不能开口说话的人,只能像霍金一样,通过控制电脑来合成虚拟的语音吗?在霍金的时代,这恐怕已经是最佳方法了,尽管这非常耗时耗力。
但从现在开始,这种情况有望改变了。就在本周,科学家们公开了新开发的系统:借助脑机接口和AI技术,我们可以将脑活动转化为语音,真正实现无需开口就“发出心声”。
Chang lab / UCSF Dept. of Neurosurgery
该系统能解码大脑的发声意图,并转译为我们大致可理解的言语,整个过程不需要包括嘴部在内的任何肌肉活动。而且更重要的是,系统的语音速度几乎和我们自然讲话时的速度一样。
“这项工程令人敬畏”,它通过解码脑信号“将言语能力的修复提升到了新的层次”, 神经科医生及神经科学家安东尼·雷塔克齐奥(Anthony Ritaccio)博士说。
像自然讲话时一样流畅
研究者们也开发了其他虚拟语音辅助工具。它们可以解码负责辨识字母和单词的脑信号,也就是言语的文字表征。但是这些方法都不如自然语音那样快速且流畅。
根据《自然》杂志本周的报道,新系统能够解码脑中控制发声动作(比如轻击舌头、合上嘴唇等)的运动指令,并生成近似于说话者的自然节奏的可理解的句子。
专家称这项新研究为我们提供了“原则验证”(proof of principle),它预告了在将来的实验改进中什么是可能的。该系统已经在正常说话的人身上测试过了,然而,在那些因为常见的中风等神经疾病或损伤,而部分或全部丧失解码能力的人身上还没有验证过。
为了进行新一轮试验,科学家们招募了五位志愿者,这些患者曾在医院做过癫痫手术评估。
皮层脑电电极阵列是由记录大脑活动的颅内电极组成的。| University of California, San Francisco
很多癫痫患者的药物治疗效果不好,只能选择进行脑手术。术前,医生必须先定位每个患者脑部的“危险区”,也就是癫痫的根源所在;定位方法是将电极植入脑中或皮层表面,并探测异常大量放电。
要准确定位这一区域可能花费数周。在这段时间里,患者每时每刻都得带着电极生活,电极位于与产生运动与听觉信号有关的脑区或周边。这些患者通常也会同意参与这些植入捎带的附加实验。
有五位这样的病人同意测试新的虚拟语音生成器。他们每人都被植入了一两个电极阵列:包含数百个微小电极的邮票大小的极板,被放置在他们的皮层表面。
语音合成脑机接口 | nature
当每位志愿者背诵数百句句子时,电极就记录下他们运动皮层的神经放电模式。研究者们将这些模式与他们自然说话时嘴唇、舌头、咽喉和下颚的细微动作联系起来,然后把这些动作译成口语句子。
研究者们邀请了一些英语母语者来听这些句子,以判断虚拟语音是否流畅。研究发现虚拟系统说的70%的内容清晰易懂。
“通过解码控制发音的脑活动,我们证明了我们能够模拟出语音,而且比基于提取大脑声音表征合成的要更准确、自然。”加州大学旧金山分校的神经外科教授及该研究的作者之一爱德华·张(Edward Chang)博士说。
爱德华·张致力于研究大脑如何产生和分析言语。他正在开发一种义声,以恢复瘫痪及其他神经损伤病人的言语能力。| Steve Babuljak for U.C.S.F.
以往的植入式交流系统大约每分钟产生8个单词,而新系统能够每分钟生成150个单词,达到了自然说话的速度。
我们会有一个更加普适的系统吗?
研究者们还发现基于个体脑活动的合成语音系统可以在调整后为他人所用,这意味着未来某一天我们可能会拥有现成的公用虚拟系统。
该团队正计划开展临床试验以进一步测试系统。临床上最大的挑战可能是找到合适的患者,因为中风在使人丧失说话能力的同时,往往也会损害甚至摧毁支持语言表达的脑区。
不过我们也都看见了,脑机接口技术这一领域正飞速发展,世界各国许多团队都在不断突破,这些技术在将来很有希望服务于特定脑损伤的患者。
“鉴于这些持续进展,”生物医学工程师切坦·潘达雷纳特(Chethan Pandarinath)和雅西亚·H. 阿里(Yahia H. Ali)在随文章发表的一篇评论中写道,“我们看到了希望,有语言障碍的人们将会重获自由表达思想的能力,并且与周遭的世界重新连接。”
c.2019 New York Times News Service
作者:Benedict Carey
编译:有耳
编辑:EON
参考来源: https://www.nytimes.com/2019/04/24/health/artificial-speech-brain-injury.html
译文版权属于果壳,未经授权不得转载.
如有需要请联系sns@guokr.com
(欢迎转发到朋友圈~)
果壳
ID:Guokr42
果壳整天都在科普些啥啊!
吓得我二维码都歪了!
为啥这样的二维码也能扫?
扫码发送【二维码】告诉你原理~
喜欢就点个“在看”呗~↘
1、头条易读遵循行业规范,任何转载的稿件都会明确标注作者和来源;
2、本文内容来自“果壳网”微信公众号,文章版权归果壳网公众号所有。