設備能讀懂唇語 向腦機接口又邁進一步
時間:2025-11-22 18:09:58 來源:桑間濮上網
導讀:人工智能設備又邁進一步:能讀懂唇語。設備一種新型的讀腦機語音合成器可以跳過語音記錄,而直接將說話者嘴部動作轉換為語句。懂唇寧波外圍(外圍預約)外圍包夜(微信180-4582-8235)一二線城市可以快速安排,真實上門外圍上門外圍女30分鐘到達
網易科技訊11月29日消息,語向又邁據外媒報道,接口進步一種新型的設備語音合成器可以跳過語音記錄,而直接將說話者嘴部動作轉換為語句。讀腦機
該設備能“觀看”嘴唇的懂唇動作,并利用人工智能網絡將它們轉換成聲音。語向又邁
研究人員表示,接口進步該設備將能幫助聲帶麻痹患者發聲,設備寧波外圍(外圍預約)外圍包夜(微信180-4582-8235)一二線城市可以快速安排,真實上門外圍上門外圍女30分鐘到達向腦機接口又邁進一步。讀腦機

描述該裝置的懂唇研究發表在《PLOS計算生物學》期刊上。
這項研究的語向又邁作者來自法國國家科學研究中心。文章中提到,接口進步“這種語音合成器將人體主要語音發音器(舌,顎,口和嘴唇)的運動轉換成智能語音?!?br>
說話者的發言,以及嘴部各個部位的位置會被同時記錄,然后通過人工智能網絡算法進行分析。
此處使用的人工智能算法是基于人類大腦建模的深層神經網絡(DNN)。算法設計針對偏復雜的模式識別。
該深層神經網絡DNN通過測量舌頭、下顎、軟腭和嘴唇的協調動作(又稱為”發音語音信號“)來識別嘴正在發音的某個詞語。

作者解釋道,DNN計算模型對這些測量的數據進行訓練,將“發音語音信號”轉換成“聲學語音信號”。
作者提到,這項研究中,我們讓用于訓練DNN模型的用戶,以及陌生新用戶都來測試語音合成器的實時控制性能,從而評估它在是否能很好地成為腦機接口的一部分。
“語音腦機接口將能通過解碼皮層的語言相關活動,實時控制語音合成器,從而幫助有嚴重發聲障礙的人恢復交流。
為幫助連聲道都無法震動的患者“說話”,科學家將必須掌握如何解碼大腦信號,并將其翻譯成語音。
使用人工智能來解碼語音和語言已有先例。
谷歌不久前推出了多語言之間機器翻譯系統。該系統被成為“Zero-Shot翻譯系統“,并具有自我學習能力。它能將未學習過的兩種語言翻譯成一種已經學習過的語言 ——換言之,通過人工智能訓練學習了如何實現X語言對Y語言的翻譯后,系統就能立即自動掌握從X到Z語言的翻譯。
Google Brain的博文把這項翻譯技術稱為神經機器翻譯系統(Google Neural Machine Translation ,簡稱GNMT)。
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研究人員表示,接口進步該設備將能幫助聲帶麻痹患者發聲,設備寧波外圍(外圍預約)外圍包夜(微信180-4582-8235)一二線城市可以快速安排,真實上門外圍上門外圍女30分鐘到達向腦機接口又邁進一步。讀腦機

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這項研究的語向又邁作者來自法國國家科學研究中心。文章中提到,接口進步“這種語音合成器將人體主要語音發音器(舌,顎,口和嘴唇)的運動轉換成智能語音?!?br>
說話者的發言,以及嘴部各個部位的位置會被同時記錄,然后通過人工智能網絡算法進行分析。
此處使用的人工智能算法是基于人類大腦建模的深層神經網絡(DNN)。算法設計針對偏復雜的模式識別。
該深層神經網絡DNN通過測量舌頭、下顎、軟腭和嘴唇的協調動作(又稱為”發音語音信號“)來識別嘴正在發音的某個詞語。

作者解釋道,DNN計算模型對這些測量的數據進行訓練,將“發音語音信號”轉換成“聲學語音信號”。
作者提到,這項研究中,我們讓用于訓練DNN模型的用戶,以及陌生新用戶都來測試語音合成器的實時控制性能,從而評估它在是否能很好地成為腦機接口的一部分。
“語音腦機接口將能通過解碼皮層的語言相關活動,實時控制語音合成器,從而幫助有嚴重發聲障礙的人恢復交流。
為幫助連聲道都無法震動的患者“說話”,科學家將必須掌握如何解碼大腦信號,并將其翻譯成語音。
使用人工智能來解碼語音和語言已有先例。
谷歌不久前推出了多語言之間機器翻譯系統。該系統被成為“Zero-Shot翻譯系統“,并具有自我學習能力。它能將未學習過的兩種語言翻譯成一種已經學習過的語言 ——換言之,通過人工智能訓練學習了如何實現X語言對Y語言的翻譯后,系統就能立即自動掌握從X到Z語言的翻譯。
Google Brain的博文把這項翻譯技術稱為神經機器翻譯系統(Google Neural Machine Translation ,簡稱GNMT)。
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