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每分鐘62個詞，這個腦機(jī)接口成功幫助中風(fēng)、漸凍癥患者「開口說話」

2023.03.06 江蘇

機(jī)器之心報道

機(jī)器之心編輯部

這個腦機(jī)接口可以讓語言障礙患者以每分鐘 62 個單詞的速度進(jìn)行交流 —— 速度達(dá)到了之前 SOAT 腦機(jī)接口的 3.4 倍，并開始接近自然對話的速度。

在眾多研究腦機(jī)接口（brain-computer interface，BCI）的科研團(tuán)隊中，斯坦福大學(xué)霍華德?休斯醫(yī)學(xué)研究所研究科學(xué)家 Frank Willett 所在的團(tuán)隊絕對是值得關(guān)注的一個。

2021 年 5 月份，他們實現(xiàn)了一項重要突破，首次破譯了「與手寫筆跡相關(guān)」的大腦活動，可以讓癱瘓患者不用手也能快速打字。

具體來講，他們開發(fā)了一套皮質(zhì)內(nèi)腦機(jī)接口（intracortical BCI）系統(tǒng)，這套系統(tǒng)可以從運(yùn)動皮層的神經(jīng)活動中解碼癱瘓患者想象中的手寫動作，并利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）解碼方法將這些手寫動作實時轉(zhuǎn)換為文本。這項研究登上了當(dāng)時的 Nature 封面（參見：《用意念「手寫」字母，準(zhǔn)確率高達(dá) 99%，斯坦福腦機(jī)接口新突破登上 Nature 封面》）。

時隔一年多，F(xiàn)rank Willett 又宣布了新的研究進(jìn)展。這次，他們展示了一種可以將與語音相關(guān)的神經(jīng)活動轉(zhuǎn)化為文本的腦機(jī)接口（語音 BCI），這也是第一個從皮質(zhì)內(nèi)微電極陣列記錄脈沖活動的語音到文本腦機(jī)接口，可以幫助因患有中風(fēng)、漸凍癥（ALS）等疾病而無法說出清晰語句的人們。

在下面這個演示視頻中，受試者試圖說出屏幕上方顯示的句子，但語言障礙的存在使她無法說出容易理解的語言。Frank Willett 等人研發(fā)的新型腦機(jī)接口能破譯她的神經(jīng)活動，并將其轉(zhuǎn)換成她想要傳達(dá)的信息，如視頻下方所示。

下圖展示了這套系統(tǒng)使用的解碼算法：首先，神經(jīng)活動在每個電極上被暫時合并、平滑化。然后，一個循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）將此神經(jīng)活動的時間序列轉(zhuǎn)換為每個音素的概率（加上詞間 “沉默” token 和與聯(lián)結(jié)時間分類訓(xùn)練程序相關(guān)的 “空白” token 的概率）。此處的 RNN 是使用 TensorFlow 2 訓(xùn)練的 5 層門控循環(huán)單元架構(gòu)。最后，將音素概率與大詞匯量語言模型（在 Kaldi 中實現(xiàn)的自定義 125,000 詞三元組模型）相結(jié)合，以解碼最可能的句子。

技術(shù)部分，F(xiàn)rank Willett 還補(bǔ)充說，他們并沒有在方案中采用「下一個單詞預(yù)測（next word prediction）」，語言模型只負(fù)責(zé)輸出迄今為止所有 RNN 輸出的最佳解釋。

實驗結(jié)果表明，這個腦機(jī)接口可以讓語言障礙患者以每分鐘 62 個單詞的速度進(jìn)行交流 —— 速度達(dá)到了之前 SOAT BCI 的 3.4 倍，并開始接近自然對話的速度（每分鐘 160 個單詞）。

此外，他們的結(jié)果準(zhǔn)確率也刷新了 SOTA：在 50 個單詞的詞匯量上實現(xiàn)了 9.1% 的單詞錯誤率（之前的 SOTA 語音 BCI 錯誤率是這一數(shù)字的 2.7 倍)，在 12.5 萬個單詞的詞匯量上實現(xiàn)了 23.8% 的單詞錯誤率（第一次成功演示了大詞匯量解碼）。

這些結(jié)果表明，使用皮質(zhì)內(nèi)語音腦機(jī)接口來恢復(fù)語言障礙患者的快速溝通是可行的。

作者提到，在文章發(fā)表在同行評議期刊上之后，他們將公布這項研究的代碼和數(shù)據(jù)。

不過，作者也表示，他們的演示還只是一個概念證明：證明從皮質(zhì)內(nèi)記錄中解碼試圖說話的動作是一種很有前途的方法。但它還不是一個完整的、臨床上可行的系統(tǒng)，仍有很多工作要做，比如減少訓(xùn)練解碼器所需的時間，并適應(yīng)幾天內(nèi)發(fā)生的神經(jīng)活動變化，而無需用戶暫停和重新校準(zhǔn) BCI。

也許最重要的是，24% 的單詞錯誤率對于日常使用來說可能還不夠低。但他們的結(jié)果顯示出進(jìn)一步降低單詞錯誤率的希望。

首先，單詞錯誤率隨著通道數(shù)量的添加而降低，這表明記錄更多通道的皮質(zhì)內(nèi)技術(shù)應(yīng)該能夠降低單詞錯誤率。

其次，解碼算法仍有優(yōu)化空間；隨著語言模型的進(jìn)一步改進(jìn)和日內(nèi)非平穩(wěn)性（within-day nonstationarities）影響的降低，他們能夠在離線分析中將單詞錯誤率降低到 11.8%。

最后，他們發(fā)現(xiàn)腹側(cè)前運(yùn)動皮層即使在很小的區(qū)域（3.2 x 3.2 毫米）內(nèi)也包含豐富、混合的語音發(fā)音器表示，并且即使在癱瘓多年后，音素發(fā)音的細(xì)節(jié)仍然忠實地呈現(xiàn)在一個無法再清楚地說話的人身上。

這些發(fā)現(xiàn)都為系統(tǒng)的后續(xù)迭代提供了希望。

更多研究細(xì)節(jié)請參見原論文：

論文鏈接：https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2023.01.21.524489v1

參考鏈接：https://twitter.com/WillettNeuro/status/1617245600898248704

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