Publicado por UC Davis Health el 11 de junio, el estudio supone un avance significativo respecto a las tecnologías anteriores, que se limitaban en gran medida a traducir las señales cerebrales en texto. El nuevo sistema restableció un nivel de comunicación que antes se creía imposible para un voluntario de 45 años con esclerosis lateral amiotrófica (ELA), una enfermedad neurodegenerativa que le había privado de la voz.
La "neuroprótesis cerebro-voz" funciona descodificando la intención del cerebro de hablar. Los investigadores implantaron 256 microelectrodos en la región del cerebro del paciente responsable de controlar los músculos del habla. Cuando el hombre intenta hablar, la BCI intercepta estas señales y, con la ayuda de un modelo avanzado de IA, las convierte en habla audible en sólo 25 milisegundos.
Los investigadores utilizaron algoritmos avanzados de IA para traducir la actividad cerebral en habla sintetizada en tiempo real. El sistema se entrenó utilizando grabaciones neuronales tomadas mientras el participante intentaba leer frases mostradas en una pantalla. Alineando los patrones de disparo de cientos de neuronas con los sonidos del habla pretendidos, el algoritmo aprendió a reconstruir con precisión la voz del participante directamente a partir de sus señales cerebrales.
La BCI no sólo produce palabras monótonas, sino que capta y reproduce con éxito la entonación vocal, es decir, los sutiles cambios de tono y timbre que son fundamentales para que los seres humanos comuniquen significados y emociones. En una serie de impactantes demostraciones, el paciente fue capaz de:
- Hacer preguntas generando un tono ascendente al final de una frase.
- Enfatizar palabras específicas para cambiar completamente el significado de una frase, como acentuar diferentes palabras en la frase: Nunca dije que me robó el dinero.
- Cantar melodías sencillas de 3 tonos, mostrando un fino nivel de control neuronal sobre la voz sintetizada.
Para que el avance fuera aún más profundo, los investigadores utilizaron una IA de clonación de voz entrenada con grabaciones antiguas del paciente realizadas antes de su enfermedad. El resultado fue una voz sintetizada que sonaba como la suya propia, una característica que, según el paciente, "me hacía sentir feliz, y parecía mi voz real."
Aunque la tecnología representa un gran avance, los investigadores advierten de que aún se trata de una prueba de concepto. En las pruebas en las que oyentes humanos transcribieron la salida de la BCI, entendieron correctamente lo que decía el paciente alrededor del 56% de las veces. Será necesario un mayor desarrollo para aumentar su eficacia.
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