KI-Neuroprothese verwandelt Gehirnsignale in Echtzeit-Sprache | Medizinische Innovation

Bahnbrechende KI-Technologie gibt Menschen mit schwerer Lähmung ihre Stimme zurück – mit nur 100 Millisekunden Verzögerung.

Ein Forschungsteam der Universitäten Berkeley und San Francisco (UCSF) hat eine Neuroprothese entwickelt, die Gehirnsignale in natürlich klingende Sprache umwandelt. Diese Innovation stellt einen bedeutenden Fortschritt im Bereich der Gehirn-Computer-Schnittstellen dar. Die neue Technologie ermöglicht es Menschen mit schweren Lähmungen, in nahezu Echtzeit zu sprechen, indem ihre neuronalen Aktivitäten direkt in hörbare Sprache transformiert werden.

Im Gegensatz zu früheren Systemen, die zunächst Text erzeugten und später in Sprache umwandelten, nutzt diese Neuroprothese KI-Algorithmen, die kontinuierlich Gehirnsignale verarbeiten und mit minimaler Verzögerung von nur 50-100 Millisekunden in Sprache umsetzen. Dies entspricht der Reaktionsgeschwindigkeit kommerzieller Sprachassistenten wie Alexa oder Siri.Neuroprothese zur Sprachsynthese mit Elektrodenarray auf dem motorischen Kortex

Die personalisierbare Technologie kann sogar die Stimme des Nutzers vor der Erkrankung nachahmen. Ein Teilnehmer mit Amyotropher Lateralsklerose (ALS) berichtete, er sei "glücklich", seine synthetisierte Stimme zu hören. Besonders beeindruckend: Das System dekodiert auch paralinguistische Merkmale wie Tonhöhe, Intonation und Lautstärke, was den Nutzern ermöglicht, Worte zu betonen, Fragen zu stellen und sogar Melodien zu singen.

Die klinischen Ergebnisse sind vielversprechend. Eine Teilnehmerin namens Ann konnte ihre Kommunikationsgeschwindigkeit von 2,6 Wörtern pro Minute mit Augentracking-Geräten auf nahezu natürliche Sprechraten steigern. Ein anderer Teilnehmer, T15, erreichte eine Korrelation von 0,90 bei der Genauigkeit der synthetisierten Sprache und konnte Wörter in Echtzeit buchstabieren.

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Die wichtigsten Fakten zur Neuroprothese:

  • Minimale Latenz: 50-100 Millisekunden vom Sprechversuch bis zur hörbaren Ausgabe
  • Multimodale Kompatibilität: Funktioniert mit verschiedenen Elektroden-Typen (ECoG, MEAs, sEMG)
  • Personalisierung: Kann die ursprüngliche Stimme des Nutzers nachahmen
  • Ausdrucksfähigkeit: Ermöglicht Betonung, Fragen und sogar Singen
  • Erhebliche Verbesserung: Von wenigen Wörtern pro Minute zu nahezu natürlichen Sprechgeschwindigkeiten
  • Zukünftige Entwicklungen: Verbesserung der emotionalen Ausdrucksfähigkeit, Erweiterung des Vokabulars, Miniaturisierung der Hardware

Quelle: Engineering Berkeley