英国科学期刊《自然》二十四日发表最新研究指出，美国加州大学旧金山分校（ＵＣＳＦ）研究团队在受试者的大脑植入电极，运用实验性的脑波纪录器，结合人工智慧（ＡＩ）、机器学习与语音合成技术，将他们的大脑讯号解码，转换为合成语音，未来有望令咽喉癌、脑部受伤、帕金森氏症等疾病变成哑子的人士"表达心声"。
美解码大脑讯号 转换合成语音
研究针对五名男女进行试验，他们都能正常讲话，成为受试者是因患有严重癫痫，脑部已被植入电极来勘测癫痫发作源头，准备日后手术移除。这项研究分为三步骤，首先，研究人员要求他们大声阅读数十个句子，以电极纪录他们的大脑运动皮质发出的神经脉冲讯号，最后纪录到大脑皮质用来控制嘴唇、下颚、喉咙、舌头等约百条肌肉动作的相关脑部讯号。
接下来，研究人员设计出神经系统网路，将这些讯号转译为肌肉活动，接着再转换为合成语音，这个过程花了一年。
最后，由电脑把讯号合成句子，再由志愿者识别这些字词。研究发现，这些合成语音的精准度约达七十％，约是每分钟一百五十字，为正常说话速度。过去医界曾以追踪无法言语者的眼球、脸部肌肉活动的装置，让他们费力逐个拼写生字，但此种方式速度很慢，通常每分钟少于十个字。
这项研究形同辨别受试者的声道活动，为他们创造出"虚拟声道"。研究主笔、ＵＣＳＦ教授张复伦（Edward Chang）指出，他们使用的方法是基于"虚拟人体声道"的概念，大脑会把思想转变成声道运动，"我们就是要解码这个运动"。张复伦来自台湾移民家庭，出生在内华达州。
这项研究是首例，展现可以依据个人脑部活动，产生完整的口语句子。华尔街日报引述专家看法指出，这项技术要落实到临床使用，可能还需十年或更久。研究共同作者夏提尔（Josh Chartier）强调，研究人员正致力使合成语言更清晰、较不含煳，未来若改进所使用的演算法应可取得更好结果，下一步则打算对无法说话的人士测试这项科技。研究团队也表示，这项科技依赖控制嘴唇、舌头、喉头及下颚的大脑部位正确运作，因此部份中风患者可能无法受益。
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