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研究结果表明理想的语音脑机接口系统的延迟目标约为五十毫秒 , 尽管高达一百毫秒左右的延迟对于促进通信仍然是合理的 。 检查语音脑机接口系统中延迟的另一种方法是确定语音脑机接口用作输入接口所需的最大信息传输速率 , 因为延迟必然会减少可以传输的单词或音素的最大数量 。 一项研究引用了平均和最大人类打字速度分别为每分钟五十七点四和一百零四个单词 。
使用这些数字 , 以及估计英语单词平均包含约四点七九个字母并且英语音素对应于约一点八八个字母 , 这导致每个音素的延迟约为四百一十或二百二十六毫秒.同样 , 另一项研究引用了人类对话期间每分钟的平均和最大单词 , 分别为每分钟一百九十六和二百九十一个单词 。 总之 , 这些表明语音脑机接口的理想延迟目标为约八十一毫秒 , 尽管约一百二十毫秒的延迟对于平均对话语音来说已经足够 , 而一百毫秒的延迟对于通过打字进行交流就足够了 , 这与之前的发现合理地一致 。
最后 , 尽管锁定患者可能更好地容忍该领域的缺陷 , 但理想的语音-脑机接口系统可能需要在用户之间推广 , 并且需要事先对每个新用户进行很少的个性化培训或随后进行额外的校准 。 脑机接口研究通常需要在数天或数周的时间内进行广泛的培训 , 通常需要在每次会议之前进行二十到三十分钟的重新校准 。 研究表明 , 初始训练时间可以减少到不到一分钟 , 随后的校准时间可以完全消除 。
在语音脑机接口中复制如此低的初始训练和随后的校准时间将是非常可取的 。 就在几十年前 , 它采用了最先进的自动语音识别语音到文本听写系统 , 用户阅读二十分钟的语音加上十分钟的处理时间 , 然后是用户输入在他或她之前输入的几个文档中 , 以根据用户的词汇量和两个半小时的使用时间来调整系统并手动更正 , 然后系统才能达到百分之七十到百分之八十的准确率 。
今天 , 智能手机配备了个人语音助手 , 它们不需要用户进行任何培训 , 可以在几分之一秒内从其服务器获得结果 , 并且可以使用几乎无限的词汇并具有单词错误率低至百分之四点九 。 在语音-脑机接口系统接近当前个人语音助手不存在的训练时间之前 , 它们不太可能被广泛采用 。 然而 , 这是一个具有挑战性的研究领域 , 因为语音的神经表征在个体内部和个体之间可能表现得如此不同 , 甚至比传统语音识别更是如此 。
尽管如此 , 在这一领域的加紧努力以及在更强大或适应性更强的机器学习和迁移学习方面的进一步进展可能为克服这一重大挑战铺平道路 。 语音脑机接口的关键方法出现在听觉、发音和语义神经语音解码中 , 每一种方法都支持一种根本不同但互补的语音脑机接口形式 。 然而 , 可能需要结合这些不同类型的语音信息的多模式方法来创建最佳执行的语音脑机接口 。
【脑机接口|尽管脑机接口技术仍然存在一些缺点,但已经有一部分可以推广到生活中】
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