美國加利福尼亞大學(xué)舊金山分校近日發(fā)布公報說(shuō)，該校參與的研究團隊開(kāi)發(fā)出一種腦機接口，通過(guò)訓練人工智能算法，成功將一名因腦干中風(fēng)而嚴重癱瘓的女性的大腦信號轉換成語(yǔ)音和動(dòng)畫(huà)表情，使這名女性患者能夠通過(guò)“數字化身”與人交流。

加州大學(xué)舊金山分校和伯克利分校等機構研究人員在這名癱瘓女性大腦表面植入一個(gè)由253個(gè)電極組成的薄如紙張的矩形設備。這些電極覆蓋了對語(yǔ)言功能至關(guān)重要的大腦區域。研究人員用一根電纜插入固定在患者頭部的接口上，將電極與一組計算機連接起來(lái)。

構建這套系統后，研究團隊在數周時(shí)間里對人工智能算法進(jìn)行系統訓練，以識別這名女性患者獨特的大腦語(yǔ)音信號。這需要不斷重復不同的語(yǔ)句，涉及1024個(gè)單詞，直到計算機能識別與患者聲音相關(guān)的大腦活動(dòng)模式。

研究人員并沒(méi)有訓練人工智能識別完整的單詞，而是創(chuàng )建了一個(gè)系統可根據最小的語(yǔ)音單位音素來(lái)解碼單詞。就像字母組成書(shū)面單詞一樣，音素組成了口語(yǔ)單詞。例如，英文單詞“Hello”包含HH、AH、L和OW四個(gè)音素。利用這種方法，計算機只要學(xué)習39個(gè)音素就能破譯任何英文單詞，這提高了系統的準確性和運算速度。

為了重現患者的聲音，團隊設計了一種語(yǔ)音合成算法，利用患者在自己婚禮上的講話(huà)錄音將語(yǔ)音個(gè)性化，使之聽(tīng)起來(lái)像她受傷前的聲音。

研究人員還借助一款可模擬面部肌肉運動(dòng)并制作動(dòng)畫(huà)的軟件為患者制作動(dòng)畫(huà)頭像。研究人員創(chuàng )建了定制的機器學(xué)習過(guò)程，使這款軟件能夠識別這名女性試圖說(shuō)話(huà)時(shí)大腦發(fā)出的信號，并將這些信號轉換成能夠表示快樂(lè )、悲傷和驚訝等情緒的面部動(dòng)畫(huà)。

相關(guān)論文近日發(fā)表在英國《自然》雜志上。團隊下一步計劃創(chuàng )建該系統的無(wú)線(xiàn)版本，使患者無(wú)需與腦機接口進(jìn)行物理連接。