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与此同时，另外一种机械进修野生智能东西协助翻译与脸部行动相干的旌旗灯号，并与英国软件开辟商 Speech Graphics 的脸部动画软件相分离，发生一个能够挪动脸部并作为署理患者语言的数字化身
与此同时，另外一种机械进修野生智能东西协助翻译与脸部行动相干的旌旗灯号，并与英国软件开辟商 Speech Graphics 的脸部动画软件相分离，发生一个能够挪动脸部并作为署理患者语言的数字化身。当到场者测验考试语言时，体系操纵其大脑发送的旌旗灯号，使数字化身的下巴、嘴唇和舌头挪动活动品牌鞋排行榜前十名，表示出幸运、悲戚或惊奇的脸部行动。
斯坦福大学的研讨则让 ALS 患者可以以每分钟 62 个单词的速率交换，停止预印本文章正式在 Nature 刊发，相干研讨职员在消息稿中暗示，受试患者的速率开端靠近英语利用者天然对线 个单词的速率。
这项研讨的受试者是 68 岁的 Pat Bennett，2012年，她被诊断出得了肌萎缩侧索软化症，这类疾病会招致肌肉逐步落空掌握，使动作和说线 日，斯坦福大学医学院的研讨团队在 Bennett 大脑外表的
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值得留意的是，2021 年，Willett 和团队一样在 Nature 上揭晓文章，该研讨形貌了他们胜利天时用 iBCI 将瘫痪者大脑旌旗灯号转换为屏幕上的文本，到达了每分钟 90 个字符或 18 个单词的速率。
与加州大学旧金山分校的体系一样，斯坦福大学的手艺也需求到场者的头部与计较机停止有线毗连，而且它的事情道理也是从她的大脑旌旗灯号中剖析出英语白话的 39 个音素；与之差别的是，斯坦福大学的脑机接口在计较机屏幕上同享天生的单词，而不是经由过程传神的数字化身。
此中，UCSF 的研讨由张复伦（Edward Chang）团队停止，斯坦福大学的研讨由 Francis Willett 团队停止，两个研讨团队在这之前都有让瘫痪失语者借助 BCI 规复相同的经历。
研讨职员并没有锻炼野生智能辨认全部单词，而是创立了一个别系，能够从称为音素的较小组件中解码单词。这些是语音的子单元活动品牌鞋排行榜前十名，它们构成白话单词的方法与字母构成书面单词的方法不异。比方活动品牌鞋排行榜前十名，“Hello”包罗四个音素：“HH”、“AH”、“L”和“OW”。利用这类办法，计较机只需求进修 39 个音素就可以够解读英语中的任何单词。这既进步了体系的精确性，又使其速率进步了 3 倍有关运动的英语句子。
“精确性、速率和辞汇量相当主要”，Sean Metzger 说道，他与 Alex Silva 一同开辟了文本，两人都是加州大学伯克利分校和加州大学旧金山分校结合生物工程项目标研讨生，“这使得 Ann 可以实时地与我们一样快速地相同，并停止愈加天然和一般的对话。”
关于 Ann，张复伦团队测验考试了愈加具有应战性的医治：将她的大脑旌旗灯号解码为丰硕的言语，和对话时期令人的脸部心情活泼的行动。张复伦的研讨重点是大脑的言语，行动和进修机制，包罗开辟先辈的脑部映照办法，庇护脑部掌握言语和活动功用的枢纽地区。他在刺激特定神经减缓癫痫爆发、活动、痛苦悲伤和其他疾病的植入装备方面研讨经历丰硕。
张复伦团队在这项研讨中完成了将患者的大脑旌旗灯号输出为三种形式：文本、音频，和脸部心情。得了脑干中风的女性的文本解码到达了每分钟 78 个单词的中位速率，到场者可以经由过程数字化身和模仿脸部行动的软件“语言”，可以让数字化身表达浅笑、皱眉或惊奇的脸部心情活动品牌案牍。
Bennett 测验考试的线 个单词的速率在计较机屏幕上转换为单词，是之前 BCI 帮助通讯记载的三倍多。按照斯坦福大学公布的动静，从当时起，Bennett 的速率开端靠近英语利用者天然对线 个单词的速率。
2021 年，张复伦团队胜利开辟出一种“言语神经假体”，使一位严峻瘫痪的女子可以用句子停止交换，将大脑到声道的旌旗灯号间接翻译成屏幕上显现的笔墨。该女子其时 30 多岁，曾在 15 年前遭受脑干中风，严峻损伤了大脑与声道和四肢之间的毗连。自从受伤以来，他的头部、颈部和四肢举动极端有限，只能用棒球帽上的指针戳屏幕上的字母停止交换。
▲图 临床研讨和谐员 Max Dougherty 将 Ann 大脑上的电极毗连到计较机上，计较机将她测验考试的言语翻译成数字化身的语音和脸部行动（滥觞：UCSF）
几周来，Ann 与团队一同锻炼体系的野生智能算法，以辨认她共同的大脑语音旌旗灯号。此中触及到一遍又一各处反复 1,024 个单词的会话辞汇中的差别短语，直到计较机辨认出与一切根本语音相干的大脑举动形式。
但在 BCI 可供临床利用之前，还需求停止很多改良。合适一样平常利用的脑机接口必需是完整植入式体系，没有毗连器或电缆。两个团队都期望经由过程更壮大的解码算法持续进步装备的速率和精确性。
40 个字符、90 个字符......在脑机接口（BCI）的帮助下，瘫痪失语者的大脑旌旗灯号可以以更快的速率解码，而且辞汇量也更大。
别的，研讨职员利用定制算法来捕获患者的声音——利用她在婚礼上发言的灌音——并对分解的语音停止本性化处置，使其听起来更像她。
Frank Willett 暗示，该手艺仍处于观点考证阶段，还没有筹办好投入贸易利用，“但关于规复没法语言的瘫痪患者的快速相同来讲是一个宏大的前进。”
克日，Nature 别离刊发了加州大学旧金山分校（UCSF）和斯坦福大学针对 BCI 的研讨，让得了瘫痪、肌萎缩侧索软化症的人经由过程“读心术”规复相同才能。
终极成果是一个数字化身能够根据患者的设想语言并做出脸部心情。研讨表白，该手艺能够以每分钟近 80 个单词的速率停止及时“读心”翻译，毛病率为 25.5%。
同年活动品牌案牍，一样遭受脑干中风，严峻瘫痪的 Ann 找到了该团队。时年 47 岁的 Ann 于 18 年前中疯瘫痪，满身肌肉落空掌握有关运动的英语句子，颠末多年物理医治，仅可以挪动脸部肌肉以哭大概笑。
为此，研讨小组将一个由 253 个电极构成的薄如纸的矩形植入到她的大脑外表，笼盖了他们之前发明的对言语相当主要的地区。电极阻拦了大脑旌旗灯号，假如不是中风有关运动的英语句子，这些旌旗灯号能够会传送到 Ann 的嘴唇、舌头、下巴、喉部和面部的肌肉活动品牌案牍。别的，一根电缆插入牢固在 Ann 头部的端口，将电极毗连到一组计较机。
原题目：Nature同日刊发两篇BCI研讨，UCSF数字化身通报瘫痪者语音和心情，斯坦福大学让ALS患者每分钟62个单词速率交换
但是，跟着体系的改良，其毛病率也随之增长：当到场者的测试句子辞汇量在 50 个单词时，翻译毛病率为 9.1%；当辞汇量扩大到 125,000 个单词后，翻译毛病率上升到 23.8%。
两个差别地区别离安排了两个微型传感器，这两个地区都与言语发生有关。这些传感器是皮质内脑机接口（iBCI）的组件，与开始进的解码软件相分离，将陪伴语音测验考试的大脑举动转化为屏幕上的笔墨活动品牌案牍。植入 Bennett 大脑皮层的传感器是细小硅电极的方形阵列。每一个阵列包罗 64 个电极，布列成 8×8 网格，相互距离的间隔约为信誉卡厚度的一半。
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