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En una primicia científica, neuroingenieros de la Universidad de Columbia han creado un sistema que traduce el pensamiento en un discurso inteligible y reconocible.
Al monitorear la actividad cerebral, la tecnología puede reconstruir las palabras que una persona construye en su mente con una claridad sin precedentes.
Este avance, que aprovecha el poder de los sintetizadores de voz y la inteligencia artificial, podría llevar a nuevas formas para que los ordenadores se comuniquen directamente con el cerebro.
También sienta las bases para ayudar a las personas que no pueden hablar, -como las que viven con esclerosis lateral amiotrófica (ELA) o que se están recuperando de un derrame cerebral- a recobrar su capacidad de comunicarse con el mundo exterior.
Este descodificador es capaz de transformar la actividad cerebral en lenguaje, incluso en frases tan complejas como "la construcción de barcos es un proceso fascinante" o "Gregory y Tom escogieron ver dibujos animados por la tarde".
Los hallazgos, que adelantan la viabilidad clínica de este tipo de sintetizadores del habla, se presentan esta semana en 'Nature'.
El equipo de investigadores, liderado por Edward Chang, desarrollaron un método para sintetizar directamente el habla a partir de la actividad cerebral, concretamente usando las señales cerebrales relacionadas con los movimientos de la mandíbula, laringe, labios y lengua, que se emiten en tres regiones del cerebro: la corteza ventral sensorimotora, el giro temporal superior y el giro frontal inferior.
Se registró la actividad cerebral de cinco participantes mientras pronunciaban cientos de frases en voz alta, y usando estas grabaciones, los investigadores diseñaron un sistema capaz de descodificar las señales cerebrales responsables de cada uno de los movimientos del tracto vocal. De este modo, al registrar una señal en concreto el sistema lograba sintetizar lenguaje que se correspondía exactamente con lo que el cerebro quiso decir.
"Las estrategias previas para la descodificación neural de la producción de habla se centraban en una clasificación directa de segmentos tales como fonemas o palabras", explican los autores, "sin embargo, estos intentos están limitados generalmente a la hora de escalarlos a vocabularios de un tamaño mayor o tasas de comunicación más rápidas".
Las pruebas
Para evaluar la inteligibilidad del habla sintetizada, los investigadores realizaron tareas de escucha basadas en la identificación de una sola palabra y la transcripción a nivel de oración. En la primera tarea, que evaluó 325 palabras, encontraron que los oyentes identificaban mejor las palabras a medida que aumentaba la longitud de la sílaba y el número de opciones de palabras (10, 25 o 50) disminuía, en consonancia con la percepción natural del habla.
Para las pruebas a nivel de oraciones, los oyentes escucharon oraciones sintetizadas y transcribieron lo que escucharon al seleccionar palabras de un grupo definido (de 25 o 50 palabras), incluidas palabras objetivo y aleatorias. En las pruebas de 101 oraciones, al menos un oyente fue capaz de proporcionar una transcripción perfecta para 82 oraciones con un grupo de 25 palabras y 60 oraciones con un grupo de 50 palabras. Las oraciones transcritas tenían una tasa media de error del 31% con un tamaño de grupo de 25 palabras y del 53% con un grupo de 50 palabras.
"Este nivel de inteligibilidad para el habla sintetizada neurológicamente ya sería inmediatamente significativo y práctico para la aplicación en el mundo real", escriben los autores.
El equipo ahora tiene dos objetivos. "Primero, queremos mejorar la tecnología, hacerla más natural, más inteligible". El otro desafío es determinar si los mismos algoritmos utilizados para las personas con habla normal funcionarián en una población que no puede hablar, una pregunta que puede requerir un ensayo clínico para ser respondida. Igualmente el hallazgo es un primer paso para que las personas que hayan perdido el habla debido a enfermedades degenerativas logren recuperarla.
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