神經(jīng)假體使用大腦活動來解碼語音

HSE 大學和莫斯科國立醫(yī)學與牙科大學的研究人員開發(fā)了一種機器學習模型，該模型可以根據(jù)用一小組微創(chuàng)電極記錄的神經(jīng)活動來預測受試者將要說出的詞。他們的論文“使用緊湊且可解釋的神經(jīng)網(wǎng)絡從一小組空間隔離的微創(chuàng)顱內(nèi)腦電圖電極進行語音解碼”已發(fā)表在《神經(jīng)工程雜志》上。

全世界有數(shù)百萬人受到言語障礙的影響，限制了他們的溝通能力。失語的原因多種多樣，包括中風和某些先天性疾病。

今天可以使用技術來恢復此類患者的交流功能，包括“無聲語音”界面，該界面通過跟蹤關節(jié)肌肉的運動來識別語音，因為人們在不發(fā)出聲音的情況下用嘴巴說話。然而，此類設備對某些患者有幫助，但對其他患者卻無濟于事，例如面部肌肉麻痹患者。

語音神經(jīng)假體——能夠根據(jù)大腦活動解碼語音的腦機接口——可以為恢復與此類患者的交流提供一種可訪問且可靠的解決方案。

與個人計算機不同，具有腦機接口(BCI)的設備由大腦直接控制，不需要鍵盤或麥克風。

在語音修復術中更廣泛使用 BCI 的一個主要障礙是該技術需要高度侵入性的手術才能將電極植入腦組織。

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