摘要：研究人员在将脑信号转化为可听语音方面取得了突破，准确率高达100%。该团队使用脑植入物和人工智能，直接将大脑活动映射到癫痫患者的言语中。

这项技术旨在给那些处于闭锁状态的人（全身瘫痪，无法言语）带来声音。研究人员认为，该项目的成功标志着脑-计算机界面领域的重大进步。

脑机接口的一些关键信息

1.通过脑植入物和人工智能的结合，研究人员能够预测口头语言的准确率达到92-100%。

2.该团队的实验重点是对非瘫痪人进行，他们暂时植入了脑植入物，根据他们的大脑活动来解码他们大声说出的内容。

3.虽然当前技术主要关注于单个词汇，但未来的目标包括根据脑活动预测完整的句子和段落。 AI 将脑电波转化为口头语言 来自Radboud大学和UMC乌得勒支的研究人员成功地将脑信号转化为可听语音。

通过结合植入物和人工智能对大脑信号进行解码，他们能够以92-100%的准确率预测人们想说的话。 他们的研究结果本月发表在《神经工程杂志》上。

不过目前还存在一些限制，警告说这些实验要求参与者大声说出十二个词，并且这些词是他们试图检测的词。专家表示，一般来说，预测单个词汇比预测整个句子要简单。

未来，用于人工智能研究的大型语言模型可能会有所裨益。 我们的目标是仅基于他们的脑活动预测人们要说的完整句子和段落。为了实现这一目标，我们需要更多的实验、更新的植入物、更大的数据集和先进的AI模型。 这项研究表明，从感觉运动皮层中重建语音的直接重建技术为沟通辅助技术带来了希望。

AI 是怎么脑电波转化为口头语言的？5大关键技术

1. 脑电信号采集：首先，通过脑植入物或其他脑电图设备，记录患者大脑的活动。这些设备可以获取脑电波信号。

2. 信号处理和解码：人工智能算法被用来处理并解码这些脑电信号。这通常需要复杂的神经网络模型和深度学习技术来分析和理解脑部活动。

3. 语音预测：通过分析脑电信号，AI可以预测患者想要说出的词语或短语。这种预测通常建立在训练有素的模型和数据集之上。

4. 生成声音：AI将预测的文本转化为可听的声音。这可能涉及到文本到语音合成（TTS）技术，或者直接控制声音合成设备来产生口头语言。

5.优化和调整：研究人员需要不断优化和调整算法和模型，以提高转化的准确性和可理解性。这可能需要进一步的实验证明和技术改进。

脑电波转化为口头语言，未来将改变什么？

将脑电波转化为口头语言的技术。有望在未来带来一些重要的变革。 对于因意识丧失或运动障碍而无法正常言语表达的人群，脑电波转化为口头语言的技术将提供一种新的沟通渠道。在医学领域，这项技术有望应用于康复治疗、神经疾病诊断和脑机接口研究，从而帮助患者重建语言能力、恢复运动功能。

脑电波转化为口头语言的技术还将推动人机交互界面的革新，让人们可以通过思维控制设备进行操作，对于某些特定领域如残疾人辅助、安全监控、军事应用等，这项技术也有望提供更高效的工具和解决方案。

但是同时这项技术可能引发关于隐私保护、伦理道德等方面的讨论与担忧，需要建立相应的法律法规和伦理框架来保障个人权益。