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    Nature子刊 | 加州理工学院利用脑机接口实时解码内心言语

    语音脑机接口(BMIs)将大脑神经信号转换为单词或音频输出,能够让因疾病或受伤而失去语言能力的人能够进行交流。虽然在语音、尝试和模拟语音解码方面取得了重要进展,但内部语音解码的正确率很低,尚未实现实际运用。值得注意的是,目前还不清楚大脑的哪些区域可以被解码。在本文中,两名四肢瘫痪患者在边缘上回(SMG)和初级躯体感觉皮层(S1)植入微电极阵列,他们对6个单词和2个假单词进行内部和发声语音。在两名参与者中,我们发现在SMG的单个神经元和群体水平上,内部和发声言语的显著神经表征。从SMG记录的人口活动,内部口语和发声单词明显可解码。在离线分析中,每个参与者的平均解码准确率分别为55%和24%(概率水平为12.5%),在在线内部语音BMI任务中,我们的平均准确率分别为79%和23%。在参与者1中发现了内部言语、单词阅读和发声语音过程之间共享神经表征的证据。SMG代表单词和伪词,为语音编码提供了证据。此外,我们的解码器通过多种内部语音策略(听觉想象/视觉想象)提高了分类准确度。在两个参与者的实验中,S1的活动被发声调节,而不是内部言语调节,这表明在内部言语产生过程中没有发生声道的发音运动。这项工作代表了一个高性能的内部语音BMI的概念证明。

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