摘要：据加州大学伯克利分校发布的一份声明称，脑机接口 (BCI) 使用人工智能解码神经信号，可以近乎实时地从大脑中传输预期的语音。该团队此前在 2023 年公布了该技术的早期版本，但新版本速度更快，机器人化程度更低。

研究人员利用读心术脑植入物通过扬声器不断播放瘫痪者的想法，使他们能够再次说话。

最新研究表明，使用人工智能(AI)的大脑植入物可以几乎立即解码人的想法并通过扬声器传输。这是研究人员首次实现近乎同步的大脑到语音传输。

这项实验性的读心技术旨在为无法说话的严重瘫痪患者提供合成

声音。它的工作原理是将电极作为神经假体植入大脑表面，使科学家能够识别和解释语音信号。

据加州大学伯克利分校发布的一份声明称，脑机接口 (BCI) 使用人工智能解码神经信号，可以近乎实时地从大脑中传输预期的语音。该团队此前在 2023 年公布了该技术的早期版本，但新版本速度更快，机器人化程度更低。

“我们的流媒体方法为神经假体带来了与 Alexa 和 Siri 等设备相同的快速语音解码能力，”这项研究的联合首席研究员、加州大学伯克利分校电气工程和计算机科学助理教授Gopala Anumanchipalli在声明中表示。“使用类似的算法，我们发现我们可以解码神经数据，并首次实现近乎同步的语音流。”

Anumanchipalli 和他的同事在周一（3 月 31 日）发表在《自然神经科学》杂志上的一项研究中分享了他们的研究结果。

第一个试用这项技术的人名叫安，2005 年她中风，导致严重瘫痪，无法说话。此后，她允许研究人员将 253 个电极植入她的大脑，以监测大脑中控制语言的部分——运动皮层——以帮助开发合成语音技术。

“我们本质上是在拦截将思想转化为发音并处于运动控制中间的信号，”这项研究的共同主要作者、加州大学伯克利分校电气工程和计算机科学博士生 Cheol Jun Cho在声明中说。“所以我们解码的是思想发生之后，在我们决定说什么之后，在我们决定使用什么词语以及如何移动我们的声道肌肉之后。”

AI 解码植入物采样的数据，帮助将神经活动转化为合成语音。团队通过让安默默地尝试说出她面前屏幕上出现的句子，然后将神经活动与她想说的单词进行匹配，来训练他们的 AI 算法。

研究表明，该系统每 80 毫秒（0.08 秒）采样一次脑信号，可以检测单词并将其转换为语音，延迟时间最多为 3 秒。与正常对话相比，这有点慢，但比之前的版本要快，之前的版本延迟约 8 秒，只能处理整个句子。

新系统的优势在于转换的神经活动窗口比旧系统更短，因此它可以连续处理单个单词，而不必等待完整的句子。研究人员表示，这项新研究朝着使用 BCI 实现更自然的合成语音迈出了一步。

Cho 表示：“这个概念验证框架是一个相当大的突破。我们乐观地认为，我们现在可以在各个层面取得进展。例如，在工程方面，我们将继续推动算法的发展，看看如何才能更好、更快地生成语音。”

来源：科学学与思