Các nhà nghiên cứu tại Đại học California, Berkeley và UC San Francisco đã đạt được một bước đột phá quan trọng trong công nghệ giao diện não-máy tính (BCI). Họ đã phát triển một hệ thống có thể dịch các tín hiệu thần kinh từ trung tâm ngôn ngữ trong não thành giọng nói tổng hợp gần như theo thời gian thực. Đột phá này đánh dấu một bước quan trọng hướng tới việc khôi phục khả năng giao tiếp tự nhiên cho những người bị liệt nặng.
BCI mới sử dụng mô hình hóa dựa trên AI để tổng hợp các tín hiệu não thành giọng nói có thể nghe được với độ trễ tối thiểu. Trong một nghiên cứu được công bố trên Nature Neuroscience, các nhà nghiên cứu đã chứng minh rằng phương pháp truyền phát của họ cho phép truyền phát giọng nói gần như đồng bộ, dẫn đến tổng hợp giọng nói trôi chảy và tự nhiên hơn. Công nghệ này hoạt động bằng cách lấy mẫu dữ liệu thần kinh từ vỏ não vận động, khu vực não chịu trách nhiệm sản xuất giọng nói, sau đó sử dụng AI để giải mã chức năng não thành giọng nói.
Tiến bộ này giải quyết thách thức về độ trễ trong các thiết bị thần kinh giả giọng nói trước đây, giảm đáng kể độ trễ thời gian giữa nỗ lực nói của một người và việc tạo ra giọng nói có thể nghe được. Tốc độ và độ chính xác được cải thiện của BCI mới có tiềm năng to lớn trong việc nâng cao chất lượng cuộc sống cho những người sống chung với chứng liệt ảnh hưởng đến giọng nói, mang lại trải nghiệm giao tiếp tự nhiên và liền mạch hơn.