[发明专利]基于脑电波信号的情绪分类方法及装置

说明书

本申请是关于一种基于脑电波信号的情绪分类方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：获取第一脑电波信号；对第一脑电波信号按照预设时间周期进行采样，得到由离散的多个第二脑电波信号以及第二脑电波信号对应的时序信息构建的时序特征图；利用注意力机制，基于时序特征图，确定由不同时序信息对应的第二脑电波信号的权重信息构建的时序权重特征图，该时序权重特征图用于表征时序特征图中各特征向量对应的权重；基于第二脑电波信号、时序权重特征图以及分类模型，确定第一脑电波信号对应的情绪分类标签。从而基于利用注意力机制得到的时序权重特征图，得到更为精确的情绪分类标签，进而提高分类模型对脑电波信号的情绪分类结果的准确性。

技术领域

本申请涉及信号处理领域，尤其涉及一种基于脑电波信号的情绪分类方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

脑电波是一种使用生理指标记录大脑活动的方法，大脑在活动时，大量神经元同步发生突触后电位经总和后形成的。它记录大脑活动时的电波变化，是脑神经细胞的电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映。

现有技术中能够将脑电波信号与情绪识别关联起来，通过神经网络系统对检测到脑电波信号进行情绪分类。但是由于脑电波信号是一种非平稳的，非线性的复杂信号，是不容易寻找到规律的一种信号，因此，如何通过脑电波信号准确地识别出情绪类别是一个需要持续研究的课题。

发明内容

根据本申请实施例的第一方面，提供一种基于脑电波信号的情绪分类方法，包括：

获取第一脑电波信号，其中，所述第一脑电波信号包括至少一路用于监测第一样本对象的脑部的电极信号；

对所述第一脑电波信号按照预设时间周期进行采样，得到由离散的多个第二脑电波信号以及所述第二脑电波信号对应的时序信息构建的时序特征图；

利用注意力机制，基于所述时序特征图，确定由不同时序信息对应的所述第二脑电波信号的权重信息构建的时序权重特征图，所述时序权重特征图用于表征时序特征图中各特征向量对应的权重；

基于所述第二脑电波信号、所述时序权重特征图以及分类模型，确定所述第一脑电波信号对应的情绪分类标签，其中，所述分类模型为基于第二样本对象的脑电波信号训练得到的机器学习模型。

可选地，所述对所述第一脑电波信号按照预设时间周期进行采样，得到由离散的多个第二脑电波信号以及所述第二脑电波信号对应的时序信息构建的时序特征图，包括：

分别对所述第一脑电波信号按照第1至N预设时间周期进行采样，得到由离散的多个第二脑电波信号以及所述第二脑电波信号对应的时序信息构建的第1至N子时序特征图，其中，N为大于或等于2的正整数，不同的预设时间周期对应的时间周期长度不同；

基于N个子时序特征图，确定由N组离散的多个第二脑电波信号以及所述第二脑电波信号对应的时序信息构建的时序特征图。

可选地，所述基于N个子时序特征图，确定由离散的多个第二脑电波信号以及所述第二脑电波信号对应的时序信息构建的时序特征图，包括：

基于N个子时序特征图，确定各个时序特征向量与相邻的时序特征向量之间的差分熵；

根据各个时序特征向量与相邻的时序特征向量之间的差分熵，确定由离散的多个第二脑电波信号以及所述第二脑电波信号对应的时序信息构建的时序特征图。

可选地，所述根据各个时序特征向量与相邻的时序特征向量之间的差分熵，确定由离散的多个第二脑电波信号以及所述第二脑电波信号对应的时序信息构建的时序特征图，包括：

根据各个时序特征向量与相邻的时序特征向量之间的差分熵，对由离散的多个第二脑电波信号进行滤波处理，以确定由离散的多个第二脑电波信号以及所述第二脑电波信号对应的时序信息构建的时序特征图。

可选地，所述利用注意力机制，基于所述时序特征图，确定由不同时序信息对应的所述第二脑电波信号的权重信息构建的时序权重特征图，包括：