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麻痺患者の脳信号から自然な音声を合成するAI、RNNで語彙無制限・自然話速実現

カリフォルニア大学サンフランシスコ校の研究チームが、脳皮質信号から発声器官(唇・舌・顎・喉頭)の運動動態を介して音声を直接合成するRNNを開発。てんかん治療中の5名から高密度ECoG信号を記録、音読時の皮質信号と音声で訓練しました。

エンコーダ-デコーダ構造で音響直接生成

積層深層エンコーダ-デコーダが脳信号→発声動態→音響へ変換。ADAMオプティマイザ、バッチサイズ256/25で2段階訓練。25分の音声データで満足性能、データ追加で継続向上。話者非依存の運動動態表現を獲得し、モデル知識の転移が可能です。

既存支援デバイスを超える利点

文字単位入力(10語/分)でなく、自然話速(150語/分)で無制限語彙発話可能。ピッチ・イントネーション等韻律情報も保持。発声運動皮質処理が残存する患者には直感的習得が期待されます。

参考文献: Nature | DOI:10.1038/s41586-019-1119-1 | UC San Francisco

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