• Beyin Sinyallerini Konuşma Seslerine Çeviren Cihaz

Bilim İnsanları, Beyin Sinyallerini Konuşma Sesine Çeviren Bir İmplant Geliştirdi

28
10
2
1
0
Bilim insanları, konuşma yeteneğini kaybetmiş kişilerin iletişimlerini kolaylaştırmak için beyin sinyallerini makine öğrenme ile sanal seslere dönüştüren bir implant geliştiriyorlar.

San Francisco Kaliforniya Üniversitesi’ndeki (UCSF) araştırmacılar, konuşma kabiliyetini kalıcı olarak kaybetmiş kişilerin beyin sinyalleri sayesinde yeniden seslerini duyurabilecekleri bir implant geliştiriyorlar. Beyin sinyallerini anlaşılabilir konuşma çıktılarına dönüştüran bu makine arayüzü, makine öğrenme teknolojisi sayesinde düşünceleri okumaya çalışmak yerine sinir komutlarını analiz ederek bunları hedeflenen konuşma çıktıları olarak sanal bir sese dönüştürüyor.

Tahmin edebileceğiniz gibi sonuçlar kusursuz değil. Cihaz, kişilerin sesini çoğunlukla anlaşılabilir bir şekilde dışarıya aktarsa da zaman zaman anlaşılmaz cümleler kurduğu da oluyor. Yine de genel olarak baktığımızda bu konudaki önceki çalışmalardan daha iyi sonuçlar elde ettiğini söyleyebiliriz. Bilim insanları, beyin arayüzünde daha yoğun elektrotların ve daha güçlü bir makine öğrenme teknolojisinin bulunduğu daha gelişmiş bir sistem de test ediyor. Amaç, daha karmaşık ama gelişmiş bir cihaz ile doğruluğu en üst seviyeye çıkarmak. Geliştirilen teknolojinin negatif yanı, sistemin önceden eğitilememesi. Pozitif yanı ise herhangi bir kişi tarafından kullanılabilmesi.

Bu çalışmaların nihai bir ürün ortaya çıkarması uzun bir süre alacak ve bu konuda nasıl bir yol izleneceği tam olarak bilinmiyor. Sonuca ne zaman ulaşılacağı tam olarak bilinmese de amaç oldukça basit; ALS, Parkinson ya da konuşma kaybını kalıcı olarak kaybetmiş kişilere seslerini yeniden duyurabilecekleri bir cihaz ortaya çıkarmak. Böylece bu kişilerin toplum ile olan iletişimi güçlenecek ve rahat bir yaşam için topluma daha az bağlı olacaklar.

Kaynak : https://www.engadget.com/2019/04/24/device-turns-brain-signals-into-speech/
28
10
2
1
0
Emoji İle Tepki Ver
28
10
2
1
0