Nature子刊 | 加州理工学院利用脑机接口实时解码内心言语

AIGC动态欢迎阅读

原标题：Nature子刊 | 加州理工学院利用脑机接口实时解码内心言语
关键字：语音,参与者,阶段,单词,提示
文章来源：人工智能学家
内容字数：11452字

内容摘要：

语音脑机接口（BMIs）将大脑神经信号转换为单词或音频输出，能够让因疾病或受伤而失去语言能力的人能够进行交流。虽然在语音、尝试和模拟语音解码方面取得了重要进展，但内部语音解码的正确率很低，尚未实现实际运用。值得注意的是，目前还不清楚大脑的哪些区域可以被解码。在本文中，两名四肢瘫痪患者在边缘上回（SMG）和初级躯体感觉皮层（S1）植入微电极阵列，他们对6个单词和2个假单词进行内部和发声语音。在两名参与者中，我们发现在SMG的单个神经元和群体水平上，内部和发声言语的显著神经表征。从SMG记录的人口活动，内部口语和发声单词明显可解码。在离线分析中，每个参与者的平均解码准确率分别为55%和24%（概率水平为12.5%），在在线内部语音BMI任务中，我们的平均准确率分别为79%和23%。在参与者1中发现了内部言语、单词阅读和发声语音过程之间共享神经表征的证据。SMG代表单词和伪词，为语音编码提供了证据。此外，我们的解码器通过多种内部语音策略（听觉想象/视觉想象）提高了分类准确度。在两个参与者的实验中，S1的活动被发声调节，而不是内部言语调节，这表明在内部言语产生过程中没有发生声道的发音运动。这项

原文链接：Nature子刊 | 加州理工学院利用脑机接口实时解码内心言语

联系作者

文章来源：人工智能学家
作者微信：AItists
作者简介：致力成为权威的人工智能科技媒体和前沿科技研究机构