在最不准确的情况下 ， 这些错误实际上与所说的话没有任何关系 ， 无论是语义上还是语音上 。 比如 ， “sheworewarmfleecywoollenoveralls”（她穿着温暖的羊毛工作服）被解读成“theoasiswasamirage”（绿洲是一个海市蜃楼） 。
尽管如此 ， 尽管这些明显的错误非常奇怪 ， 但研究小组认为：总体而言 ， 该系统可能构成了基于人工智能的大脑活动解码的新基准 ， 而且在最好的情况下 ， 与专业人类语音转录相当 ， 单词错误率为5% 。

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图6：解码过程的图形模型

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图7：网络架构
当然 ， 处理普通人说话的专业转录员需要应对的词汇有成千上万个 ， 相比之下 ， 这个系统仅需学习有限的短句中使用的大约250个单词的大脑皮层特征 ， 所以这并不是一个公平的比较 。
尽管有许多障碍需要克服 ， 但研究小组认为 ， 该系统有一天可能成为失去说话能力的患者使用语言修复的基础 。 如果真的做到这一点就了不得了 。
“在一个长期植入的参与者中 ， 可用的训练数据量将比本研究中使用的半个小时左右的语音大几个数量级 ， ”作者解释说：“这表明该语言的词汇量和灵活性可能会大大增加 。 ”
参考链接：
https://www.sciencealert.com/new-ai-system-translates-human-brain-signals-into-text-with-up-to-97-accuracy

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