一個國際研究團隊近日在英國《自然·神經學》雜志上發表論文說，他們利用人工智能算法改進了腦機接口植入設備，使一名失語18年的中風患者能以更接近自然語言的速度將想法轉換成語言表達出來。

美國加利福尼亞大學舊金山分校領銜的研究團隊在一名47歲因中風失語的女性患者身上測試了這項新技術。研究者將設備植入患者大腦的語言中樞，借助電極記錄了她在腦海中默念句子時的大腦活動，并使用其中風前的聲音樣本構建了語音合成器，還原出她的聲音。隨后研究者利用人工智能模型將神經活動轉化成語音單元播放出來。

在研究中，患者從屏幕上出現的一組由1024個單詞和50個短語組成的句子中默念出100個句子。腦機接口設備從她開始默念句子的前500毫秒起，每80毫秒捕捉一次她的神經信號，每分鐘可“讀出”47到90個單詞（自然對話的語速約為每分鐘160個單詞），使其能更接近自然語速。

與早期技術需等待用戶思考完整句才能生成語音不同，經改進的腦機接口系統可在3秒內同步完成對患者所思考語句的實時解析與語音轉化，而患者此前所用的輔助通信設備完成這一過程需要超過20秒。研究人員說，這一工作原理類似于會議或電話的實時轉錄系統。快速的語音解碼能力有望使患者跟上自然語速，采用患者本人的聲音樣本還將顯著提升合成語音的自然度。

不過，與自然對話相比，新腦機接口設備的運行仍有相當大的延遲。研究人員說，盡管該設備仍處于實驗階段，但他們希望未來它能幫助那些無法說話的人重新獲得表達能力。

（據新華社電）