中风患者借助人工智能技术重获声音Stroke patients get their voice back thanks to AI technology

环球医讯 / AI与医疗健康来源:www.msn.com英国 - 英语2026-01-23 15:41:50 - 阅读时长3分钟 - 1479字
剑桥大学工程系路易吉·奥基平蒂教授团队成功开发Revoice智能可穿戴设备,该柔软颈环通过超灵敏传感器实时捕捉喉咙肌肉振动和心率信号,结合轻量级大型语言模型解码无声口型与情绪线索,将零散发音转化为自然流畅的完整句子;在五名中风后构音障碍患者的临床试验中实现4.2%单词错误率和2.9%句子错误率,患者沟通满意度提升55%,显著优于需字母输入或脑植入的传统辅助技术,未来将扩展多语言支持与情感识别功能,为全球数百万中风及神经疾病患者恢复语言尊严与独立生活能力带来革命性突破,相关成果已发表于《自然·通讯》期刊。
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中风患者借助人工智能技术重获声音

中风患者借助人工智能技术重获声音。

剑桥大学研究人员开发了一种名为Revoice的可穿戴、舒适且可水洗设备。

他们表示,该设备可帮助成千上万人在致残性中风后“自然流畅地”恢复沟通能力,无需进行脑部植入手术。

该设备结合超灵敏传感器与人工智能(AI)技术,解码语音信号和情绪线索,使中风后言语障碍患者能够重新沟通。

Revoice设备以柔软灵活的颈环形式佩戴,捕捉佩戴者的心率和喉咙肌肉的微小振动,并利用这些信号实时重构预期的单词和句子。

研究团队解释称,设备信号由两个AI代理处理:一个AI代理从无声口型的片段中重构单词,而另一个则解读情绪状态和上下文信息——例如时间或天气条件——将短语扩展为完整、富有表现力的句子。

在一项涉及五名构音障碍(中风后常见言语障碍)患者的试验中,该设备实现了4.2%的单词错误率和仅2.9%的句子错误率。与现有辅助语音技术不同——后者通常需要缓慢的字母输入、眼球追踪或脑部植入——剑桥团队表示,Revoice设备提供“无缝”实时沟通,将几个口型单词转化为完整、流畅的句子。

他们认为,发表在《自然·通讯》杂志上的研究成果,也可能帮助支持帕金森病和运动神经元疾病患者以及中风患者。

该团队目前正在剑桥规划一项针对英语母语构音障碍患者的临床研究,以评估该系统的可行性,他们希望在今年晚些时候推出。

大约一半的中风患者会发展出构音障碍,这是一种导致面部、口腔和声带肌肉无力的物理状况。

构音障碍以不同方式影响人们,但通常导致无法清晰说话、言语含糊或缓慢,或以短促、不连贯的片段说话而非完整句子。

研究负责人路易吉·奥基平蒂教授说:“当人们中风后出现构音障碍时,这会让他们感到极度沮丧,因为他们确切知道自己想说什么,但身体上却难以说出,因为中风扰乱了大脑与喉咙之间的信号。

这种挫折感不仅对患者,而且对他们的护理人员和家人来说都可能是深刻的。”

目前,大多数患有构音障碍的中风患者通过与言语治疗师合作来恢复沟通能力,主要通过重复单词练习,患者向言语治疗师重复单词或短语。

典型的恢复时间从几个月到一年或更长不等。

来自剑桥大学工程系的奥基平蒂教授说:“患者经过一些练习通常可以完成重复练习,但他们往往在开放式问题和日常对话中遇到困难。

由于许多患者最终确实恢复了大部分或全部言语,因此不需要侵入性脑部植入,但需要更直观和便携的语音解决方案。”

奥基平蒂教授和他的同事开发了Revoice设备作为这样的解决方案。

设备中的传感器捕捉喉咙的微妙振动以检测语音信号,并从脉冲信号解码情绪状态。

该设备还使用嵌入式轻量级大型语言模型(LLM)来预测完整句子,因此仅使用最少的电力。

与中国的同事合作,研究人员对五名中风后构音障碍患者以及10名健康对照组进行了试验。

参与者佩戴该设备并口述短语。

通过点头两次,他们可以选择使用嵌入式LLM将这些短语扩展为句子。

例如,“我们去医院”变成了“尽管现在有点晚了,我仍然感到不适。我们现在能去医院吗?”

Revoice设备中的传感器推断出佩戴者由于心率升高而感到沮丧,并且已经接近深夜。

LLM能够利用这些数据将三个口述单词扩展为一个完整句子。

研究中的参与者报告满意度提高了55%,研究人员表示这表明该设备可能是帮助中风患者恢复沟通能力的一项有希望的进展。

尽管在广泛可用之前需要进行广泛的临床试验,但研究人员希望未来版本的设备将包括多语言能力、更广泛的情绪状态和用于日常使用的完全自包含操作。

奥基平蒂教授补充道:“这是关于归还人们的独立性。”

“沟通对于尊严和康复至关重要。”

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