日前，学术期刊《大自然》在线公开发表了一篇文章，其中牵涉到一种解码器，需要将大脑神经信号转化成为语音，协助无法说出的患者构建倾听交流。据理解，该解码器由加州大学旧金山分校的神经外科学家EdwardChang教授与其同事一起研发。

他们使用了一种叫作“高密度脑皮层电图”的技术，需要基于癫痫患者脑中被植入的电极（医疗监测必须）所爆出的数据，必要记录下受试者大脑皮层的神经活动。过程中，受试者不会被拒绝大声朗读几百条句子，研究人员则不会实时记录他们大脑腹侧感觉运动皮层区的神经活动，这里是大脑的语音产生中心。

随后，研究人员将利用循环神经网络破解收集到的神经信号，其中牵涉到两个步骤：第一步，他们将神经信号切换为密切相关发音器动作的信号，还包括下巴、喉、嘴唇和舌头动作涉及的脑信号；第二步，他们则根据解码出来的发音器官动作，把信号切换为讲出的语句。为了检验自己的成果，研究人员早已在亚马逊的众包任务平台MechanicalTurk上召募了听众，来辨识解码器制备的语音，测试内容还包括325个单词和101局整句。

结果显示，听众需要顺利的辨识出有单词，和对大自然语音的感官模式一样。对于这一测试结果，第一作者GopalaAnumanchipalli博士回应，该结果意味著这种神经制备语音对于现实世界的应用于来说早已超过立即听不懂的简单程度。

此外，研究人员还展开了另一项测试，让受试者用默读的方式朗读同一个句子。结果显示，寂静言语的制备效果不如有声言语。

但EdwardChang回应，虽然语音解码的准确性大大降低，但受试者在没声音的情况下仿效倾听依然可以展开语音合成。至于那些早已失去语音涉及动作能力的群体，该系统的是适用性还必须更进一步研究。针对这一项研究成果，生物工程学教授ChethanPandarinath等人在文章评论中回应，这一系统要沦为一个临床不切实际的语音合成脑机模块，还不存在许多挑战。但可以认同的是，脑机接口技术的持续变革可以让不存在倾听障碍问题的群体新的取得“说出”的能力。

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