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4月11日消息，加州大学伯克利分校与旧金山分校的研究团队宣布在脑机接口（BCI）领域取得突破，他们成功开发出一种技术，帮助重度瘫痪患者恢复自然语音表达。该技术利用人工智能（AI）模型，将大脑信号实时转化为可听语音，解决传统语音神经假体延迟问题。

加州大学伯克利分校与旧金山分校的研究团队开发了一种创新方法，通过捕捉大脑运动皮层信号，利用AI算法实时解码并生成语音。

研究共同负责人、伯克利分校电气工程与计算机科学系助理教授Gopala Anumanchipalli表示，这种“直播”（streaming）方法借鉴了类似Alexa和Siri的语音解码技术，能显著缩短从大脑意图到语音输出的时间。实验中，患者Ann无需发声，仅通过“默想”句子即可生成接近自然的语音。

新技术的核心在于解决传统BCI语音解码的延迟问题，以往技术单句解码需约8秒，而新方法能在患者产生说话意图后1秒内输出首个音节。

研究共同第一作者、伯克利分校博士生Kaylo Littlejohn介绍，团队通过AI预训练文本转语音模型，模拟患者受伤前的声音，让输出更具个性化。实验还验证了该技术对多种脑信号采集设备（如微电极阵列和面部肌电传感器）的兼容性，并展示了其泛化能力，即使在未包含在训练数据中的单词上也能准确解码。

据患者Ann反馈，新方法让她感到更强的控制感和自我表达能力。研究团队计划继续优化算法，增强语音的自然度和情感表达，同时探索如何将技术应用于更广泛的临床场景。