确获得用户的人脑兴奋度与阅读速度的对应模型，进而根据用户的当前人脑兴奋度判断用户的当前阅读速度，定位用户当前阅读的位置。而结合用户的人眼关注度，能够将阅读位置精确到某一句话中的某个词，进一步提升定位用户阅读词汇的精确度。
在一个可能的示例中，所述处理器140还用于：将脑电波信号对应的脑电图与脑电图词汇模版中的脑电图进行匹配；获取与脑电图匹配度最高的脑电图词汇模版中的脑电图对应的词汇作为目标词汇。
在一个可能的示例中，所述处理器140还用于获取脑电图词汇模版，具体用于：获取预设时间范围内用户的脑电图和阅读内容；根据所述脑电图和所述阅读内容，获得所述脑电图与所述阅读内容中词汇的对应关系，形成所述脑电图词汇模版。
可见本示例中，直接根据用户的已阅读内容和历史脑电波变化，获得脑电图与词汇的对应模型，然后根据用户的当前脑电图与模型中的对应情况，定位用户当前的阅读词汇，提升了定位阅读词汇的效率。
在本申请实施例中，电子装置通过对获取到的脑电波信号确定用户的情绪状态，当用户的情绪状态与预设情绪状态匹配成功时，进一步解析脑电波信号，定位用户当前阅读词汇，其中定位当前阅读词汇的方法包括通过脑电波确定人脑兴奋度，获得阅读速度，然后结合人眼关注度定位当前阅读词汇，或者通过历史脑电波变化与阅读内容的对应关系，获得脑电图与阅读词汇的对应模型，然后将当前脑电波对应的脑电图与模型中的脑电图进行对应，获得当前阅读词汇。这两种方法前者能更准确定位当前阅读词汇，后者能够快速定位当前阅读词汇。获得当前阅读词汇后，根据其检索已阅读内容，即可获得用户需要查找的阅读内容，提升了用户查看已阅读内容的效率和准确率，同时有利于提高电子装置在运行阅读类应用程序状态下进行功能服务的智能性和准确度。
请参阅图2A，图2A是本申请实施例提供的一种信息处理方法的流程示意图，应用于如图1A所示的电子装置，所述电子装置包括脑电波传感器，如图所示，本信息处理方法包括：
步骤201、通过所述脑电波传感器采集用户的脑电波信号，并根据所述脑电波信号确定用户的当前情绪状态。
其中，脑电波传感器采集到的脑电波信号是一些自发的有节律的神经电活动，其频率变动范围在每秒1－30次之间的，可划分为四个波段，即四个基本节律，分别为δ(1－4Hz)、θ(4.1－8Hz)、α(8.1－14Hz)和β(14.1－30Hz)。情绪是对一系列主观认知经验的通称，是多种感觉、思想和行为综合产生的心理和生理状态，情绪状态是指情绪本身的存在形式，主要分为心境、激情、热情和应激几种。本申请实施例中提到的情绪状态是热情和激情的结合，即脑电波反映出用户对文字的热情持续度和某一刻爆发的激情，用以判断用户的当前情绪状态。
其中，当用户阅读某一段文字时，会持续与脑电波产生对应。而当用户阅读到某些段落或词汇词，脑电波产生较明显的变化，以反映用户在阅读过程中进行的思考或应激反映。
在可选的实施例中，根据脑电波信号确定用户的当前情绪状态的过程包括：将脑电波信号投影到小波包基函数的空间对脑电波信号进行时频分解；采用小波包变换对脑电波信号进行降噪处理，获得当前脑电图；将当前脑电图与情绪状态脑电图模版进行特征匹配，获得当前脑电图对应的情绪状态。
请参阅图2B，是根据脑电波信号确定用户的当前情绪状态过程示意图，图(A)为根据脑电波信号获得的当前脑电图示意图，图(B)为脑电图模版与情绪状态的对应关系示意图，其中脑电图模版的获得过程可以为：诱发人脑产生目标情绪状态，采集目标情绪状态对应的脑电图，对该脑电图进行降噪处理，获得标准的脑电图，作为情绪模版。脑电图模版中的脑电图对应的情绪状态为已知，那么将当前脑电图与脑电图模版进行对比，即可获得当前脑电图对应的情绪状态。
可见在本实施例中，通过解析当前脑电波确定用户的情绪状态，以触发后续对阅读词汇的确定和检索，可以省略用户发起检索操作的步骤，同时提升进行已阅读内容查看的效率。
步骤202、当检测到所述当前情绪状态与预设情绪状态匹配成功时，根据所述脑电波信号确定目标词汇。
具体地，预设情绪状态是根据情绪模版选取的用于确定发起检索需求的情绪状态。在可选的实施例中，预设情绪状态包括疑惑、思考或回忆等，当用户的当前脑电波信号解析出这些情绪时，说明用户需要查看对应词汇的已阅读内容，因此可以触发电子装置发起已阅读内容检索。如图2B所示，图(A)中的当前脑电图与图(B)中脑电图模版的第一行脑电图匹配成功，那么当前脑电图对应的情绪状态为第一情绪状态，而第一情绪状态为预设情绪状态，触发电子装置发起已阅读内容检索。
电子装置发起已阅读内容检索，需要确定用户当前关注的目标词汇，以缩小检索范围，从而更精确地获取用户需要查看的已阅读内容。
在可选的实施例中，确定目标词汇的方法包括：检测用户的翻页时间间隔；根据脑电波信号确定用户的人脑兴奋度；根据翻页时间间隔和人脑兴奋度获得用户的阅读速度，并根据阅读速度确定目标词汇。
其中脑电波兴奋度的获取过程为去除所述脑电波信号中的眼电、肌电干扰，获得基准脑电波信号；根据基准脑电波信号获取脑电波中δ波的能量值、θ波的能量值、α波的能量值和β波的能量值，并根据能量值之间的比值确定人脑兴奋度，其计算公式为：
H＝(Eα+Eβ)/(Eδ+Eθ) (1)
由于人脑兴奋度是随着时间连续变化的变量，获得人脑兴奋度对应的阅读速度，需要将人脑兴奋度进行离散变换，即计算某一个周期T内的平均人脑兴奋度作为该周期内的人脑兴奋度，那么该周期内的阅读速度即位该人脑兴奋度对应的阅读速度。如表1所示：
| 周期(T) | 平均人脑兴奋度(△H) | 阅读字数 | 阅读速度 |
| 第一个周期 | △H1 | D1 | V1＝D1/T |
| 第二个周期 | △H2 | D2 | V2＝D2/T |
| 第三个周期 | △H3 | D3 | V3＝D3/T |
其中周期T可以是秒级、毫秒级或者微秒级参数，而周期T又可以分为若干个子周期，通过子周期的对应人脑兴奋度的求和均值获得周期T内的评分人脑兴奋度。该周期T内的阅读速度与该周期内的平均人脑兴奋度对应。
在可选的实施例中，根据阅读速度确定目标词汇的过程可进一步包括：根据阅读速度定位用户阅读的分句位置；对分句进行语义分析，获得多个分词；通过摄像头采集用户的人眼图像，根据人眼图像获取用户对多个分词对应的关注度；获取对应的关注度大于预设关注度阈值的分词为目标词汇。
其中，语义分析指运用各种方法，学习与理解一段文本所表示的语义内容，任何对语言的理解都可以归为语义分析的范畴。分词表示将连续的字序列按照一定的规范重新组合而成词序列，分词规范包括基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法。关注度表示某个词受到的关注程度，与用户视线停留时长和回看次数有关。
在一个具体的实施例中，参阅图2C，图2C为通过人眼视线定位用户所关注分词的示意图，例如根据用户的阅读速度定位到用户正在读的句子为“ABAACDBCDABCDEFGHCDBACBDHITG”，对该句子进行语义分析，获得分词为“AB/AACD/BCDAB/CDEFGHC/DB/ACBD/HITG”。然后采集用户人眼图像，根据人眼图像获取用户对各个分词的关注度，如图2C所示，用户一只眼的上眼睑边缘某点与瞳孔形成180°角，两点所在平面投射到电子装置屏幕上形成区域N，用户另一只眼通过同样的投射方式在电子装置屏幕上形成区域M，区域N与区域M形成用户的关注区域，关注时长与关注度成正相关关系，即用户的视线落于某区域的时间越长，用户对该区域的关注度越高，关注度值也就越大。其次，如果检测到用户的视线回看或反复看某分词，该分词的关注度值也越大。再次，句子中的分词根据词性不同，所具有的重要程度也不同，例如名词的重要程度和内涵高于动词、副词或形容词，因此可根据词性的不同为句中分词赋予不同权重。由此，可得用户对某分词的关注度计算公式如下：
其中α表示该分词的词性权值，i表示用户查看该词的次数，pi表示用户第i次查看该词的权值，ti表示第i次查看该词的时长。
该方法通过脑电波信号和眼球移动相结合，提升了获得目标词汇的准确度。
在可选的实施例中，确定目标词汇的方法还包括：将脑电波信号对应的脑电图与脑电图词汇模版中的脑电图进行匹配；获取与脑电图匹配度最高的脑电图词汇模版中的脑电图对应的词汇作为所述目标词汇。其中获取脑电图词汇模版的过程可以包括：获取预设时间范围内用户的脑电图和阅读内容；根据脑电图和阅读内容，获得脑电图与阅读内容中词汇的对应关系，形成脑电图词汇模版。
脑电图词汇模版，表示脑电图与词汇之间形成的对应关系模版。由于需要根据脑电波信号确定用户的情绪状态，所述装置已经获取了脑电波信号，而对该脑电波信号进行进一步分析，可以获得脑电图与词汇的对应关系，并根据对应关系确定目标词汇。在此之前，可以根据历史脑电图和已阅读内容形成脑电图词汇模版，该过程可以对用户的阅读过程进行智能学习，根据用户脑电图变化与已阅读内容的时间对应，获取脑电图与阅读词汇的对应关系，然后多次获取脑电图与阅读词汇的对应关系，进一步改进和精确脑电图与阅读词汇的对应关系，形成脑电图词汇模版。当满足预设情绪状态时，将脑电图与脑电图词汇模版中的脑电图进行匹配，获得与脑电图匹配度最高的脑电图词汇模版中的脑电图对应的词汇为目标词汇。当用户阅读到越关注的词汇时，其脑电波波动越明显，而阅读到该词汇的次数越多，该词汇所对应的脑电图越准确，那么用户查找该词汇的几率越大，提升了词汇检索的有效性。
可选的，获取目标词汇的方法还包括：获取预设时间范围内的脑电波信号对应的脑电图；将脑电图与脑电图词汇模版中的脑电图进行匹配；获取与所述阅读脑电图匹配度最高的所述脑电图词汇模版中的脑电图对应的词汇作为所述目标词汇。这种获取目标词汇的方法可以减少脑电波中情绪状态对脑电图匹配过程的干扰，提升获取词汇的准确度。
可选的，获取目标词汇的方法还包括：根据用户的翻页时间间隔，计算用户的平均阅读速度，根据阅读速度定位用户的阅读段落，再获取段落中用户的人眼关注度高于预设关注度阈值的词汇作为目标词汇。该方法直接通过平均阅读速度和人眼关注度获取目标词汇，不需要计算和存储用户的历史阅读状态，减少了终端的内存开销，提升了获取目标词汇的效率。
本实施例通过脑电波信号确定用户需要查询的目标词汇，省略了用户输入或勾选目标词汇的步骤，提升了电子装置在为用户提供阅读服务时的智能性和便利性。
步骤203、根据所述目标词汇检索已阅读内容部分，获取与所述目标词汇匹配的段落内容。
具体地，确定了需要检索的目标词汇后，可根据目标词汇对已阅读的内容进行检索，方便用户对已阅读内容进行查看。或者也可以对后续内容进行查找，以便用户获取关注的相关内容。获取与所述目标词汇匹配的段落内容包括：直接跳转到与所述目标词汇匹配的相关段落；或者提供与所述目标词汇匹配的所有相关段落部分内容供用户查询或选择。
在本申请实施例中，电子装置通过采集脑电波信号确定用户的情绪状态，判断用户是否需要进行阅读内容查询，然后通过对脑电波信号的解析确定用户当前阅读的目标词汇，可以准确定位用户目前关注且需要查询的内容，最后根据确定的目标词汇对已阅读内容进行检索，获取与目标词汇匹配的段落内容，方便用户获取需要查看的内容，提升了用户查看已阅读内容的效率和准确率，同时有利于提高电子装置在运行阅读类应用程序状态下进行功能服务的智能性和准确度。
与上述图2A所示的实施例一致的，请参阅图3，图3是本申请实施例提供的一种根据脑电波信号确定目标词汇的流程示意图，应用于如图1A所述的电子装置，所述电子装置包括脑电波传感器，如图所示，本方法包括：
步骤301、检测用户的翻页时间间隔；
步骤302、根据所述脑电波信号确定用户的人脑兴奋度；
步骤303、根据所述翻页时间间隔和人脑兴奋度获得所述用户的阅读速度；
步骤304、根据所述阅读速度定位用户阅读的分句位置；
步骤305、对所述分句进行语义分析，获得多个分词；
步骤306、通过摄像头采集用户的人眼图像，根据所述人眼图像获取用户对所述多个分词对应的关注度；
步骤307、获取对应的关注度大于预设关注度阈值的分词为目标词汇。
可以看出，在本申请实施例中，电子装置根据脑电波信号确定目标词汇，可根据用户的翻页时间间隔和脑电波兴奋度，确定用户的阅读速度，然后根据阅读速度确定用户阅读的句子，再根据语义分析获得该句子的多个分词，结合摄像头采集的人眼图像，获得每个分词对应的关注度，最终获得关注度大于预设关注度阈值的分词为目标词汇，这个过程通过脑电波信号和眼球移动相结合，提高了电子装置在检测到用户需要进行阅读内容查找时，确定需要检索的目标词汇的准确度。
与上述图2A所示的实施例一致的，请参阅图4，图4是本申请实施例提供的另一种根据脑电波信号确定目标词汇的流程示意图，应用于如图1A所述的电子装置，所述电子装置包括脑电波传感器，如图所示，本方法包括：
步骤401、获取预设时间范围内用户的脑电图和阅读内容；
步骤402、根据所述用户的脑电图和所述阅读内容，获得所述用户的脑电图与所述阅读内容中词汇的对应关系，形成所述脑电图词汇模版；
步骤403、将所述脑电波信号对应的脑电图与脑电图词汇模版中的脑电图进行匹配；
步骤404、获取与所述脑电图匹配度最高的所述脑电图词汇模版中的脑电图对应的词汇作为所述目标词汇。
可以看出，本申请实施例中，电子装置在用户进行阅读时，采集用户的脑电波信号，并对脑电波信号进行解析获得脑电图，然后根据阅读内容和脑电波图像获得脑电图与词汇的对应模型；在检测到用户需要查找阅读内容时，检测用户当前脑电波信号对应的当前脑电图与模型中脑电图的匹配关系，若匹配成功，则匹配的模型中的脑电图对应的词汇即为目标词汇。在这个过程中，当用户阅读到越关注的词汇时，其脑电波波动越明显，而阅读到该词汇的次数越多，该词汇所对应的脑电图越准确，且用户查找该词汇的几率越大，提升了词汇检索的有效性。
与上述图2A所示的实施例一致的，请参阅图5，图5是本申请实施例提供的另一种信息处理方法的流程示意图，应用于如图1A所述的电子装置，所述电子装置包括脑电波传感器，如图所示，本方法包括：
步骤501、通过所述脑电波传感器采集用户的脑电波信号，将脑电波信号投影到小波包基函数的空间对脑电波信号进行时频分解；
步骤502、采用小波包变换对所述脑电波信号进行降噪处理，获得当前脑电图；
步骤503、将所述当前脑电图与情绪状态脑电图模版进行特征匹配，获得所述当前脑电图对应的情绪状态；
步骤504、确定所述当前情绪状态与预设情绪状态匹配；
步骤505、检测用户的翻页时间间隔，并根据所述脑电波信号确定用户的人脑兴奋度，根据所述翻页时间间隔和人脑兴奋度获得所述用户的阅读速度；
步骤506、根据所述阅读速度定位用户阅读的分句位置，并对所述分句进行语义分析，获得多个分词；
步骤507、通过摄像头采集用户的人眼图像，根据所述人眼图像获取用户对所述多个分词对应的关注度；
步骤508、获取对应的关注度大于预设关注度阈值的分词为目标词汇；
步骤509、获取预设时间范围内用户的脑电图和阅读内容；
步骤510、根据所述用户的脑电图和所述阅读内容，获得所述用户的脑电图与所述阅读内容中词汇的对应关系，形成所述脑电图词汇模版；
步骤511、将所述脑电波信号对应的脑电图与脑电图词汇模版中的脑电图进行匹配；
步骤512、获取与所述脑电图匹配度最高的所述脑电图词汇模版中的脑电图对应的词汇作为所述目标词汇。
其中步骤505～步骤508与步骤509～步骤512没有明确的先后关系，分别为两种可选的实施方法。
可以看出，本申请实施例中，电子装置前台在运行阅读类应用程序的情况下，首先通过脑电波传感器采集用户的脑电波信号，其次，根据脑电波信号确定用户的人脑的情绪状态，当检测到所述情绪状态与预设情绪状态匹配成功时，根据所述脑电波信号确定目标词汇，最后，根据所述目标词汇检索已阅读内容部分，获取与所述目标词汇匹配的段落内容。可见，电子装置能够通过采集脑电波信号确定用户的情绪状态，判断用户是否需要进行阅读内容查询，然后通过对脑电波信号的解析确定用户当前阅读的目标词汇，最后根据确定的目标词汇对已阅读内容进行检索，获取与目标词汇匹配的段落内容，方便用户获取需要查看的内容，提升了用户查看阅读类应用程序中的已阅读内容的效率和准确率，同时有利于提高电子装置在运行阅读类应用程序状态下进行功能服务的智能性和准确度。
与上述图2A、图3、图4和图5所示的实施例一致的，请参阅图6，图6是本申请实施例提供的一种电子装置的结构示意图，如图所示，该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以下步骤的指令：通过脑电波传感器采集用户的脑电波信号，并根据脑电波信号确定用户的当前情绪状态；当检测到所述情绪状态与预设情绪状态匹配成功时，根据脑电波信号确定目标词汇；根据目标词汇检索已阅读内容部分，获取与目标词汇匹配的段落内容。
可以看出，本申请实施例中，电子装置通过采集脑电波信号确定用户的情绪状态，判断用户是否需要进行阅读内容查询，然后通过对脑电波信号的解析确定用户当前阅读的目标词汇，可以准确定位用户目前关注且需要查询的内容，最后根据确定的目标词汇对已阅读内容进行检索，获取与目标词汇匹配的段落内容，方便用户获取需要查看的内容，提升了用户查看已阅读内容的效率和准确率，同时有利于提高电子装置在运行阅读类应用程序状态下进行功能服务的智能性和准确度。
在一个可能的示例中，在根据所述脑电波信号确定用户的当前情绪状态方面，所述程序中的指令具体用于执行以下操作：将脑电波信号投影到小波包基函数的空间对脑电波信号进行时频分解；采用小波包变换对所述脑电波信号进行降噪处理，获得当前脑电图；将所述当前脑电图与情绪状态脑电图模版进行特征匹配，获得所述当前脑电图对应的情绪状态。
在一个可能的示例中，在所述根据所述脑电波信号确定目标词汇方面，所述程序中的指令具体用于执行以下操作：检测用户的翻页时间间隔；根据所述脑电波信号确定用户的人脑兴奋度；根据所述翻页时间间隔和人脑兴奋度获得所述用户的阅读速度，并根据所述阅读速度确定目标词汇。
在一个可能的示例中，所述电子装置包括摄像头，在所述根据所述阅读速度确定目标词汇方面，所述程序中的指令具体用于执行以下操作：根据所述阅读速度定位用户阅读的分句位置；对所述分句进行语义分析，获得多个分词；通过摄像头采集用户的人眼图像，根据所述人眼图像获取用户对所述多个分词对应的关注度；获取对应的关注度大于预设关注度阈值的分词为目标词汇。
在一个可能的示例中，所述程序中的指令具体用于执行以下操作：
将所述脑电波信号对应的脑电图与脑电图词汇模版中的脑电图进行匹配；
获取与所述脑电图匹配度最高的所述脑电图词汇模版中的脑电图对应的词汇作为所述目标词汇。
在一个可能的示例中，所述程序中的指令具体还用于执行以下操作：获取脑电图词汇模版，包括：获取预设时间范围内用户的脑电图和阅读内容；根据所述用户的脑电图和所述阅读内容，获得所述用户的脑电图与所述阅读内容中词汇的对应关系，形成所述脑电图词汇模版。
上述主要从方法侧执行过程的角度对本申请实施例的方案进行了介绍。可以理解的是，电子装置为了实现上述功能，其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。本领域技术人员应该很容易意识到，结合本文中所提供的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，本申请能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
本申请实施例可以根据上述方法示例对电子装置进行功能单元的划分，例如，可以对应各个功能划分各个功能单元，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理单元中。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。需要说明的是，本申请实施例中对单元的划分是示意性的，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。
图7是本申请实施例中所涉及的设备控制装置700的功能单元组成框图。该设备控制装置700应用于电子装置，所述电子装置包括脑电波传感器，该设备控制装置700包括信号采集单元701、数据处理单元702和阅读内容获取单元703，其中，所述信号采集单元701，用于采集用户的脑电波信号；所述数据处理单元702，用于根据所述脑电波信号确定用户的情绪状态；以及用于当检测到所述情绪状态与预设情绪状态匹配成功时，根据所述脑电波信号确定目标词汇；所述阅读内容获取单元703，用于根据所述目标词汇检索已阅读内容部分，获取与所述目标词汇匹配的段落内容。
可以看出，本申请实施例中，电子装置前台在运行阅读类应用程序的情况下，首先通过脑电波传感器采集用户的脑电波信号，其次，根据脑电波信号确定用户的人脑的情绪状态，当检测到所述情绪状态与预设情绪状态匹配成功时，根据所述脑电波信号确定目标词汇，最后，根据所述目标词汇检索已阅读内容部分，获取与所述目标词汇匹配的段落内容。可见，电子装置能够通过采集脑电波信号确定用户的情绪状态，判断用户是否需要进行阅读内容查询，然后通过对脑电波信号的解析确定用户当前阅读的目标词汇，最后根据确定的目标词汇对已阅读内容进行检索，获取与目标词汇匹配的段落内容，方便用户获取需要查看的内容，提升了用户查看已阅读内容的效率和准确率，同时有利于提高电子装置在运行阅读类应用程序状态下进行功能服务的智能性和准确度。
在一个可能的示例中，所述根据所述脑电波信号确定用户的当前情绪状态方面，所述数据处理单元702具体用于：将脑电波信号投影到小波包基函数的空间对脑电波信号进行时频分解；采用小波包变换对所述脑电波信号进行降噪处理，获得当前脑电图；将所述当前脑电图与情绪状态脑电图模版进行特征匹配，获得所述当前脑电图对应的情绪状态。
在一个可能的示例中，在所述根据所述脑电波信号确定目标词汇方面，所述数据处理单元702具体用于：检测用户的翻页时间间隔；根据所述脑电波信号确定用户的人脑兴奋度；根据所述翻页时间间隔和人脑兴奋度获得所述用户的阅读速度，并根据所述阅读速度确定目标词汇。
在一个可能的示例中，所述电子装置包括摄像头，用于采集用户的人眼图像，在所述根据所述阅读速度确定目标词汇方面，所述数据处理单元702具体用于：根据所述阅读速度定位用户阅读的分句位置；对所述分句进行语义分析，获得多个分词；根据所述人眼图像获取用户对所述多个分词对应的关注度；获取对应的关注度大于预设关注度阈值的分词为目标词汇。
在一个可能的示例中，所述数据处理单元702还用于：将所述脑电波信号对应的脑电图与脑电图词汇模版中的脑电图进行匹配；获取与所述脑电图匹配度最高的所述脑电图词汇模版中的脑电图对应的词汇作为所述目标词汇。
在一个可能的示例中，所述数据处理单元702还用于获取脑电波词汇模版，包括：获取预设时间范围内用户的脑电图和阅读内容；根据所述用户的脑电图和所述阅读内容，获得所述用户的脑电图与所述阅读内容中词汇的对应关系，形成所述脑电图词汇模版。
本申请实施例还提供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，上述计算机包括移动终端。
本申请实施例还提供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，上述计算机包括移动终端。
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。
在本申请所提供的几个实施例中，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***，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，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，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，包括处理器、存储器和脑电波传感器，所述存储器和所述脑电波传感器与所述处理器耦合，其中，
所述脑电波传感器，用于采集用户的脑电波信号，所述电子装置前台运行有阅读类应用程序；
所述存储器，用于存储阅读内容；
所述处理器，用于根据所述脑电波信号确定用户的情绪状态；当检测到所述情绪状态与预设情绪状态匹配成功时，根据所述脑电波信号确定目标词汇，包括：检测用户的翻页时间间隔；根据所述脑电波信号确定用户的人脑兴奋度；根据所述翻页时间间隔和所述人脑兴奋度获得所述用户的阅读速度，并根据所述阅读速度确定所述目标词汇；所述预设情绪状态是根据情绪模板选取的用于确定发起检索需求的情绪状态；根据所述目标词汇检索所述阅读类应用程序中的已阅读内容，获取与所述目标词汇匹配的段落内容。
2.根据权利要求1所述的电子装置，其特征在于，在所述根据所述脑电波信号确定用户的情绪状态方面，所述处理器具体用于：
将所述脑电波信号投影到小波包基函数的空间对所述脑电波信号进行时频分解；
采用小波包变换对所述脑电波信号进行降噪处理，获得所述脑电波信号对应的脑电图；
将所述脑电图与情绪状态脑电图模版进行特征匹配，获得所述脑电图对应的情绪状态。
3.根据权利要求1或2所述的电子装置，其特征在于，所述电子装置包括摄像头，在所述根据所述阅读速度确定目标词汇方面，所述处理器具体用于：
根据所述阅读速度定位用户阅读的分句位置；
对所述分句位置中的分句内容进行语义分析，获得多个分词；
通过摄像头采集用户的人眼图像，根据所述人眼图像获取用户对所述分词的关注度；
确定所述关注度中大于预设关注度阈值的目标关注度对应的分词为所述目标词汇。
4.根据权利要求1或2所述的电子装置，其特征在于，在所述根据所述脑电波信号确定目标词汇方面，所述处理器具体用于：
将所述脑电波信号对应的脑电图与脑电图词汇模版中的脑电图进行匹配；
获取与所述脑电图匹配度最高的所述脑电图词汇模版中的脑电图对应的词汇作为所述目标词汇。
5.根据权利要求4所述的电子装置，其特征在于，所述处理器还用于获取脑电图词汇模版，包括：
获取预设时间范围内用户的脑电图和阅读内容；
根据所述用户的脑电图和所述阅读内容，获得所述用户的脑电图与所述阅读内容中词汇的对应关系，形成所述脑电图词汇模版。
6.一种信息处理方法，其特征在于，应用于电子装置，所述电子装置包括脑电波传感器，所述方法包括：
通过所述脑电波传感器采集用户的脑电波信号，并根据所述脑电波信号确定用户的情绪状态，所述电子装置前台运行有阅读类应用程序；
当检测到所述情绪状态与预设情绪状态匹配成功时，根据所述脑电波信号确定目标词汇，包括：检测用户的翻页时间间隔；根据所述脑电波信号确定用户的人脑兴奋度；根据所述翻页时间间隔和所述人脑兴奋度获得所述用户的阅读速度，并根据所述阅读速度确定所述目标词汇；所述预设情绪状态是根据情绪模板选取的用于确定发起检索需求的情绪状态；
根据所述目标词汇检索所述阅读类应用程序中的已阅读内容，获取与所述目标词汇匹配的段落内容。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述脑电波信号确定用户的情绪状态包括：
将所述脑电波信号投影到小波包基函数的空间对所述脑电波信号进行时频分解；
采用小波包变换对所述脑电波信号进行降噪处理，获得所述脑电波信号对应的脑电图；
将所述脑电图与情绪状态脑电图模版进行特征匹配，获得所述脑电图对应的情绪状态。
8.根据权利要求6或7所述的方法，其特征在于，所述电子装置包括摄像头，所述根据所述阅读速度确定目标词汇包括：
根据所述阅读速度定位用户阅读的分句位置；
对所述分句位置中的分句内容进行语义分析，获得多个分词；
通过摄像头采集用户的人眼图像，根据所述人眼图像获取用户对所述多个分词对应的关注度；
确定所述关注度中大于预设关注度阈值的目标关注度对应的分词为所述目标词汇。
9.根据权利要求6或7所述的方法，其特征在于，所述根据所述脑电波信号确定目标词汇还包括：
将所述脑电波信号对应的脑电图与脑电图词汇模版中的脑电图进行匹配；
获取与所述脑电图匹配度最高的所述脑电图词汇模版中的脑电图对应的词汇作为所述目标词汇。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述方法还包括获取脑电图词汇模版，包括：
获取预设时间范围内用户的脑电图和阅读内容；
根据所述用户的脑电图和所述阅读内容，获得所述用户的脑电图与所述阅读内容中词汇的对应关系，形成所述脑电图词汇模版。
11.一种信息处理装置，其特征在于，应用于电子装置，所述电子装置包括脑电波传感器、存储器和处理器，所述信息处理装置包括信号采集单元、数据处理单元和阅读内容获取单元；
所述信号采集单元，用于采集用户的脑电波信号；
所述数据处理单元，用于根据所述脑电波信号确定用户的情绪状态；以及用于当检测到所述情绪状态与预设情绪状态匹配成功时，根据所述脑电波信号确定目标词汇，包括：检测用户的翻页时间间隔；根据所述脑电波信号确定用户的人脑兴奋度；根据所述翻页时间间隔和所述人脑兴奋度获得所述用户的阅读速度，并根据所述阅读速度确定所述目标词汇；所述预设情绪状态是根据情绪模板选取的用于确定发起检索需求的情绪状态；
所述阅读内容获取单元，用于根据所述目标词汇检索阅读类应用程序中的已阅读内容，获取与所述目标词汇匹配的段落内容。
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。
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Families Citing this family (5)
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Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1924526A (zh) * | 2006-09-27 | 2007-03-07 | 江苏新科数字技术有限公司 | 用于卫星导航的电子地图关键词检索方法及其装置 |
| CN103646587A (zh) * | 2013-12-05 | 2014-03-19 | 北京京东方光电科技有限公司 | 一种智能眼镜及其控制方法 |
| CN104423585A (zh) * | 2013-09-04 | 2015-03-18 | Lg电子株式会社 | 移动终端及其控制方法 |
| CN105892627A (zh) * | 2015-03-28 | 2016-08-24 | 朱金彪 | 虚拟超越现实的方法和装置以及使用其的眼镜或头盔 |
| CN106095089A (zh) * | 2016-06-06 | 2016-11-09 | 郑黎光 | 一种获取感兴趣目标信息的方法 |
| CN107704153A (zh) * | 2017-09-30 | 2018-02-16 | 咪咕动漫有限公司 | 一种阅读特效的展示方法、装置及计算机可读存储介质 |
Family Cites Families (1)
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Patent Citations (6)
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