Немая женщина смогла заговорить с помощью мозгового импланта

Долгое время ученые в основном разрабатывали импланты, которые позволяли людям с ограниченными возможностями управлять компьютерами и роботизированными устройствами. В последнее время значительный прогресс наблюдается в создании технологий вокализации, способных преобразовывать мыслительные процессы в речь. Главная задача таких разработок состоит в том, чтобы передача синтетического голоса была такой же плавной, как обычный разговор.

Группа американских ученых опубликовала в журнале Nature Neuroscience результаты работы с парализованной женщиной, которая не могла говорить 18 лет после инсульта. С помощью исследователей она обучала нейронную сеть, безмолвно пытаясь произнести предложения, состоящие из 1024 различных слов. Затем ее нейронные данные передавались в объединенную модель синтеза речи и декодирования текста, что позволило синтезировать звук ее голоса.

Новая технология позволила значительно сократить задержку между мозговыми сигналами пациентки и воспроизведенным звуком — с первоначальных восьми секунд до одной секунды. Этот показатель приблизился к естественному временному интервалу в 100–200 миллисекунд, характерному для обычной речи. Медианная скорость декодирования системы достигла 47,5 слов в минуту, что составляет примерно треть скорости обычного разговора.

Аналогичные исследования проводит компания Precision Neuroscience. Компания успешно провела эксперименты с 31 пациентом и получила разрешение регулирующих органов на имплантацию датчиков на срок до 30 дней. Это позволит в течение года обучить нейросеть на «крупнейшем хранилище нейронных данных высокого разрешения на планете», как заявляет компания. Следующим шагом станет миниатюризация компонентов и их размещение в герметичных биосовместимых корпусах для постоянной имплантации.

Основным препятствием на пути развития и внедрения технологии «мозг-голос» является время, необходимое пациентам для обучения использованию системы. Важным нерешенным вопросом остается степень сходства шаблонов активности в двигательной коре головного мозга у разных людей. Если эти шаблоны окажутся достаточно похожими, можно будет использовать предварительно обученные модели для новых пациентов, что значительно ускорит процесс индивидуального обучения.