CN110413125A - 基于脑电波的转换方法、电子设备及存储介质 - Google Patents

基于脑电波的转换方法、电子设备及存储介质 Download PDF

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李彤
李子千
李昕晓
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Abstract

本发明公开了基于脑电波的转换方法，包括如下步骤：设置足够多且不重复的若干字、词组以及句子为子集构成的字集，从字集中一一选取不同的子集显示和/或播报给测试人员，并获取当前对应的脑电波线图样本；将脑电波线图样板通过传感器传送到终端设备；将每一个子集与对应的脑电波电图样本采用同一个编码进行绑定，集成具有多个编码的数据库；采集人体的脑电波信号并在终端形成脑电图；从数据库中选取与该脑电图匹配的脑电图样本，根据脑电图样本的编码获取相应的字或词组或句子。本发明通过大数据累积测试阶段获取脑电波与文字的关联规律，并采用编码的方式匹配对应，转换方法简单，并且可以有效将脑电波线图快速转换为对应的文字或声音。

Description

基于脑电波的转换方法、电子设备及存储介质
技术领域
本发明涉及编码识别技术，尤其涉及基于脑电波的转换方法、电子设备及存储介质。
背景技术
自从计算机发明以来，人类一直希望实现脑机交互，开始是打字输入，然后发展到手写输入，再发展到语音输入。思如泉涌，本发明是思维输入法，将脑电波瞬间变成文字。也就是脑后插管的效果，人的所思所想，立即在电脑或移动终端，实现快速反应机制。包括但不局限于声音、文字编辑，还在于脑电波作为人的思维载体，发出相关指令，包括指令控制开关、人体义肢等应用场景。
人体活动，都会产生电流信号。身体的任部位稍微一动，肌肉电信息都会产生，而且，人体内放电量最大的是肌肉。其次的器官是心脏，产生心电，我们已知的就是心电图呈现。脑电波的走向规律，通过线图来显示，也就是脑电图。脑电图是通过精密的电子仪器，从头皮上将脑部的自发性生物电位加以去干扰及放大记录而获得的图形，是通过电极记录下来的脑细胞群的自发性、节律性电活动。常规脑电图、动态脑电图监测、视频脑电图监测。
但是目前技术对脑电图如何转换位文字的研究方面还较为欠缺。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明的目的之一在于提供基于脑电波的转换方法，其能根据对脑电图的获取转换为文字或声音。
本发明的目的之二在于提供一种电子设备，其能根据对脑电图的获取转换为文字或声音。
本发明的目的之三在于提供一种存储介质，其能根据对脑电图的获取转换为文字或声音。
本发明的目的之一采用以下技术方案实现：
基于脑电波的转换方法，包括如下步骤：
测试步骤：设置足够多且不重复的若干字、词组以及句子为子集构成的字集，从字集中以预设顺序一一选取不同的子集以预设方式测试人员进行测试，并获取当前对应的脑电波线图样本；所述预设方式包括测试人员对子集默读、测试人员听录音、测试人员朗读子集；
传送步骤：将脑电波线图样板通过传感器传送到终端设备；
绑定步骤：将每一个子集与对应的脑电波电图样本采用同一个编码进行绑定，集成具有多个编码的数据库；
采集步骤：采集人体的脑电波信号并在终端形成脑电图；
匹配步骤：从数据库中选取与该脑电图匹配的脑电图样本，根据脑电图样本的编码获取相应的字或词组或句子。
优选的，在测试步骤中，采用统一的语言对子集进行播报和显示。
优选的，在采集步骤中，通过穿戴设备对脑电波信号进行采集，所述穿戴设备包括电极帽子，所述电极帽子通过USB接口或无线传输与外部的终端连接。
优选的，在匹配步骤中，“根据脑电图样本的编码获取相应的字或词组或句子”具体为根据脑电图样本的编码获取相应的字或词组或句子对应的语音进行播报或者根据脑电图样本的编码获取相应的字或词组或句子对应的文字进行显示。
本发明的目的之二采用以下技术方案实现：
一种电子设备，包括处理器、存储器以及存储在存储器中并可被处理器执行的计算机可读程序，所述计算机可读成都被处理器执行时，实现如下步骤：
测试步骤：设置足够多且不重复的若干字、词组以及句子为子集构成的字集，从字集中以预设顺序一一选取不同的子集以预设方式使测试人员进行测试，并获取当前对应的脑电波线图样本；所述预设方式包括测试人员对子集默读、测试人员听录音、测试人员朗读子集；
传送步骤：将脑电波线图样板通过传感器传送到终端设备；
绑定步骤：将每一个子集与对应的脑电波电图样本采用同一个编码进行绑定，集成具有多个编码的数据库；
采集步骤：采集人体的脑电波信号并在终端形成脑电图；
匹配步骤：从数据库中选取与该脑电图匹配的脑电图样本，根据脑电图样本的编码获取相应的字或词组或句子。
优选的，在测试步骤中，采用统一的语言对子集进行播报和显示。
优选的，在采集步骤中，通过穿戴设备对脑电波信号进行采集，所述穿戴设备包括电极帽子，所述电极帽子通过USB接口或无线传输与外部的终端连接。
本发明的目的之三采用以下技术方案实现：
一种存储介质，其上存储有可被处理器执行的计算机可读程序，其特征在于，所述计算机可读程序被处理器执行时实现如本发明目的之一任一项所述的转换方法。
相比现有技术，本发明的有益效果在于：
本发明通过测试阶段获取脑电波与文字的关联规律，并采用编码的方式匹配对应，转换方法简单，并且可以有效将脑电波线图快速转换为对应的文字或声音。
附图说明
图1为本发明的基于脑电波的转换方法流程图。
具体实施方式
下面，结合附图以及具体实施方式，对本发明做进一步描述：
如图1所示，本发明提供一种基于脑电波的转换方法，包括如下步骤：
S1：设置足够多且不重复的若干字、词组以及句子为子集构成的字集，从字集中以预设顺序一一选取不同的子集以预设方式使测试人员进行测试，并获取当前对应的脑电波线图样本；
本步骤中，预设顺序即是人工事先设定的顺序，例如安装1、2、3……A、B、C……，由简至繁。预设方式包括测试人员对子集默读、测试人员听录音、测试人员朗读子集；
在本步骤中，采用统一的语言，例如中文/普通话对子集进行显示和播报。本发明采用步骤S1进行实验测试，得出脑电图与人员听到或看到文字时的对应规律。由测试组特定提供常规的文字多组，包括字、词组或者句子。测试人员根据显示或者播报的子集，进行朗读或者默读。固定的文字对比图形的规律走向，从而将脑电图上的线图匹配成相应编码。测试人员根据所显示的子集进行朗读或默读。且当测试人员进行朗读时，获取测试人员朗读的声音信号，将所述声音信号转化为电信号，与脑电波、文字三个议题进行匹配和比对。
在本发明中，通过横坐标为时间轴，纵坐标为高低幅值，可以精准定位脑电波的每一个行进轨迹。比如第1个点是11横轴，23纵轴，第2点，第3个点如此类推，是0.1秒还是0.3秒作为测试间隔，待定。通过以上的方法，我们在批量的受试者的脑电图当中，根本的开始，在于原始的，最简单的子集间比对，像刚才说的***数字和26个字母。基础子集编码之后，就延伸至英语及中文，继而是世界各国语言，采用同一个编码规律。甚至是动物的脑电波采集与转换。
S2：将脑电波线图样板通过传感器传送到终端设备；
S3：将每一个子集与对应的脑电波电图样本采用同一个编码进行绑定，集成具有多个编码的数据库；
转换为计算机二进制电信号，记录脑电波的每一个行走轨迹，横坐标和纵坐标的精准数字，对应每一个计算机的代码。归纳脑电波幅横轴与纵轴的区间幅度，确定什么区间的坐标对应什么子集内容。
S4：采集人体的脑电波信号并在终端形成脑电图；
本步骤通过穿戴设备对脑电波信号进行采集，所述穿戴设备包括电极帽子，或轻便感应设备所述电极帽子通过USB接口或无线传输与外部的终端连接。
测试人员上佩戴有穿戴设备，这里设计人工智能技术，包括有采集脑电波产生的脑电图，通过电极帽子，或轻便感应设备以及还可以配套有智能眼镜、AI耳机等，读取脑电信息，对脑电信息进行转移和存储，通过USB接口或无线传输将信息传输至终端，例如电脑、手机、主机***等。使用者可在终端设备对信息可以进行修正、对转换后的文字或声音进行补充等，使用者亦可预设备“现在开始”及“可以结束”等触发脑波子集，控制感应设备的启停。电极帽子或轻便感应设备佩戴在头部，电极帽子内的电极分布在头部各个位置，方便信息的采集。电极帽子以及对脑电图的采集为现有技术。当使用者，配戴非侵入式的脑电信息终端产品，思考产生脑电波，与***内的编码子集数据库匹配，说出文字或者声音。
在手机及电脑等终端设备里，大大地减少人们的无效时间。效率更高地做到，想到即有，声音与文字，作为人机转换中的最终产品。服务于各个领域，包括写字楼文书、跨国之间的同声翻译、医疗医患对接、测谎等。如果进阶，除了脑电波转换为声音、文字之外，还将设备使用者，看到的图形，转换并转输到终端设备当中。形成大脑中转站的AI转换过程。
S5：从数据库中选取与该脑电图匹配的脑电图样本，根据脑电图样本的编码获取相应的字或词组或句子。
“根据脑电图样本的编码获取相应的字或词组或句子”具体为根据脑电图样本的编码获取相应的字或词组或句子对应的语音进行播报或者根据脑电图样本的编码获取相应的字或词组或句子对应的文字进行显示。
在测试阶段，测试人员的数量也足够大，需要规范的操作方式，广泛采集并测试，例如采用将子集播报给测试人员的方式，由专门的语音播报，控制聆听难度。测试人员接受到声音，经过耳蜗时声波信号被转化成了神经电信号，经过前庭神经传递给大脑处理，脑的神经电信号，同时也被电极所接收。据此建立一个完善的对应规律。又例如采用将子集显示给测试人员的方式，将“声音源”，改为“文字源”，受测试者，封闭安静试验的环境下，脑内默念每一个预设的：汉字、词、句子，产生对应的脑电波信息，设备同步记录下来。由后端技术人员，分析、归类与辨别，将“字、词、句”，逐一比对，脑电波显示的图形。找出类似编码的规律并记录下来，在识别***里丰富并建立“字、词库”作为电脑读取数据。测试人员也可以将默读改为有声阅读的，当一个人默读文字时，脑电波肯定与聆听到朗读的声音，脑电图的***，一定是不一样的。通过两个不同的感观接受***，听、默读、有声读出文字时，大脑的脑电规律所在。
本发明还提供一种电子设备，包括处理器、存储器以及存储在存储器中并可被处理器执行的计算机可读程序，所述计算机可读程序被处理器执行时，实现如下步骤：
测试步骤：设置足够多且不重复的若干字、词组以及句子为子集构成的字集，从字集中以预设顺序一一选取不同的子集以预设方式使测试人员进行测试，并获取当前对应的脑电波线图样本；
传送步骤：将脑电波线图样板通过传感器传送到终端设备；
绑定步骤：将每一个子集与对应的脑电波电图样本采用同一个编码进行绑定，集成具有多个编码的数据库；
采集步骤：采集人体的脑电波信号并在终端形成脑电图；
匹配步骤：从数据库中选取与该脑电图匹配的脑电图样本，根据脑电图样本的编码获取相应的字或词组或句子。
在测试步骤中，采用统一的语言对子集进行播报和显示。在采集步骤中，通过穿戴设备对脑电波信号进行采集，所述穿戴设备包括电极帽子，或轻便感应设备所述电极帽子通过USB接口或无线传输与外部的终端连接。在测试步骤中，测试人员根据所显示的子集进行朗读或默读，且当测试人员进行朗读时，获取测试人员朗读的声音信号，将所述声音信号转化为电信号。
本发明还提供一种存储介质，其上存储有可被处理器执行的计算机可读程序，所述计算机可读程序被处理器执行时实现如本发明所述的转换方法。
对本领域的技术人员来说，可根据以上描述的技术方案以及构思，做出其它各种相应的改变以及形变，而所有的这些改变以及形变都应该属于本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (8)

1.基于脑电波的转换方法，其特征在于，包括如下步骤：
测试步骤：设置足够多且不重复的若干字、词组以及句子为子集构成的字集，从字集中以预设顺序一一选取不同的子集以预设方式使测试人员进行测试，并获取当前对应的脑电波线图样本；所述预设方式包括测试人员对子集默读、测试人员听录音、测试人员朗读子集；
传送步骤：将脑电波线图样板通过传感器传送到终端设备；
绑定步骤：将每一个子集与对应的脑电波电图样本采用同一个编码进行绑定，集成具有多个编码的数据库；
采集步骤：采集人体的脑电波信号并在终端形成脑电图；
匹配步骤：从数据库中选取与该脑电图匹配的脑电图样本，根据脑电图样本的编码获取相应的字或词组或句子。
2.如权利要求1所述的转换方法，其特征在于，在测试步骤中，采用统一的语言对子集进行播报和显示。
3.如权利要求1所述的转换方法，其特征在于，在采集步骤中，通过穿戴设备对脑电波信号进行采集，所述穿戴设备包括电极帽子，所述电极帽子通过USB接口或无线传输与外部的终端连接。
4.如权利要求1所述的转换方法，其特征在于，在匹配步骤中，“根据脑电图样本的编码获取相应的字或词组或句子”具体为根据脑电图样本的编码获取相应的字或词组或句子对应的语音进行播报或者根据脑电图样本的编码获取相应的字或词组或句子对应的文字进行显示。
5.一种电子设备，包括处理器、存储器以及存储在存储器中并可被处理器执行的计算机可读程序，其特征在于，所述计算机可读成都被处理器执行时，实现如下步骤：
测试步骤：设置足够多且不重复的若干字、词组以及句子为子集构成的字集，从字集中以预设顺序一一选取不同的子集以预设方式使测试人员进行测试，并获取当前对应的脑电波线图样本；所述预设方式包括测试人员对子集默读、测试人员听录音、测试人员朗读子集；
传送步骤：将脑电波线图样板通过传感器传送到终端设备；
绑定步骤：将每一个子集与对应的脑电波电图样本采用同一个编码进行绑定，集成具有多个编码的数据库；
采集步骤：采集人体的脑电波信号并在终端形成脑电图；
匹配步骤：从数据库中选取与该脑电图匹配的脑电图样本，根据脑电图样本的编码获取相应的字或词组或句子。
6.如权利要求5所述的电子设备，其特征在于，在测试步骤中，采用统一的语言对子集进行播报和显示。
7.如权利要求5所述的电子设备，其特征在于，在采集步骤中，通过穿戴设备对脑电波信号进行采集，所述穿戴设备包括电极帽子，所述电极帽子通过USB接口或无线传输与外部的终端连接。
8.一种存储介质，其上存储有可被处理器执行的计算机可读程序，其特征在于，所述计算机可读程序被处理器执行时实现如权利要求1-4任一项所述的转换方法。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114707132A (zh) * 2021-05-20 2022-07-05 广州番禺职业技术学院 基于情感语音的脑波加解密方法和***

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105472178A (zh) * 2014-09-30 2016-04-06 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 脑电波控制语音通话的方法及其***
CN106601075A (zh) * 2017-02-05 2017-04-26 苏州路之遥科技股份有限公司 脑电波输入训练器
US20170277252A1 (en) * 2015-11-05 2017-09-28 Boe Technology Group Co., Ltd. Wearable device and application system
CN108334766A (zh) * 2018-02-13 2018-07-27 广东欧珀移动通信有限公司 电子装置、解锁方法及相关产品
CN108418962A (zh) * 2018-02-13 2018-08-17 广东欧珀移动通信有限公司 基于脑电波的信息响应方法及相关产品
CN108509034A (zh) * 2018-03-16 2018-09-07 广东欧珀移动通信有限公司 电子装置、信息处理方法及相关产品

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105472178A (zh) * 2014-09-30 2016-04-06 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 脑电波控制语音通话的方法及其***
US20170277252A1 (en) * 2015-11-05 2017-09-28 Boe Technology Group Co., Ltd. Wearable device and application system
CN106601075A (zh) * 2017-02-05 2017-04-26 苏州路之遥科技股份有限公司 脑电波输入训练器
CN108334766A (zh) * 2018-02-13 2018-07-27 广东欧珀移动通信有限公司 电子装置、解锁方法及相关产品
CN108418962A (zh) * 2018-02-13 2018-08-17 广东欧珀移动通信有限公司 基于脑电波的信息响应方法及相关产品
CN108509034A (zh) * 2018-03-16 2018-09-07 广东欧珀移动通信有限公司 电子装置、信息处理方法及相关产品

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114707132A (zh) * 2021-05-20 2022-07-05 广州番禺职业技术学院 基于情感语音的脑波加解密方法和***

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