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据6日发表在《自然·通讯》上的一项研究，美国杜克大学研究团队开发出一种语言假体，可将人的大脑信号转化为他们想要说的话。这项新技术相对于当前速度较慢的通信辅助工具来说是一个重大进步，未来或能帮助因神经系统疾病而无法说话的人，让他们通过脑机接口重新获得交流的能力。

目前可用的最佳语音解码速率约为每分钟78个单词。然而，人们每分钟要说大约150个单词。说话语速和解码语速之间的差距，部分原因是由于可融合到大脑表面上的脑活动传感器相对较少，导致可解读信息也少。

在新项目中，研究团队将256个微型大脑传感器封装在一张邮票大小的柔性医用级塑料上。由于相距极近的神经元在协调语音时也可能有截然不同的活动模式，因此区分各个信号很有必要，以帮助准确预测语音。

在制造出全新植入物后，团队招募了4名因其他疾病而接受脑部手术的患者，将这种植入物放置在他们脑内进行测试。

任务是一个简单的聆听和重复活动。参与者听到一系列无意义单词，然后想象着“大声”说出每个单词。该设备记录了每个患者言语运动皮层的活动——其协调了近100块移动嘴唇、舌头、下巴和喉部的肌肉。

随后，神经和语音数据被输入机器学习算法，以了解其仅根据大脑活动记录预测声音的准确度。总体而言，解码器的准确率为40%。这看起来似乎是一个不起眼的测试分数，但考虑到同类从大脑到语音的技术需要数小时甚至数天的数据来提取，新解码算法仅用15分钟就处理了测试中90秒的语音数据，这个分数已是巨大进步。