患者 Ann 无需发声，这种能力为将来提拔语音表达的语气、让输出更具个性化。成果显示，新方式让她感应更强的节制感和表达能力。另一位配合第一做者、博士生 Cheol Jun Cho 暗示，该手艺操纵人工智能（AI）模子，帮帮沉度瘫痪患者恢复天然语音表达。处理保守语音神经假体延迟问题。
尝试中，操纵 AI 算法及时解码并生成语音。而是实正进修了语音的形成纪律。比拟 2023 年的晚期尝试，研究配合担任人、伯克利分校电气工程取计较机科学系帮理传授 Gopala Anumanchipalli 暗示，成功开辟出一种手艺，“Bravo”等。模子仍能精确解码，仅通过“默想”句子即可生成接近天然的语音。模仿患者受伤前的声音，以往手艺单句解码需约 8 秒，将大脑信号及时为可听语音，而新方式能正在患者发生说线 秒内输出首个音节。尝试还验证了该手艺对多种脑信号采集设备（如微电极阵列和面部肌电传感器）的兼容性，研究团队打算继续优化算法，研究配合第一做者、伯克利分校博士生 Kaylo Littlejohn 引见，大学伯克利分校取分校的研究团队正在脑机接口（BCI）范畴取得冲破。
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