Bilim insanları, beyin sinyallerini gerçek zamanlı olarak konuşmaya dönüştürebilen bir arayüz geliştirdi. Bu teknoloji, özellikle şiddetli felç ve anartiri (konuşma kaybı) yaşayan hastalar için iletişim imkânı sunuyor.
Yeni Teknoloji Gerçek Zamanlı Konuşma Üretiyor
Nature Neuroscience dergisinde bu hafta yayımlanan bir araştırmaya göre, geliştirilen nöroproteze, hastaların beyin sinyallerini alarak anında sesli yanıtlar oluşturmayı başarıyor. California Üniversitesi, Berkeley’den elektrik mühendisliği ve bilgisayar bilimleri yardımcı doçenti Gopala Anumanchipalli, bu yeni yaklaşımın, Alexa ve Siri gibi cihazlardaki hızlı konuşma çözümleme kapasitesine benzer bir hız sunduğunu belirtiyor.
Anumanchipalli, “Beyin verilerini çözümleyerek ve ilk kez gerçek zamanlı ses akışı sağlatarak, daha doğal ve akıcı bir konuşma sentezi elde ettik.” dedi.
Düşünceyi Konuşmaya Çevirme Süresi 8 Kat Hızlandı
2023 yılında yapılan çalışmaların ardından, bu yeni teknoloji, düşüncenin konuşmaya dönüşme süresini önemli ölçüde kısaltarak daha hızlı ve verimli hale geldi. Önceki araştırmalarda, bir cümle oluşturmak yaklaşık sekiz saniye sürerken, bu yeni süreç, işlemi yaklaşık 8 kat daha hızlı gerçekleştiriyor.
Araştırma ekibinin geliştirdiği yöntem, hastanın beyin sinyallerini, sesli yanıtlar üretmeden önce, konuşma düşüncesinin oluştuğu anı tespit ederek başlıyor. Çalışma, hastanın sesini daha önceki kayıtlar üzerinden çözümleyerek, doğal bir ses tonu elde edilmesini sağlıyor.
Nöroprotezin çalışması, 80 milisaniyelik elektriksel beyin verilerini bir yapay sinir ağı modeli aracılığıyla çözümlüyor ve bu verilerden sesli yanıtlar oluşturuyor. Elde edilen sonuçlar, hastanın zihinsel olarak ne söylemek istediğiyle uyumlu bir şekilde sesli cevaplar üretiyor. Bu teknoloji, beyinle doğrudan elektriksel bağlantı gerektirse de araştırmacılar bu yöntemin, cerrahi olarak implante edilen mikroelektrot dizileri ve non-invaziv yüzey elektromiyografi gibi farklı arayüzlere de uyarlanabileceğini düşünüyor.
Araştırma ekibi, geliştirilen Beyin-Ses Akış Çözücü modelinin kodunu GitHub üzerinden paylaştı. Bu, aynı sonuçları elde etmek isteyen araştırmacılar için önemli bir adım olabilir.
