使用的大脑植入物（AI）几乎可以立即解码一个人的思想，并通过演讲者进行流式传输。这是研究人员第一次实现近乎同步的脑对声流。
实验性思维读力技术旨在为无法说话的严重瘫痪者提供综合声音。它是通过将电极放在大脑表面上的作用，作为植入物的一部分神经假体，这使科学家可以识别和解释语音信号。
根据脑部计算机界面（BCI）使用AI来解码神经信号，并可以实时播放大脑的预期语音。加利福尼亚大学（UC），伯克利。该团队以前公布了早期版本该技术在2023年，但新版本更快且机器人更少。
流媒体的脑部到声学神经假体以恢复自然主义交流 - YouTube
“我们的流媒体方法将诸如Alexa和Siri等设备的快速语音解码能力带到了神经phosthes，”研究联合研究员Gopala Anumanchipalli加州大学伯克利分校的电气工程和计算机科学助理教授在声明中说。 “使用类似类型的算法，我们发现我们可以解码神经数据，并且首次启用了近同步的语音流。”
Anumanchipalli和他的同事在周一（3月31日）在《期刊》上发表的一项研究中分享了他们的发现。。
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第一个试用该技术的人（被称为Ann）在2005年遭受了中风，这使她严重瘫痪并且无法说话。此后，她允许研究人员将253个电极植入大脑，以监测控制语音（称为运动皮层）的大脑部分，以帮助开发合成语音技术。
“我们本质上是在拦截思想转化为发音的信号，并在该电动机控制的中间。”一个cho，加州大学伯克利分校的电气工程和计算机科学博士生在声明中说。 “因此，在我们决定说什么单词以及如何移动声音肌肉之后，我们决定要说些什么之后，我们正在解码。”
AI解析了植入物采样的数据，以帮助将神经活动转化为综合语音。团队通过安静地尝试说出出现在她面前的屏幕上的句子，然后将神经活动与她想说的单词相匹配，从而训练了他们的AI算法。
该研究显示，该系统每80毫秒（0.08秒）对大脑进行采样，并可以检测单词并将其转换为语音，并延迟延迟约3秒钟。与正常对话相比，这有点慢，但是比以前的版本更快，该版本的延迟约为8秒，只能处理整个句子。
新系统受益于将神经活动短的窗口转换为旧系统，因此它可以连续处理单个单词而不是等待完成的句子。研究人员说，这项新研究是迈向与BCIS实现更自然的合成语音的一步。
乔说：“这个概念验证框架是一个突破。” “我们很乐观，现在我们可以在各个层面上取得进步。例如，在工程方面，我们将继续推动算法，以了解如何更好，更快地生成语音。”
