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CSF和UC Berkeley的研究人员开发了一种可植入的AI驱动设备，首次将大脑信号转化为语音和面部表情。 一位由于中风失去说话能力的女士借助该技术，能够通过一个数字化虚拟形象来说话和传达情感。 该研究已在《自然》杂志上发表。 30岁的Ann因脑干中风失去了身体所有肌肉的控制能力，甚至无法呼吸。经过多年的物理治疗，她的面部肌肉得到了一定的恢复，但仍无法说话。

这是首次从大脑信号合成语音或面部表情。该系统还可以将这些信号解码为文本，速度达到每分钟近80个单词，远远超过她目前的通信设备每分钟14个单词的速度。

研究人员通过在Ann的大脑表面植入253个电极，捕获了原本将发送到她的嘴唇、舌头、下颚和喉咙以及面部的肌肉的大脑信号。然后，Ann与团队合作训练人工智能算法识别她的大脑信号。 此外，该团队还使用语言学习AI和2005年Ann的婚礼演讲录音，重建了Ann的声音，并通过软件模拟和动画化面部肌肉运动，为Ann的化身增添了面部和声音。 这一突破性研究下一步是创建无线版本，使Ann不需要与脑机接口物理连接。

研究人员使用了一种称为CTC损失的机器学习优化技术，将大脑信号映射到离散单位，然后将这些离散单位合成为语音。他们还扩展到更自然的沟通模式，如语音和面部表情。

研究人员的下一步计划是减少延迟，使过程对参与者感觉像实时，并考虑将设备微型化，使其成为一个独立设备，类似于心脏起搏器。