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脑波转语音 不开口每分钟“说”出150词:Nature发脑机接口新突破

时间:2023-06-23

Nature上最新发表了一篇论文,科学家们设计了一种新的可以将大脑信号转换成语言的装置,不需要劳动任何一块肌肉,深度学习就能直接读懂大脑,解码脑中所

鱼羊 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI

只要静静坐着,世界就能听到你的声音,这样的画面你可曾想象过?

是的,不必动手,也不必开口,只要你的脑波流转,AI就能以每分钟150个词的速度帮你说出心声。

Nature上最新发表了一篇论文,科学家们设计了一种新的可以将大脑信号转换成语言的装置,不需要劳动任何一块肌肉,深度学习就能直接读懂大脑,解码脑中所想,实现流畅交流。

△受渐冻症折磨的霍金后期依靠活动脸颊上的一块肌肉来打字

如何做到

研究团队来自加州大学旧金山分校,神经外科教授Dr. Edward Chang等人试图将大脑中的神经活动转换成语音,以造福因为神经损伤而失去交流能力的人。

说话这件事其实并没有想象中那么简单,看似只是动动嘴,事实上却是对声道咬合结构精准、快速的多维度控制。

研究人员选择了深度学习方法。

为了进行试验,专家们招募了五名在医院接受癫痫治疗的志愿者。

神经解码的第一步是从高密度皮层活动中提取相关信号特征。志愿者们说了上百句话,而通过植入性大脑皮层电图(ECoG),研究人员可以跟踪控制语言和发音的大脑区域的活动,并将这些活动与志愿者说话时嘴唇、舌头、喉部和下颚的微妙运动联系起来,然后将这些运动学特征翻译成口语句子。

研究人员采用bLSTM(bidi-rectional long short-term memory)循环神经网络来破译ECoG信号表达的运动学表征。

接着用另外一个bLSTM解码先前破译的运动学特征中的声学特征。

声学特征是能从语音波形中提取的频谱特征,因此用解码后的信号就可以合成出语音波形。

在这个过程中,两个神经网络都会被投喂训练数据,以提高它们的解码性能。

对比志愿者说话的频谱图和大脑信号合成的频谱图,可以看到它们已经非常接近了。

研究者们让以英语为母语的人听了听合成的语音,结果表明,至少有70%的虚拟语言是可以被理解的。

有何提高

脑波转语音已经不是什么新鲜事了,这篇文章能登上Nature,自是有过人之处。

这个新的装置每分钟能生成 150 个单词,接近人类的自然语速。

要知道已有的语音合成脑机接口每分钟只能生成 8 个单词,使用者也能用它们来表达自己的意思,但那远远称不上是“人类交流”。

想象一下,倘若霍金健在,在这种技术的帮助下,他可能再也不用艰难地活动脸颊上的肌肉来拼出单词,AI能真正帮助他重新“开口”,传播智慧。

“这是一项艰巨的工作,它将我们推上了语言恢复方面的一个新台阶。”神经学家Dr. Anthony Ritaccio这样评价。

网友反应

论文一出,惊叹声一片。

有网友称赞这是ECoG领域非常有价值的一个结果,并且也给未来的实际应用打开了新的大门:

还有网友已经迫不及待地开始畅想未来:

如果将来这项技术能被放入耳机这样的可穿戴设备,那我们就能以最快的速度在手机上打字了!这种可能性实在是鹅妹子嘤!

也有一些负面的声音:

我们总有法子让你开口的。

嗯…不过事实上这项技术只会在你想开口时捕捉相应的脑电波。

必须说明的是,这项技术使用的ECoG电极阵列需要通过开颅手术来放置到大脑之中,对于饱受疾病、意外之害而失去语言能力的患者来说是福音天降,但更大范围的应用还有很长的路要走。

传送门

论文链接:https://www.gwern.net/docs/ai/2019-anumanchipalli.pdf

— 完 —

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