加州大學(xué)舊金山分校的研究人員合成腦波的演講

由加州大學(xué)舊金山分校(UCSF)的演講神經(jīng)科學(xué)家Edward Chang領(lǐng)導(dǎo)的研究人員周二報(bào)告了他們通過閱讀測試對(duì)象大腦語音中心的活動(dòng)來實(shí)時(shí)解碼語音嘗試的成功。

在加州大學(xué)舊金山分校醫(yī)學(xué)中心接受癲癇治療的三名能夠正常發(fā)言的人參加了這項(xiàng)研究。他們?cè)试S研究人員利用以前放置在大腦表面的微小記錄電極來繪制癲癇發(fā)作的起源，為神經(jīng)外科做準(zhǔn)備。

這種稱為“腦電圖”或ECoG的技術(shù)提供了比EEG或fMRI等技術(shù)更豐富，更詳細(xì)的大腦活動(dòng)數(shù)據(jù)。由于ECoG電極不能穿透腦組織，因此它們可能是長期腦 - 計(jì)算機(jī)接口(BCI)比物理插入大腦的電極更好的選擇。

Chang是加州大學(xué)舊金山分校威爾神經(jīng)科學(xué)研究所的成員。Chang的團(tuán)隊(duì)向參與者詢問了九個(gè)簡單的預(yù)定義問題，并為他們提供了24個(gè)可能答案的選擇。

該團(tuán)隊(duì)開發(fā)了機(jī)器學(xué)習(xí)算法，用于解碼測試參與者大腦活動(dòng)中的特定語音。經(jīng)過一些培訓(xùn)后，算法能夠檢測參與者何時(shí)聽到新問題或開始響應(yīng)，并確定參與者提供的24個(gè)標(biāo)準(zhǔn)響應(yīng)中的哪一個(gè)，準(zhǔn)確率高達(dá)61%。

當(dāng)他們首先使用測試對(duì)象的大腦活動(dòng)來識(shí)別他們聽到的預(yù)定義問題時(shí)，算法的速度和準(zhǔn)確性得到改善，以便提供上下文。該方法的準(zhǔn)確率高達(dá)75%。

Enderle集團(tuán)的首席分析師Rob Enderle指出，這項(xiàng)技術(shù)可以幫助“失去說話能力但仍具有認(rèn)知能力的人，這種能力可以讓人理解并形成與言語相關(guān)的思想。”

然而，訓(xùn)練算法“可能是非常耗費(fèi)資源的”，他告訴TechNewsWorld。“通常，培訓(xùn)將成為將系統(tǒng)與個(gè)人大腦聯(lián)系起來的一部分。”

Enderle說，患者可能需要每6到12個(gè)月接受一次更新培訓(xùn)。“對(duì)于我們其他人來說，準(zhǔn)確性需要超過90%才能實(shí)用，而對(duì)于普遍采用則要達(dá)到99%。”

來自Facebook的資金

Facebook發(fā)言人在公司代表Eloise Quintanilla向TechNewsWorld提供的回復(fù)中表示，F(xiàn)acebook Reality Labs(FRL)為該項(xiàng)研究提供資金，作為其與UCSF的Project Steno合作項(xiàng)目的一部分。

Facebook研究人員為Chang的實(shí)驗(yàn)室提供了輸入和工程支持，但UCSF負(fù)責(zé)監(jiān)督研究計(jì)劃并直接與志愿者科目合作。Facebook研究人員對(duì)取消識(shí)別數(shù)據(jù)的訪問權(quán)限有限，這些數(shù)據(jù)仍然存在于加州大學(xué)舊金山分校并由大學(xué)控制。

Chang的實(shí)驗(yàn)室與加州大學(xué)舊金山分校神經(jīng)學(xué)副教授Karunesh Ganguly一起發(fā)起了另一項(xiàng)研究，BRAVO(BCI Restoration of Arm and Voice)。該研究旨在確定ECoG神經(jīng)界面植入物是否可用于恢復(fù)由于大腦或神經(jīng)問題而癱瘓的患者的運(yùn)動(dòng)和通信能力。

FRL正在資助BRAVO研究的一部分，該研究專注于展示允許參與者利用他們的大腦活動(dòng)在計(jì)算機(jī)屏幕上生成文本的能力，“該發(fā)言人告訴TechNewsWorld。“我們的理解是，加州大學(xué)舊金山分校的BRAVO研究范圍更廣。”