Новые исследования в области разработки искусственного интеллекта (ИИ) пытаются декодировать речь непосредственно из мыслей. Нейронные сети в этих экспериментах использовались для изучения и перевода мозговой активности, связанной с произнесением слов, непосредственно в текстовую форму.
Участникам предлагалось точно сформулировать заранее заданные предложения в своих мыслях. С помощью электроэнцефалографии (ЭЭГ) были записаны электрические сигналы, связанные с мысленным выражением слов, затем с помощью нейронных сетей и алгоритмов машинного обучения эти сигналы были преобразованы в текстовые предложения. Обучение проводилось до полного совпадения образцов и известного текста на большом количестве разных участников.
Исследование представляет важный шаг в понимании мозговой активности и связи с речью, но текущие методы имеют свои ограничения. Например, они не подразумевают автономного применения, требуя надевания электродов на голову и проведения сложных анализов сигналов.
В целом, заданный вектор декодирования речи из мыслей хоть и находятся на ранней стадии, и имеет среднюю точность распознавания, дальнейшие исследования и разработки позволят улучшить мыслительный «перевод» и поднять эффективность этого процесса. Это позволит решить проблему общения при потере функций речи, например, после инсульта.
Источник
Уникальность
Участникам предлагалось точно сформулировать заранее заданные предложения в своих мыслях. С помощью электроэнцефалографии (ЭЭГ) были записаны электрические сигналы, связанные с мысленным выражением слов, затем с помощью нейронных сетей и алгоритмов машинного обучения эти сигналы были преобразованы в текстовые предложения. Обучение проводилось до полного совпадения образцов и известного текста на большом количестве разных участников.
Исследование представляет важный шаг в понимании мозговой активности и связи с речью, но текущие методы имеют свои ограничения. Например, они не подразумевают автономного применения, требуя надевания электродов на голову и проведения сложных анализов сигналов.
В целом, заданный вектор декодирования речи из мыслей хоть и находятся на ранней стадии, и имеет среднюю точность распознавания, дальнейшие исследования и разработки позволят улучшить мыслительный «перевод» и поднять эффективность этого процесса. Это позволит решить проблему общения при потере функций речи, например, после инсульта.
Источник
Уникальность
