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如何让失去语言功能的人再次开口说话？
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来源：未知 │ 发表时间：2023-10-19 | 浏览数：载入中...
入口入口物让失语者的说话速度比之前快4倍。
· 加州研究人员开发了脑机接口（BCI），可以将大脑信号转化为单词，使那些失去说话能力的人能够更快地说话。 ·
通过结合大脑入口物和算法，系统可以达到每分钟62至78个单词的速度。
·尽管目前存在限制入侵性操作和高错误率等，但无线脑机接口和更好的人工智能等进步有望为后续的个人提供改进的通信解决方案。
编译 | 数字·莱利
加利福尼亚州的研究人员推出了两种新的脑机接口（BCI），可以将大脑信号转化为文字。对于两个无法单独说话的人来说，这些设备比以前任何设备快四倍的速度实现“语音”。
弗朗西斯·威利特（Francis
Willett）说：“现在想象一个未来，我们能够让瘫痪的人恢复流畅的对话，他们能够自由说出自己想说的话，并且准确度足够高，能够形成有效的”理解和沟通。”
挑战： 脑损伤、神经系统疾病、中风和其他健康问题已经增加了无数人的说话能力——即使他们理解语言并知道自己想说什么，但他们的身体仍然不符合。
他们实验对象
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案例一：68岁的帕特·贝内特
老人大约十年前被诊断出重症肌萎缩侧索淋巴瘤症 （ALS） ，随着病情的发展，她了移动发出了可识别识别语言失去了所需的切除的能力。她仍然可以用手指打字，但这个过程变得越来越困难。
案例二：47岁的安·约翰逊
2005年，她脑干中风，导致全身瘫痪。现在她已经47岁了，她的头部和部分震惊可以做小动作，但仍然不能说话。她使用辅助设备每分钟14个单词(wpm)拼出她所记单词的速度，这显然慢于
160 wpm 的平均说话速度。
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如何让失去语言功能的人再次开口说话？得益于新的语音脑机接口，贝内特和约翰逊现在重新获得了平均 60 至 80
瓦/分钟的速度“说话”的能力，该脑机接口结合使用进气口设备和训练有素的计算机算法将思想转化为文本。
贝内特的系统是由斯坦福大学的一个团队开发的，而约翰逊的系统是加州大学旧金山分校的研究人员的成果。
贝内特系统
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工作原理： 2022年，贝内特接受了手术，将四个传感器接入她大脑较外层已知在言语中发挥作用的区域。从大脑入口物延伸出来的金线连接到她头骨上的一个端口。
将端口连接到计算机后，她花了大约 100 个小时（25 个会话）尝试重复大型数据集中的句子。
通过分析贝内特在这些课程中的大脑活动，计算机算法了解了当贝内特试图说出英语中 39 个基本音素（声音单位，例如“sh”或“t”）中的每一时，她的大脑专注于人的。
帕特·贝内特和研究小组的几名成员
当贝内特尝试说话时，系统将她正在考虑的音素的较佳猜测发送给语言模型，该模型会预测单词将其显示在屏幕上。
“这个系统经过训练，可以知道哪些单词应该出现在其他单词之前，以及哪些音素构成哪些单词，”威利特说。“某些如果音素被错误解释，仍然可以进行很好的猜测。”
软件将贝内特的言语尝试（由她大脑中的传感器记录下来）翻译成屏幕上的文字
使用该系统，贝内特可以以平均 62 WPM 的速度“说话”。当only于 50 个单词的词汇时，语音 BCI 的错误率为 9.1%。当词汇量扩大到
125,000 个单词时，错误为23.8%，这意味着大约四分之一的单词是错误的。
这听起来虽然很不错，但这也是向前迈出了一大步。我们保持快速记录的 BCI 在处理 50 个单词的词汇时的中位错误占 25%。
约翰逊系统
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约翰逊的团队只在她的大脑表面放置了一个传感器，这是一个侵入性较小的手术，但它包含电极总数与斯坦福大学小组使用的四个传感器大致相同。
然后，她花了数周时间重复 1,024 个单词数据集中的主板来训练她的算法，预测她单词中的 39
个英语音素中的哪一个。训练结束时，系统可以从数据集中预测出她尝试的结果说出的单词，中位速度为78 WPM，错误占25.5%。
安·约翰逊大脑表面传感器的插图
加州大学旧金山分校团队并没有将这些单词以文本形式显示在屏幕上，而是将他们的语音 BCI
更进一步，将其与约翰逊视觉的数字化身和经过训练的合成声音表现出来，听起来就可以了就像她一样。
为了训练身体为约翰逊做出正确的面部表情，研究人员记录了她一遍又一遍地尝试做出表情时的大脑活动。
安·约翰逊音响表演
为了消除约翰逊的声音，他们向人工智能提供了她在婚礼上讲话的录音，婚礼发生在她改变生活的中风发生前几个月。
“当first次使用这个系统来说话并同时移动化身的令人害怕时，我知道这将产生真正的影响，”研究员凯洛·利特尔约翰说。
解码语音内容截图
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贝内特和约翰逊都需要接受危险的脑部手术才能进入入户传感器，但随着时间的推移，入户入户周围形成的疤组织可能会开始干扰大脑信号。
所以，错误率仍然相对较高，而且这两个系统都只能在实验室中使用，并且需要大量时间的培训。
但不会导致疤组织或不需要侵入性手术的无线脑机接口和输入口物正在开发中，并且为语音机接口提供动力的人工脑智也正在发展，这可能会导致外部的错误率并且训练时间更快。
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