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澳门葡京国际网站:为了提高解码精度,研究团队从机器翻译中获得了启发,并训练了一个循环神经网络

时间:2020/4/8 8:52:50   作者:   来源:   阅读:0   评论:0
内容摘要:研究小组表示,到目前为止,在直接从脑波中解码语音的研究中,脑机接口系统仅限于解码单音节,或者当志愿者读出大约100个单词时,只有不到40%的单词可以正确解码陆续。为了提高解码精度,研究团队从机器翻译中获得了启发,并训练了一个循环神经网络。在研究中,要求四名志愿者大声重复30至50...


研究小组表示,到目前为止,在直接从脑波中解码语音的研究中,脑机接口系统仅限于解码单音节,或者当志愿者读出大约100个单词时,只有不到40%的单词可以正确解码陆续。

为了提高解码精度,研究团队从机器翻译中获得了启发,并训练了一个循环神经网络。在研究中,要求四名志愿者大声重复30至50个句子。大量的微电极分布在它们的大脑外侧皮质,可以监测相应的脑神经活动。这些脑电波数据输入到人工智能系统后,它们首先被编码为一系列序列,然后被解码为相应的英语句子。

研究人员说,这项研究显示出对皮层脑电图的解码具有高精度和自然的语音速度。在其中一名志愿者的脑波解码任务中,平均每个句子只需纠正3%,低于专业手动速记员的平均错误率5%。

但是,研究小组还强调,该研究涉及的句子更少。 “如果您尝试不使用这50个句子的数据集,则解码将更加糟糕。”第一作者约瑟夫·马金(Joseph Markin)在接受媒体采访时说。

展示AI解释神经信号的潜力

“这项研究的创新之处在于使用端到端深度学习网络来实现神经信号翻译,这从工程角度证明了人工智能技术在神经信号解释中的潜力。”清华大学医学院神经工程实验室和清华大学人工智能研究所教授洪波在接受《每日科学》采访时说。

根据洪波的分析,这项研究的困难在于两个方面。

首先,使用间距为4 mm,多达256个电极的高密度微电极阵列覆盖大脑皮层表面上的关键大脑区域,并获得足够的神经信息进行解码。这种电极在中国尚无临床产品。

另外,在研究中深循环神经网络的训练不仅在时间轴上使用卷积运算来提高特征提取能力,而且还以语音频谱特征作为训练目标,大大减少了对神经数据的需求。

“脑机接口的核心问题之一是神经信息的解码和翻译。脑电信号嘈杂,潜在的神经编码机制复杂而未知。所有这些都是挑战。”洪波认为,以深度学习为代表的人工智能技术的发展为脑机接口迎接这一挑战开辟了一条新途径。

然而,洪波认为,人工智能与脑机接口的结合也带来了新的困难:如何获取大量的训练数据?人脑的高精度神经数据只能在临床条件下获得,这使神经网络训练陷入困境。

实际应用中存在技术障碍

“这项技术目前主要用于临床癫痫手术中,以帮助外科医生在去除癫痫灶之前识别出关键的语言功能区域。脑-计算机接口应供残障人士使用,例如进行性冰冻和截瘫以及长效问题。电极和解码效率应不断解决。”洪波说。

他认为,未来相关技术的实际应用中仍然存在很大的技术障碍。例如,高密度微电极阵列不能长时间植入,也不能用作未来脑机接口的标准电极。

鸿博团队还与材料,微电子和临床团队合作,开发可长期植入的微创解决方案。他告诉记者,基本上,将人工智能应用于脑机接口时,关键的门槛是长期可靠的神经电极以及清晰准确的神经解码规则。

“人们希望戴着脑电图帽能够读懂真相,从科学和工程的角度来看,这还有很长的路要走。但是脑科学和人工智能技术的结合可能会加速探索和发展的过程。研究。”洪波说。

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