IT之家 4 月 3 日消息，據(jù)外媒 TechSpot 本周三報道，美國加利福尼亞大學(xué)伯克利分校和舊金山分校的研究人員開發(fā)了一種腦機(jī)接口系統(tǒng)，能夠恢復(fù)重度癱瘓患者的自然語言表達(dá)，為失去語言能力的人群提供了實(shí)時溝通的新希望。

研究團(tuán)隊(duì)利用 AI 的進(jìn)展，成功解決了個體有意說話與發(fā)出聲音之間的時間差。該系統(tǒng)通過流式傳輸技術(shù)，幾乎實(shí)時地將神經(jīng)信號解碼為可聽見的語言。

加利福尼亞大學(xué)伯克利分校的副教授、該研究的聯(lián)合首席研究員戈帕拉?阿努曼奇帕利（Gopala Anumanchipalli）解釋道：“我們的流式傳輸方法將 Alexa 和 Siri 等設(shè)備的快速語音解碼能力引入到神經(jīng)假體中。通過使用類似的算法，我們發(fā)現(xiàn)能夠解碼神經(jīng)數(shù)據(jù)，并首次實(shí)現(xiàn)幾乎同步的語音流傳輸，最終得到了更自然、流暢的語音合成?！?/p>

這一技術(shù)對改善 ALS（漸凍癥）或中風(fēng)后癱瘓患者的生活具有巨大潛力。據(jù)IT之家了解，該系統(tǒng)通過采集來自大腦運(yùn)動皮層的神經(jīng)數(shù)據(jù)，并利用 AI 解碼這些活動，生成語音。

在一項(xiàng)臨床試驗(yàn)中，研究人員對 47 歲的安（Ann）進(jìn)行了測試。安在 18 年前中風(fēng)后失去了語言能力，她通過腦部植入電極記錄大腦活動，默默嘗試說出屏幕上顯示的句子。通過一個訓(xùn)練有安受傷前聲音的 AI 模型，研究人員成功地將這些信號解碼為可聽見的語言。

這一方法的關(guān)鍵突破之一是實(shí)現(xiàn)了近乎實(shí)時的語音合成。以往的腦機(jī)接口系統(tǒng)解碼單個句子時通常會有高達(dá)八秒的延遲，而這項(xiàng)新方法大大減少了延遲。研究人員能在不到一秒的時間內(nèi)，從意圖信號中得到第一個聲音。

廣告聲明：文內(nèi)含有的對外跳轉(zhuǎn)鏈接（包括不限于超鏈接、二維碼、口令等形式），用于傳遞更多信息，節(jié)省甄選時間，結(jié)果僅供參考，IT之家所有文章均包含本聲明。