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江苏11选5走势图:解码大脑信号直接组成语音,Nature新研讨解救失语者

来源:Welcome-牛牛游戏平台 发布时间:2019-04-27 10:12:17 点击数:

Welcome-牛牛游戏平台 www.nrxeeee.com.cn 许多失掉说话才能的人需求运用某种技能进行沟通,这项技能要求他们做出细小的动作来操控屏幕上的光标,从而挑选单词或字母。最著名的比如便是霍金,他运用的是一种运用脸颊肌肉激活的发声设备??墒怯捎谠擞谜哂斜匾鹨蛔帜复虺鲎约阂档幕?,这种设备一般速度很慢,每分钟最多生成十个单词,而正常说话者每分钟均匀要说 150 个词,而这首要归功于人类的声道。

近来,来自加州大学旧金山分校的研讨者宣布了一项研讨,他们规划了一种将大脑信号转换为语音的设备,其原理为:将大脑活动映射到声道发音运动从而转换为声响。圣地亚哥州立大学神经科学家 Stephanie Riès 表明,用这种办法创立出的语音比直接将大脑活动映射为声响愈加易于了解。

先来一段音频感受一下:

音频中包括两个语句示例,每个语句第一遍由参与者朗诵,第二遍是运用该技能经过参与者的大脑信号组成出的语音。从音频中能够听出,这项技能现已能够组成完好的语句。但现在来看,该技能还不行精确,无法彻底脱离试验室环境。

埃默里大学神经工程研讨者 Chethan Pandarinath 表明,在此之前,科学家仅能运用 AI 将大脑信号转换为单词,并且这些单词一般仅包括一个音节?!复拥ヒ艚诖实接锞涞奶谠炯寄苣讯仁执?,这也是这项技能令人形象深入的原因地点?!?/p>

将大脑活动映射到发音运动

研讨者将类似的电极植入参与者的头骨以记载他们的大脑信号。图源:UCSF。

研讨者将电极植入五名参与者的大脑外表,作为癫痫疗法的一部分。首要,该团队在参与者大声朗诵数百个语句时记载他们的大脑活动,然后将这些记载与之前测定发声时舌头、嘴唇、下巴和喉部运动的试验数据结合起来。

该团队依据这些数据练习了一种深度学习算法,然后将该程序集成到解码器中。该设备将大脑信号转换为对声道发音运动的估量,然后将这些运动转换为组成语音。Chang 表明,听了 101 个组成语句的听众均匀能够了解其间 70% 的单词。

在另一项试验中,研讨者请一名参与者大声朗诵语句,然后再只张嘴不作声地默读相同的语句。Chang 表明,在只动嘴不作声的状况下组成的语句质量比依据有声语音创立的语句质量要低,但成果依然令人振奋。

解码器规划

这一新式解码器共分为两个阶段,如图 1 所示。

第一阶段(见图 1a–b):将大脑信号转换为声道发音运动。运用双向 LSTM 循环神经网络将接连的神经活动解码为声道发音运动特征。

第二阶段(见图 1c-d):将声道发音运动转换为组成语音。运用双向 LSTM 将第一阶段取得的声道发音运动特征解码为声学特征(图 1c),然后将声学特征组成为语音。

解码器的一个要害组成是中心发声表明(见下图 b)。这一步十分重要,由于 vSMC 在语音组成期间表现出稳健的神经激活,语音组成期间首要编码发音运动。由于接连语音的发音追寻在该研讨的临床环境中并不可行,因而研讨者运用一种计算办法依据声响记载来估量声道运动轨道(嘴唇、舌头和下巴的运动)以及其他生理特征(如发声办法)。这些特征初始化了语音编码器-解码器中的瓶颈层,练习该编码器-解码器的意图是重建参与者的言语声学。然后用编码器来揣度用于练习神经解码器的中心发声表明。运用这种解码战略,能够精确地重建语音频谱。

图 1:从神经信号中组成语音。

语音组成功能

该研讨作者、加州大学旧金山分校神经外科医生 Edward Chang 表明,运用该办法后,听了 101 个组成语句的听众均匀能够了解其间 70% 的单词。

具体功能见下图,其间 b 展现了每个语句的均匀词错率(WER)散布状况。

图 2:组成语音的被了解程度,及其针对特定特征时的功能。

下表展现了听众在必定词错率范围内的转录文本:

为了验证解码器是否依靠参与者的语音,研讨者进行了一项比照试验:研讨者请一名参与者大声朗诵语句,然后再只张嘴不作声地读相同的语句。成果表明,后者的组成语音频谱与前者具有类似的频谱曲线。

图 3:只动嘴不发声的状况下,该办法的语音组成成果。

办法限制

华盛顿大学神经工程研讨者 Amy Orsborn 以为,现在尚不清楚这一新式语音解码器是否能够处理人们脑海中的词汇?!刚馄畚暮芎玫刂っ髁烁冒旆ㄊ视糜诙觳蛔魃淖纯?,可是当一个人没有动嘴时,它能否了解其想说的话呢?」

美国西北大学神经学家 Marc Slutzky 赞同这种观念,并以为该解码器的功能仍有改善空间。他指出,听众现在是经过从一组词中进行挑选来辨认组成语音,跟着词数量的添加,人们在挑选精确词汇上会愈加困难。

这项研讨「是十分重要的一步,但间隔轻松了解组成语音还有很长的路要走?!筍lutzky 表明。

论文:Speech synthesis from neural decoding of spoken sentences

论文链接:https://www.nature.com/articles/s41586-019-1119-1

摘要:将神经活动转换成语音的技能关于因神经系统损害而无法正常沟通的人来说是革命性的。从神经活动中解码语音难度很大,由于说话者需求对声道发声部位进行十分精准、快速的多维度操控。本研讨规划了一个神经解码器,显式地运用人类大脑皮层活动中编码的运动表明和声响表明来组成语音。首要用循环神经网络直接将记载的大脑皮层活动解码为发音运动的表明,然后将这些表明转换为语音。在关闭的词汇测验中,听众能够辨认和转录出运用大脑皮层活动组成的语音。中心的发音动态即便在数据有限的状况下也能协助提高功能。解码后的发音运动表明可被「说话人」极大地保存,使得解码器的组件可在不同参与者之间搬迁。此外,该解码器能够在参与者默念语句时组成语音。这些发现提高了运用神经假体技能康复沟通才能的临床可行性。

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