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UCSF脑植入设备用AI同步解码瘫痪者语音与手势
加州大学旧金山分校团队在《Nature》发表研究,首次实现单一脑机接口同时解码瘫痪患者的说话意图与手势动作,并转化为文字和数字虚拟形象的动作。此前脑机接口只能单独解码语音或手势,因相关脑区存在重叠。该系统目前仅支持小词汇量和两名受试者,但为未来「全身脑机接口」奠定基础。
快公司24 天前
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加州大学旧金山分校团队在《Nature》发表研究,首次实现单一脑机接口同时解码瘫痪患者的说话意图与手势动作,并转化为文字和数字虚拟形象的动作。此前脑机接口只能单独解码语音或手势,因相关脑区存在重叠。该系统目前仅支持小词汇量和两名受试者,但为未来「全身脑机接口」奠定基础。
一项 arXiv 研究用机械可解释性方法分析脑活动到语音的解码器,通过激活修补比较发声、默念与想象三种语音条件下的内部神经元活动。结果显示跨模态增益并非由单个神经元驱动,而是来自小群神经元,且这些神经元在解码器早期层多为条件特异、在后期层出现重叠。该发现有望指导训练目标设计,用主要来自发声数据的学…
研究针对表面肌电静默语音接口的跨用户差异问题,采用多受试者预训练加目标用户微调,27名受试者平均仅21分钟数据即达21.7%字符错误率。三分钟校准即可接近完整校准效果,验证了标准化蒙太奇下的短校准个性化路径。