导读 HSE 大学和莫斯科国立医学与牙科大学的研究人员开发了一种机器学习模型,该模型可以根据用一小组微创电极记录的神经活动来预测受试者将要
HSE 大学和莫斯科国立医学与牙科大学的研究人员开发了一种机器学习模型,该模型可以根据用一小组微创电极记录的神经活动来预测受试者将要说出的词。他们的论文“使用紧凑且可解释的神经网络从一小组空间隔离的微创颅内脑电图电极进行语音解码”已发表在《神经工程杂志》上。
全世界有数百万人受到言语障碍的影响,限制了他们的沟通能力。失语的原因多种多样,包括中风和某些先天性疾病。
今天可以使用技术来恢复此类患者的交流功能,包括“无声语音”界面,该界面通过跟踪关节肌肉的运动来识别语音,因为人们在不发出声音的情况下用嘴巴说话。然而,此类设备对某些患者有帮助,但对其他患者却无济于事,例如面部肌肉麻痹患者。
语音神经假体——能够根据大脑活动解码语音的脑机接口——可以为恢复与此类患者的交流提供一种可访问且可靠的解决方案。
与个人计算机不同,具有脑机接口(BCI)的设备由大脑直接控制,不需要键盘或麦克风。
在语音修复术中更广泛使用 BCI 的一个主要障碍是该技术需要高度侵入性的手术才能将电极植入脑组织。
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