加州大学伯克利分校与旧金山分校的研究团队在脑机接口（BCI）领域取得突破，成功开发出一种技术，帮助重度瘫痪患者恢复自然语音表达。该技术利用人工智能（AI）模型，将大脑信号实时转化为可听语音，显著缩短了从大脑意图到语音输出的时间。

IT之家 4月11日消息，加州大学伯克利分校与旧金山分校的研究团队在脑机接口（BCI）领域取得突破，成功开发出一种技术，帮助重度瘫痪患者恢复自然语音表达。该技术利用人工智能（AI）模型，将大脑信号实时转化为可听语音，解决传统语音神经假体延迟问题。

这项技术的关键优势在于它的速度。传统的脑机接口系统在解码大脑信号并转换为语音时往往会有显著的延迟，有时候甚至需要花费数秒时间。而新方法则大大缩短了这一过程，使得患者几乎可以即刻表达自己的想法。研究人员表示，这是因为他们借鉴了类似Alexa和Siri这样的语音助手的技术，从而实现了更高效的解码。

IT之家 4 月 11 日消息，加州大学伯克利分校与旧金山分校的研究团队在脑机接口（BCI）领域取得突破，成功开发出一种技术，帮助重度瘫痪患者恢复自然语音表达。 该技术利用人工智能（AI）模型，将大脑信号实时转化为可听语音，解决传统语音神经假体延迟问题。

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