AI驱动的脑机接口技术使中风幸存者在18年后能够实时说话

加州大学的研究人员使用由人工智能驱动的脑机接口（BCI），将安妮·约翰逊（Anne Johnson）的大脑信号转化为实时语音，自2005年中风后她一直沉默。该系统利用了类似于Alexa和Siri等设备的技术，并改进了之前存在八秒延迟的模型。 

加州大学伯克利分校和加州大学旧金山分校的研究人员， 开发 定制了一个脑机接口系统，能够恢复一名47岁瘫痪女性的自然语音。如今，安妮正在帮助加州大学旧金山分校和加州大学伯克利分校的研究人员开发BCI技术，该技术有一天可能允许像她这样的人通过匹配面部表情的数字头像更自然地交流。

加州大学伯克利分校电气工程与计算机科学助理教授、周一发表在《自然·神经科学》杂志上的研究合著者Gopala Anumanchipalli证实，在安身上测试的植入设备将“她说话的意图转化为流畅的句子”。堪萨斯大学言语与应用神经科学实验室的Jonathan Brumberg也审查了这些发现，他对这一进展表示欢迎，并告诉 美联社 这是“神经科学领域的一项重大进步”。

BCI技术使一名女性在近20年后重新获得说话能力

读心术即将到来

脑机接口的突破性进展：一种新植入物在短短3秒内将思想转化为实时语音——这是瘫痪患者实现自然交流的关键一步。

发表在《自然·神经科学》上的这项研究表明，人工智能算法如何…… pic.twitter.com/XdGhrBlU63

— Chubby♨️ (@kimmonismus) 4月 1日， 2025

一名因中风而瘫痪的女性，在沉默了近二十年后，通过加州大学伯克利分校和加州大学旧金山分校研究人员开发并专门针对其病例定制的实验性脑机接口，重新获得了声音。这项研究于3月31日发表在《自然·神经科学》上，利用人工智能将参与者（俗称“安妮”）的思想实时转化为自然语音。

Anumanchipalli解释说，该接口使用放置在脑部言语中心电极网格来读取神经信号。他补充说，很明显存在一些情况——如肌萎缩侧索硬化症（ALS）、脑干中风（如安妮的情况）或受伤——身体变得无法接触，人处于“锁定”状态，认知完好但无法移动或说话。Anumanchipalli指出，虽然制造人工肢体取得了重大进展，但恢复语音仍然更加复杂。

“与视觉、运动或饥饿——其他物种也共有——不同，言语使我们与众不同。仅此一点就使其成为一个迷人的研究课题。”

–Gopala Anumanchipalli

然而，Anumanchipalli承认，智能行为如何从神经元和皮层组织中涌现仍然是一个巨大的未知数。该研究使用BCI在安妮大脑的电信号和计算机之间创建了一条直接通路。

新型BCI设备改进了之前存在延迟的版本

美国研究人员采用的创新方法通过分析每80毫秒的大脑活动并将其转化为合成语音，消除了困扰该技术先前版本的令人沮丧的延迟。许多BCI语音翻译项目 在第一季度 最近取得了积极成果，每个项目都旨在减少从思想生成语音所需的时间。

据《科学警报》报道，大多数现有的BCI方法需要“完整的文本块”在软件破译其含义之前被考虑，这可能会显著拉长从开始说话到发声之间的秒数。

加州大学伯克利分校和旧金山分校研究人员发布的报告披露，改善语音合成延迟和解码速度对于动态对话和流畅交流至关重要。联合加州大学团队解释说， BCI 语音延迟因语音合成播放所需的时间以及听众理解合成音频所需的时间而加剧。

据报道，大多数现有方法依赖于“说话者”通过公开进行发声动作来训练接口，这对于为缺乏练习或一直有说话困难的个人提供足够数据的解码软件来说将是一个挑战。为了克服这两个障碍，加州大学研究人员在47岁的参与者安静地“说出”100个独特句子（词汇量仅1000多个词）时，用她的“感觉运动皮层活动”训练了一个灵活的深度学习神经网络。