脑电波翻译成句子错误率低于3%，实现专业级转录

脑电波翻译成句子错误率低于3%，实现专业级转录

（文章来源：镁客网）

Edward Chang及团队在文中介绍称，他们通过该机器翻译方法解码并转换神经活动的错误率低至3%，已经能够媲美于专业级言语转录。此外他们在实验过程中还发现，如果利用某人的神经活动和言语对循环网络进行预训练后，再在另一名实验者身上进行训练，最终的解码结果会有所改善，这意味着这一方法在不同人员之间或将实现转移。

可以预见，当这一成果被用于临床，那些失语者以及中风患者等群体，将能够借助脑机接口技术重新正常发声，在不开口的前提下，摆脱手语等辅助表达。另外，如果再配以一个搭载自然语言处理技术的扬声器系统，该类群体也能够通过语音实现交流。

具体到研究项目，“脑电波转换成文字”是重点领域之一，涉及两个研究方向，一个方向专注于控制，另一个方向专注于转换。在“控制”这一赛道上，团队会在与脑机接口系统连接的电脑中设置一个输入法，继而利用神经网络算法对受试者颅内电极所捕捉的脑电波信号进行解析和转换，让受试者能够实现“脑电波打字”，通过控制键盘输入来表达自己内心所想。

只不过，相比于人们自然交流的语速，这类通过大脑控制打字的方法显得非常低效。相比于“控制”，“转换”在难度上则高得多。包括马金团队在内，诸如Facebook等企业和高校团队也在致力于这方面的研究，意图通过神经网络算法，将颅内电极所捕捉的信号直接解码并转换为文字或语音。

以智能家居为例，从最初的手动开关到现在的语音交互，这一场景下的控制方式已经从动手变成动口。但在更多人所畅想的场景中，他们甚至已经不想再动口，而是希望当自己脑海中出现某一个念头的时候，脑机接口系统能够将信号转换为机器可理解的文字，继而所涉及的家电等设备主体能够在时间上无缝衔接，执行人们脑海中的指令。

不过这里需要注意的是，目前的脑机接口研究项目中，在获取脑电波信号环节，研究员们所采取的措施还是以颅内电极为主。

不可否认，这一方式能够更为精准的获取脑电波信号，从而方便接下来的信号解码和转换等。不过，就商业落地而言，虽然这类技术取得的成果是有目共睹的，但是诸如安全、伦理等问题也是事实存在的，距离更大范围应用还有很长的路。相比之下，更多创业公司选择外接脑机接口设备，牺牲部分准确性，提高安全性。随着脑机接口技术不断取得突破，并寻找到可落地场景，想必脑机接口将迎来新一波热度。

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