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《自然》23日發(fā)表的兩篇論文報告了新的腦機接口裝置，其不僅能將大腦活動解碼為語言，而且比當前所有技術(shù)都更迅速、更準確且覆蓋詞匯量更大。這一成果展示了在幫助嚴重癱瘓人群恢復溝通能力方面的技術(shù)進步。

由美國斯坦福大學團隊開發(fā)的腦機接口裝置，可以通過插入大腦的細電極陣列收集單個細胞的神經(jīng)活動，并訓練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來解碼病人想說的話。在該裝置的幫助下，一名肌萎縮性側(cè)索硬化癥病人能以每分鐘62個詞的速度進行交流，這種語速是此前類似裝置的3.4倍，更加接近自然對話(每分鐘約160個詞)。該裝置在50個單詞的詞匯量下錯誤率為9.1%，比此前最先進的語言腦機接口裝置低至約1/3。在使用12500詞匯量時，錯誤率為23.8%，團隊認為這可能是首次成功演示大詞匯量解碼的研究。

在另一項研究中，加州大學舊金山分校團隊開發(fā)了一種基于不同方法獲取大腦活動的腦機接口裝置，其電極覆蓋在大腦表面并偵測許多細胞的活動，可以將大腦信號同時轉(zhuǎn)化為三種輸出形式：文字、語音和控制一個頭像。研究人員訓練了一個深度學習模型來解碼一名患者的神經(jīng)數(shù)據(jù)，該患者因腦干中風而嚴重癱瘓，收集數(shù)據(jù)時病人無聲地說出句子。腦信號到文字的轉(zhuǎn)譯速度中位數(shù)為每分鐘78個詞(錯誤率為25%);腦信號轉(zhuǎn)譯為語音時，372詞匯量下錯誤率為28.2%，詞匯量越小，錯誤率越低。

該裝置還能將神經(jīng)活動轉(zhuǎn)譯為面部表情，以動畫頭像的形式呈現(xiàn)。綜上所述，這種多模式腦機接口裝置為癱瘓病人提供了更多可能性，讓他們能更自然、更具表現(xiàn)力地進行交流。

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