新しい「心を読む」システムにより、音声合成が実際の人間の声に近づく

新しい「心を読む」システムにより、音声合成が実際の人間の声に近づく

メディアCNETによると、新しい技術は脳の活動の大部分を合成音声に変換することができ、それによって話す能力を失った人々の才能を真に回復させることができるという。カリフォルニア大学サンフランシスコ校(UCSF)の神経科学者らは、脳の言語野からの信号を新しい2段階のプロセスで解釈する脳コンピューターインターフェースを開発した。

[[263483]]

研究者たちは、脳の活動を直接音に変換しようとするのではなく、神経信号を人間の発声器官が音をデジタル的に作り出すために使用する動きに変換している。

その結果、人工音声は実際の人間の声にさらに近づき、通常の会話速度に近づき始めます。

「被験者の声帯(唇、舌、顎、喉頭など)の動きをコンピューターシミュレーションで明確にシミュレートすることで、音声解読のための脳活動が得られることを実証した」と、カリフォルニア大学サンフランシスコ校の神経外科教授エドワード・チャン氏は火曜日、記者団に語った。

昨年、MITは、ヘッドフォンを使用して脳から口と顎に送られる信号を拾うという、これと関連したアプローチを採用した。

この新しいシステムはチャン氏の研究室で開発されており、チームの進捗状況は水曜日にネイチャー誌に掲載された新しい論文で概説されている。

研究者らは、脳神経外科手術に備えてすでに脳に一時的な電極を埋め込んでいる少数のボランティアを対象に研究を実施した。被験者は脳の活動を記録しながら、何百もの文章を声に出して読むように求められました。このデータと参加者の発声の録音により、科学者は仮想の声道を作成することができました。発話を作成するために使用される解剖学的構造の詳細なコンピューターシミュレーションは、脳の活動によって制御できるようになります。以下のビデオでは、結果の例をいくつか示します。

「この研究は、個人の脳活動に基づいて完全な音声文章を生成できることを示している」とチャン氏は声明で述べた。 「これは、すでに手の届く範囲にある技術を使って、言語障害を持つ患者に臨床的に実現可能なデバイスを構築できるはずであるという、エキサイティングな原理実証です。」

現在、重度の発話障害を持つ人向けの多くのデバイスでは、単語を一語一語考え、1分間に最大10語しか発音できないことが求められます。しかし、文章全体を翻訳できるシステムがあれば、人々はもっと速く、おそらく1分あたり100~150語の自然言語に近い速度でコミュニケーションできるようになるかもしれない。

「著者らの2段階アプローチにより、音響歪みが大幅に減少した」と、この研究には関与していないバイオメディカルエンジニアのチェサン・パンダリナス氏とヤヒア・H・アリ氏は述べた。 「しかし、多くの課題が残っています...再構成された音声の明瞭度は、自然な音声の明瞭度をはるかに下回っています。」

新しい研究の共著者であるジョシュ・シャルティエ氏は、彼らのシステムによって生み出される精度のレベルは既存の技術よりも優れていると主張しているが、話し言葉を模倣するにはまだ道のりが残っていることを認めている。

「私たちは『sh』や『z』のようなゆっくりした発音を合成したり、発音のリズムやイントネーション、話者の性別やアイデンティティを維持したりするのは得意ですが、『b』や『p』のようなより鋭い発音は、少し不明瞭になります。」

もう一つの有望な発見は、発声運動の神経コードは必ずしも各個人に固有のものではないということです。 「腕や足を動かすことができない人々は、脳を使ってロボットの手足を制御することを学んできた」とシャルティエ氏は語った。 「私たちは、いつの日か言語障害を持つ人々が、この脳制御の人工発声器官を使って再び話すことを学べるようになると期待しています。」

<<:  有名な文系大学が人工知能の分野に参入すると、何をもたらすことができるのでしょうか?

>>:  人工知能はどのようにして銀行をより「インテリジェント」にすることができるのでしょうか?

ブログ    
ブログ    

推薦する

行動バイオメトリクスと機械学習が顧客関係を改善する方法

行動バイオメトリクスは、トラブルのない認証を実現し、世界中の消費者の体験に革命をもたらす画期的なテク...

...

ロボットの魚は本物の魚よりも速く泳ぎます!人間の心筋細胞から作られた紙の魚は108日間自律的に泳ぐことができる

米国のハーバード大学とエモリー大学の研究者らが協力し、ヒト幹細胞から抽出した心筋細胞を使った「人工魚...

GPT-2はGPT-4を監督できる、イリヤがOpenAI初のスーパーアライメント論文を主導:AIアライメントAIは実証的な結果を達成

過去1年間、「次のトークンを予測する」ことを本質とする大規模なモデルが人間の世界の多くのタスクに浸透...

キャッシュに関して最も懸念される問題は何ですか?種類は何ですか?リサイクル戦略とアルゴリズム?

[[342437]]著者は、正確なタイミング タスクと遅延キュー処理機能を備えた、高同時実行シナリ...

Java プログラミング スキル - データ構造とアルゴリズム「基数ソート」

[[394975]]基数ソート基数ソートは「分散ソート」に属し、「バケット ソート」または「ビン ...

顔認識技術のまとめ:従来の方法からディープラーニングまで

英国ハートフォードシャー大学とGBG社の研究者らは最近、顔認識のさまざまな従来の手法と現在流行してい...

知っておくべき6種類のニューラルネットワーク

[51CTO.com クイック翻訳]ニューラルネットワークは人工知能の分野で非常に人気が高まっていま...

TigerGraphは、伝染病の予防と制御を完全にサポートするために、エンタープライズレベルのバージョンのライセンスを無償で公開します。

新型コロナウイルスによる肺炎の発生以来、全国の人々が不安に思っています。世界をリードするスケーラブル...

...

...

世界最高の AI 教育会社はどこでしょうか?米国、中国、欧州、イスラエルが先頭を走る

GoogleがモバイルファーストではなくAIファーストを語り、テンセントがAIをあらゆるものに取り入...

現在のディープニューラルネットワークモデルの圧縮と加速方法の概要

[[208162]]大規模なニューラル ネットワークには多数のレイヤーとノードがあるため、特にオンラ...

...

デューク大学: 効率的な人工知能システムのソフトウェアとハ​​ードウェアの共同設計

少し前に、機械知能 AI テクノロジー年次会議がオンラインで開催されました。デューク大学電気・コンピ...