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荷蘭拉德堡德大學(xué)和烏得勒支大學(xué)科學(xué)家成功將人類的大腦信號轉(zhuǎn)化為人們能聽得見的語音。借助植入物和人工智能解碼來自大腦的信號，他們能夠預(yù)測用戶想說的話，準(zhǔn)確率為92%至100%。研究人員希望這項(xiàng)技術(shù)能夠幫助癱瘓且無法溝通的患者再次“發(fā)聲”。相關(guān)論文發(fā)表于最新一期《神經(jīng)工程雜志》。

拉德堡德大學(xué)科研團(tuán)隊(duì)請臨時(shí)植入大腦植入物的非癱瘓用戶在測量大腦活動時(shí)大聲說出一些單詞，借助這一方法，他們在大腦活動和語音之間建立了直接的映射關(guān)系，隨后，使用先進(jìn)的人工智能模型將大腦活動直接轉(zhuǎn)化為聽得見的語音。這意味著他們不僅能猜測用戶在說什么，而且還可立即將這些單詞轉(zhuǎn)化為可理解的聲音。更重要的是，重建后的語音在語調(diào)和說話方式上甚至聽起來像癱瘓人士發(fā)出來的。

在最新研究中，研究人員用相對較小的數(shù)據(jù)集重建可理解的語音，表明模型可用有限的數(shù)據(jù)揭示大腦活動和語音之間的復(fù)雜映射關(guān)系。他們還對志愿者進(jìn)行了聽力測試，以評估合成單詞的可識別性。結(jié)果表明，這項(xiàng)技術(shù)不僅正確識別出了單詞，準(zhǔn)確率高達(dá)92%到100%，還讓這些單詞像真實(shí)的聲音一樣被聽得見和理解。

不過，研究人員強(qiáng)調(diào)，最新技術(shù)仍有一些局限性。他們的目標(biāo)是僅根據(jù)人們的大腦活動來預(yù)測他們想說的完整句子和段落。要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，還需要開展更多實(shí)驗(yàn)，研制出更先進(jìn)的植入物，采集更大的數(shù)據(jù)集，創(chuàng)建更先進(jìn)的人工智能模型。

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