Экспериментальный мозговой имплантат впервые превращает мысли пациента в голосовую речь

Пациенты, которые потеряли способность говорить, могут иметь возможность вернуться к активной устной связи, если новая технология для перемещения умственных слов в голосовую передачу является клинической. Эксперименты с новым имплантатом и методом превращения мысленно произнесенных слов в речь показали хорошие результаты, буквально возвращая голос пациента, который потерял способность говорить 20 лет назад.

Ученые из Калифорнийского университета (UC Berkeley) и Калифорнийского университета в Сан -Франциско (UCSF) и Калифорнийском университете в Сан -Франциско (UCSF) разработали новый имплантат и технология для обучения нейронной сети для признания речевых центров мозга и технологии обучения нейронной сети для признания речевых центров мозга. Основной функцией платформы является сканирование активности мозга каждые 80 мс. Предложенный метод устраняет раздражающую задержку, обычно присущая таким решениям.

Система обычно сначала распознает активность мозга, затем соединяет модель обучения, анализирует (обычно) большой фрагмент текста и только затем воспроизводит умственно произнесенную речь. Живое общение в этом случае сложно из -за непрерывных перерывов. Калифорнийские ученые предложили решение, которое допускает немедленное воспроизведение речи в процессе мышления слов пациентом с имплантатом.

Также в новом исследовании ученые обходили проблему обучения модели (интерфейс) через пациентов и слова, которые играют пациент. Не все люди, которые потеряли свою речь, способны на это, поэтому удаление этой стадии расширит круг потенциальных пользователей технологий.

Эксперимент проводился с 47-летним пациентом, который в возрасте 30 лет потерял способность говорить из-за болезни. Во время учебного процесса нейронная сеть умственно произносит 100 уникальных предложений из словаря с чуть более 1000 слов. Также использовалась вспомогательная схема общения, основанная на 50 фразах с применением меньшего набора слов.

В отличие от предыдущих методов, в новом процессе участник не пытается произносить слова вслух — он просто тихо говорит о себе. Система успешно декодирует оба способа общения, причем среднее количество слов, переведенных в речь в минуту, почти в два раза больше, чем в предыдущих методах. А при использовании метода прогнозирования мысли переводятся в речь на ходе в восемь раз быстрее, чем в альтернативных методах перевода.

Для достижения более естественного звука использовались старые записи голоса пациента, которые позволяют ей говорить по существу своим собственным голосом. Кроме того, когда процесс распознавания мышления запускается в автономном режиме без ограничения по времени, система смогла перевести в слова даже ту мозговую активность, для которой граница раздела не был обучен.

Авторы отмечают, что метод все еще должен быть уточнен, прежде чем его можно считать клинически применимым.