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據(jù)CNMO了解，荷蘭拉德堡德大學(xué)和烏得勒支大學(xué)的科學(xué)家們在神經(jīng)工程領(lǐng)域取得了重大突破，在AI（人工智能）的幫助下，他們成功將人類的大腦信號轉(zhuǎn)化為人們能聽得見的語音，且準(zhǔn)確率最高可達(dá)100%。這一技術(shù)的成功應(yīng)用，為癱瘓且無法溝通的患者帶來了新的希望。
據(jù)悉，研究人員通過植入物和人工智能解碼來自大腦的信號，能夠預(yù)測用戶想說的話，準(zhǔn)確率高達(dá)92%至100%。這一技術(shù)的實(shí)現(xiàn)，不僅需要測量大腦活動(dòng)時(shí)大聲說出一些單詞，還需要建立大腦活動(dòng)和語音之間的直接映射關(guān)系。隨后，使用先進(jìn)的人工智能模型將大腦活動(dòng)直接轉(zhuǎn)化為聽得見的語音。這意味著他們不僅能猜測用戶在說什么，而且還可立即將這些單詞轉(zhuǎn)化為可理解的聲音。重建后的語音，在語調(diào)和說話方式上甚至聽起來像癱瘓人士發(fā)出來的。
在最新研究中，研究人員對志愿者進(jìn)行了聽力測試，以評估合成單詞的可識別性。結(jié)果表明，這項(xiàng)技術(shù)不僅正確識別出了單詞，準(zhǔn)確率高達(dá)92%到100%，還讓這些單詞像真實(shí)的聲音一樣被聽得見和理解。
然而，盡管這項(xiàng)技術(shù)取得了顯著的進(jìn)展，但研究人員強(qiáng)調(diào)，最新技術(shù)仍有一些局限性。他們的目標(biāo)是僅根據(jù)人們的大腦活動(dòng)來預(yù)測他們想說的完整句子和段落。要做到這一點(diǎn)，還需要開展更多實(shí)驗(yàn)，研制出更先進(jìn)的植入物，采集更大的數(shù)據(jù)集，創(chuàng)建更先進(jìn)的人工智能模型。
無論如何，這項(xiàng)研究的成功為癱瘓且無法溝通的患者帶來了新的希望，也為神經(jīng)工程領(lǐng)域的發(fā)展開辟了新的道路。我們期待未來能有更多類似的突破，為那些因疾病或傷害而失去語言能力的人們帶來福音。
