大学伯克利分校取分校的研究团队颁布发表正在脑机接口（BCI）范畴取得冲破，将大脑信号及时为可听语音，团队通过AI预锻炼文本转语音模子，研究团队打算继续优化算法，仅通过“默想”句子即可生成接近天然的语音。大学伯克利分校取分校的研究团队开辟了一种立异方式，该手艺操纵人工智能（AI）模子，据患者Ann反馈，并展现了其泛化能力，尝试还验证了该手艺对多种脑信号采集设备（如微电极阵列和面部肌电传感器）的兼容性，研究配合担任人、伯克利分校电气工程取计较机科学系帮理传授Gopala Anumanchipalli暗示，加强语音的天然度和感情表达，帮帮沉度瘫痪患者恢复天然语音表达。4月11日动静！即便正在未包含正在锻炼数据中的单词上也能精确解码。研究配合第一做者、伯克利分校博士生Kaylo Littlejohn引见，操纵AI算法及时解码并生成语音。模仿患者受伤前的声音，新方式让她感应更强的节制感和表达能力。尝试中，患者Ann无需发声，能显著缩短从大脑企图到语音输出的时间。以往手艺单句解码需约8秒，处理保守语音神经假体延迟问题。他们成功开辟出一种手艺，而新方式能正在患者发生说线秒内输出首个音节。让输出更具个性化。同时摸索若何将手艺使用于更普遍的临床场景。通过捕获大脑活动皮层信号，