智東西（公眾號：zhidxcom）
編譯 | 金碧輝
編輯 | 程茜
智東西6月16日消息，據(jù)外媒New?Atlas?6月14日報道，美國加州大學戴維斯分校（UC Davis）研究團隊開發(fā)世界首例新型腦機接口（BCI）系統(tǒng)，首次讓一名ALS患者（肌萎縮側(cè)索硬化癥，俗稱漸凍癥）通過腦內(nèi)植入設(shè)備，不僅實現(xiàn)實時說話，還能“演唱”簡單旋律，從信號采集到語音生成的全流程僅需10毫秒。
這里的“演唱”是指患者并非通過傳統(tǒng)聲帶發(fā)聲，而是通過BCI系統(tǒng)將神經(jīng)信號轉(zhuǎn)化為電子合成音，輸出三個預設(shè)音高的旋律片段。這種“演唱”本質(zhì)是系統(tǒng)對患者神經(jīng)意圖的解析與語音合成，有別于自然歌唱行為。
新研發(fā)的BCI系統(tǒng)通過手術(shù)植入的四組微電極陣列，捕捉大腦負責語言輸出區(qū)域的神經(jīng)信號，結(jié)合低延遲處理與AI解碼模型，將患者試圖說話時的肌肉控制信號轉(zhuǎn)化為語音，并通過語音克隆算法還原其患病前的聲音特征。
從信號采集到語音生成的全流程僅需10毫秒，加州大學戴維斯分校研究團隊開發(fā)的新型BCI系統(tǒng)使患者能自然參與對話，甚至打斷他人發(fā)言，這是傳統(tǒng)BCI系統(tǒng)難以實現(xiàn)的交互體驗。
▲BCI設(shè)置和使用語音合成技術(shù)的研究參與者
相關(guān)研究成果6月11日發(fā)表于學術(shù)頂刊Nature上，美國加州大學戴維斯分校研究團隊最新研發(fā)的BCI系統(tǒng)被學界稱為“Speech BCI領(lǐng)域的圣杯”。
▲美國加州大學戴維斯分校研究團隊研發(fā)BCI系統(tǒng)的相關(guān)成果發(fā)表于學術(shù)頂刊Nature上
https://www.nature.com/articles/d41586-025-01818-1
一、神經(jīng)信號捕捉與低延遲處理雙突破，漸凍癥患者說話“零卡頓”
據(jù)外媒New?Atlas?6月14日報道，戴維斯分校研究團隊開發(fā)的新型BCI系統(tǒng)的核心在于通過植入大腦運動皮層的微電極陣列，直接獲取患者試圖說話時的神經(jīng)活動信號。
不同于“讀心術(shù)”，新型BCI系統(tǒng)的原理是翻譯患者大腦控制發(fā)音肌肉的指令，而非讀取抽象思維。AI驅(qū)動的解碼模型經(jīng)過訓練，能實時將神經(jīng)信號轉(zhuǎn)化為文本，再通過語音合成器輸出。
▲研究參與者閱讀屏幕文本的神經(jīng)信號有助于訓練AI解碼器模型
二、從“屏幕選詞”到“自發(fā)插話”，新型BCI系統(tǒng)讓“說話”更像真人
據(jù)外媒New Atlas報道，今年4月，美國加州大學伯克利分校與舊金山分校曾公布類似BCI技術(shù)，但美國加州大學戴維斯分校的研究團隊研發(fā)的BCI系統(tǒng)在自然表達維度實現(xiàn)突破。
相較于過往BCI系統(tǒng)僅能輸出預設(shè)文本，加州大學戴維斯分校研究團隊技術(shù)在自然語言情感表達與語義靈活性上實現(xiàn)實質(zhì)提升。
三、腦機接口克隆患者原聲實現(xiàn)連續(xù)對話，漸凍癥患者率先受益
加州大學戴維斯分校研發(fā)的BCI系統(tǒng)的一大亮點是通過患者患病前的語音樣本訓練克隆算法實現(xiàn)個性化語音合成。
該論文的作者、神經(jīng)科學家謝爾蓋·斯塔維斯基（Sergey Stavisky）在論文發(fā)表同期接受多家外媒采訪時透露：“即時語音合成技術(shù)能讓患者更自然地融入對話，減少因傳統(tǒng)BCI系統(tǒng)延遲導致的交流中斷。”
荷蘭馬斯特里赫特大學的計算神經(jīng)科學家克里斯蒂安·赫夫（Christian Herff）在學術(shù)頂刊Nature同期評論中評價道：“這是真正的自發(fā)連續(xù)語音，BCI終于從實驗室走向現(xiàn)實溝通?！?/p>
目前加州大學戴維斯分校的研究雖僅涉及1名ALS患者，但團隊已計劃招募更多因中風、腦損傷等不同病因?qū)е率дZ的患者，以驗證技術(shù)的普適性。
在外媒看來，這一成果標志著BCI從“文字輸出”向“自然語音交互”的跨越，為全球千萬癱瘓患者帶來更具尊嚴的溝通方式。
結(jié)語：腦機接口技術(shù)突破背后，BCI設(shè)備成本與普及性成挑戰(zhàn)
加州大學戴維斯分校的研究突破可能為全球約30萬漸凍癥患者及其他神經(jīng)退行性疾病患者帶來希望。或許未來，漸凍癥患者能像常人一樣打斷對話、用語氣表達情緒，但技術(shù)落地仍需跨越多重關(guān)卡。單病例研究的局限性、不同患者大腦信號的個體差異、長期植入的安全性，以及AI模型對復雜語境的適應(yīng)性，均需后續(xù)研究驗證。
此外，BCI設(shè)備的成本與普及性也是現(xiàn)實挑戰(zhàn)。當這項技術(shù)從頂尖實驗室走向臨床，或許還需要5到10年的迭代。然而，從伯克利分校的屏幕選詞到美國加州團隊的實時歌唱，腦機接口正以肉眼可見的速度突破邊界。正如赫夫所言：“這不是概念，而是真實的、自發(fā)的語言重生?！?/p>
來源：Nature、New?Atlas
