摘要：患有严重语言障碍的男性能够使用大脑植入物进行富有表现力的说话和唱歌，该植入物几乎可以立即将他的神经活动转化为文字。当他提出问题时，该设备会传达语气的变化，强调他选择的单词，并允许他以三个音高哼唱一串音符。该系统被称为脑机接口 （BCI），使用人工智能 （AI）
设备将思想实时转换为语音。
运动皮层（橙色，插图）。植入该区域的电极有助于记录无法清晰说话的男性与语言相关的大脑活动。
患有严重语言障碍的男性能够使用大脑植入物进行富有表现力的说话和唱歌，该植入物几乎可以立即将他的神经活动转化为文字。当他提出问题时，该设备会传达语气的变化，强调他选择的单词，并允许他以三个音高哼唱一串音符。该系统被称为脑机接口 （BCI），使用人工智能 （AI） 来解码参与者在尝试说话时的大脑电活动。该设备是第一个不仅可以再现一个人的意图词语，还可以再现自然语言的特征，例如语气、音调和强调，这有助于表达意义和情感。在一项研究中，模仿参与者自己的合成声音在表明他打算说话的神经活动后的 10 毫秒内说出他的话。今天在《自然》杂志上描述的系统1，这标志着对早期 BCI 模型的重大改进，早期 BCI 模型在 3 秒内流式传输语音，或者仅在用户完成模拟整个句子后才产生语音。“这是语音 BCI 的圣杯，”荷兰马斯特里赫特大学的计算神经科学家 Christian Herff 说，他没有参与这项研究。“这现在是真实的、自发的、连续的演讲。”实时解码器研究参与者是一名 45 岁的男性，在患上肌萎缩侧索硬化症（一种运动神经元疾病）后失去了清晰说话的能力，这种疾病会损害控制肌肉运动的神经，包括说话所需的神经。虽然他仍然可以发出声音和嘴巴，但他的说话速度很慢，而且不清楚。在症状开始五年后，参与者接受了手术，将 256 个硅电极插入控制运动的大脑区域，每个硅电极长 1.5 毫米。该研究的合著者、加州大学戴维斯分校的神经科学家 Maitreyee Wairagkar 和她的同事训练深度学习算法每 10 毫秒捕获一次大脑中的信号。他们的系统实时解码这个人试图产生的声音，而不是他想要的单词或组成音素——构成口语的语音子单位。“我们并不总是用文字来传达我们想要的东西。我们有感叹词。我们还有其他没有在词汇表中的富有表现力的发声，“Wairagkar 解释说。“为了做到这一点，我们采用了这种方法，它完全不受限制。”该团队还通过对该男子发病前进行的采访录音训练 AI 算法，将合成语音个性化，使其听起来像该男子自己的声音。来源：当代生命哲学家一点号