科学家利用癫痫患者记录的大脑信号对计算机进行编程，以模仿自然语言 - 这种进步有朝一日会对某些患者的交流能力产生深远的影响。该研究得到了美国国立卫生研究院通过推进创新技术(BRAIN)倡议的脑研究的支持。
加州大学旧金山分校(UCSF)神经外科学教授，本研究的高级作者，医学博士Edward F. Chang说：“言语是一种惊人的交流形式，已经发展了数千年，效率非常高。”发表在大自然。“我们中的许多人理所当然地认为说话是多么容易，这就是为什么失去这种能力会如此具有破坏性。我们希望这种方法对那些能够使听觉言语瘫痪的人有所帮助。”
在这项研究中，来自加州大学旧金山分校的语音科学家和神经科学家利用记录能力正常的癫痫患者记录的大脑信号，以不同的准确度重建了许多声带。要求患者说出完整的句子，然后使用从脑部扫描获得的数据来驱动计算机生成的语音。此外，简单地模仿说话行为为计算机提供了足够的信息，以便重新创建几个相同的声音。
丧失说话能力会对面部，舌头和喉部肌肉因中风或其他神经系统疾病而瘫痪的患者产生破坏性影响。技术帮助这些患者通过将头部或眼睛运动转化为语音的设备进行交流。因为这些系统涉及选择单个字母或整个单词来构建句子，所以它们的操作速度非常有限。这个项目的目标是合成自然语音中使用的特定声音，而不是根据单个字母或单词重新创建声音。
“目前的技术限制用户最多每分钟10个单词，而自然人类语音大约以150字/分钟的速度发生，”加州大学旧金山分校的语音科学家，该研究的第一作者Gopala K. Anumanchipalli博士说。“这种差异促使我们测试我们是否可以直接从人脑中录制语音。”
研究人员采用两步法解决了这个问题。首先，通过记录来自患者大脑的信号，同时要求他们说话或模仿句子，他们制作了大脑如何引导声道的地图，包括嘴唇，舌头，下颚和声带，以制作不同的声音。其次，研究人员将这些地图应用于产生合成语音的计算机程序。
然后要求志愿者听合成句子并转录他们听到的内容。超过一半的时间，听众能够正确地确定计算机所说的句子。
通过将语音合成问题分解为两个部分，研究人员似乎更容易将他们的发现应用于多个人。具体而言，将声道地图转换为合成声音的第二步似乎可以在患者中推广。
“从瘫痪患者收集数据更具挑战性，因此能够使用非瘫痪患者的数据训练部分系统将是一个重要优势，”张博士说。
研究人员计划设计一项涉及瘫痪，语言障碍患者的临床试验，以确定如何最好地收集脑信号数据，然后将其应用于先前训练的计算机算法。
美国国立卫生研究院国家神经疾病研究所项目主任Jim Gnadt博士说：“这项研究结合了最先进的技术和有关大脑如何产生语音的知识，以应对许多患者面临的重大挑战。”行程。“这正是NIH BRAIN Initiative旨在解决的问题类型：使用调查人类神经科学来影响诊所的护理和治疗。”
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