基于神经网络的计算模型,将大脑中的脑电数据转化为语言.doc
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1、基于神经网络的计算模型,将大脑中的脑电数据转化为语言对于有语言障碍的人来说,内心的表达只能通过纸笔或者是手语来与人沟通交流,但他们想说的话却会在脑海里时时回荡,如果能将这些脑中的信号转换为语音发出,将会给他们带来巨大的帮助。随着科技的迅猛发展,新技术有可能会造福于这些失语人群。最近,有三个研究小组进行了相关研究,他们使用基于神经网络的计算模型,将大脑中的脑电数据转化为语言,并通过计算机合成出语音,重建了可被听众理解的单词和句子。传统语音转换虽然目前已有基于默读时的肌肉信号来进行语音合成技术的初步研究,但这种方式更多是帮助人们在不方便说话的时候与计算机或者其他人交流。对于语音障碍人士特别是先天障
2、碍,这种方式无法通过通常的肌肉信号来捕捉并合成出对应的语音。如有有朝一日,新技术可以仅仅基于人们的思维过程而重建出人们脑中想表达的语言,将会造福更多的人。在中风或疾病之后失去说话能力的人可以使用眼动跟踪、联想输入和语音合成播放三个步骤达到重新表达的目的。 霍金的个人助理设备就是观测无法通过收缩他脸颊上的某块肌肉,来触发安装在眼镜上的开关,从而输入文字向世界传达他的观点和见解,但是他每分钟仅可以输入5-15个单词,无法像正常人一样流畅的表达自己的观点,思维受制于设备的速度。试想,如果霍金可以像马斯克或者老黄一样流畅的发表自己的演讲,不用花大量的时间用于输出单词,那么他很可能会为世界带来更多的巨大
3、的贡献。如果未来可以通过脑机接口来重构他们的语言系统,那将会为霍金一样的使用者带来巨大的帮助,他们不仅可以表达想说的话,还可以控制说话的音调,表达的速度也会大幅提升,使得残障人士实时对话和有效的表达成为可能。已有的突破前途是光明的,道路是曲折的。最先遇到的问题在于数据采集和数据量的限制。在不同个体之间,脑电信号转化为语音的过程存在一定的差异性,因此必须对每个人(的个性化数据)进行“训练”。而且众所周知:使用的数据越精确,模型的运行效果就越好,但是精准的模型需要开颅手术后才能获得,这样严苛的条件大大限制了数据的获取,研究人员只能在极少数的情况下进行。一种情况是在移除脑肿瘤的手术期间,另一种情况是
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