哑巴会说话超越神经链路的大脑植入体可立即将思想转化为语言

这项研究由加州大学戴维斯分校健康中心于6月11日发表，它标志着一项重大进步，超越了以往主要局限于将大脑信号转化为文字的技术。新系统使一名患有肌萎缩性脊髓侧索硬化症（ALS）的45岁志愿者恢复了曾被认为不可能的交流水平，这种神经退行性疾病夺走了他的声音。

脑-声神经假体 "的工作原理是解码大脑的说话意图。研究人员在患者大脑中负责控制语言肌肉的区域植入了 256 个微电极。当患者试图说话时，BCI 会截获这些信号，并在先进人工智能模型的帮助下，在短短 25 毫秒内将其转换为可听语音。

研究人员使用先进的人工智能算法将大脑活动实时转化为合成语音。该系统是利用参与者试图阅读屏幕上显示的句子时的神经记录进行训练的。通过将数百个神经元的发射模式与预期的语音相一致，该算法学会了直接从参与者的大脑信号中准确地重建其声音。

BCI 不仅能生成单调的单词，还能成功捕捉并再现语音语调--音高和音调的微妙变化是人类交流意义和情感的基本要素。在一系列强有力的演示中，患者能够

• 通过在句子末尾产生升高的音调来提问。
• 强调特定的单词以完全改变句子的意思，例如强调短语 "我从没说过她偷了我的钱 "中的不同单词。
• 演唱简单的三音调旋律，展示神经对合成声音的精细控制。

为了使这一突破更加深入，研究人员使用了一种语音克隆人工智能，该人工智能是根据患者发病前的旧录音进行训练的。结果，合成的声音听起来就像他自己的声音，患者称这一功能 "让我感到高兴，感觉就像我真正的声音"。

虽然这项技术是一项重大突破，但研究人员提醒说，它仍然只是概念验证。在人类听者转录BCI输出的测试中，他们能正确理解病人所说内容的比例约为56%。要提高其效率，还需要进行更多的开发。