摘要

語音腦機(jī)接口（BCI）為因肌萎縮側(cè)索硬化癥或腦干中風(fēng)等神經(jīng)系統(tǒng)疾病導(dǎo)致構(gòu)音障礙的患者，提供了恢復(fù)功能性交流能力的希望?，F(xiàn)有語音解碼研究主要面向英語，并多采用以音素為驅(qū)動的架構(gòu)。而對普通話這類有聲調(diào)、以單音節(jié)為主的語言，實(shí)現(xiàn)實(shí)時解碼仍是一項重大挑戰(zhàn)。本研究展示了一種普通話語音腦機(jī)接口，可直接從神經(jīng)信號中解碼單音節(jié)單位。研究團(tuán)隊使用 256 通道微皮層腦電腦機(jī)接口，僅通過神經(jīng)信號就實(shí)現(xiàn)了對 394 個不同音節(jié)的穩(wěn)定解碼，在單字朗讀任務(wù)中取得71.2%的音節(jié)識別中位準(zhǔn)確率?；谶@一高性能音節(jié)解碼器，研究進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)了實(shí)時句子解碼。研究證實(shí)了 “融合聲調(diào)的直接音節(jié)神經(jīng)解碼方法” 在漢語普通話解碼中的有效性，為聲調(diào)單音節(jié)語言的全覆蓋腦機(jī)接口系統(tǒng)研發(fā)奠定了基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞：腦機(jī)接口（brain-computer interface, BCI），微皮層腦電（electrocorticography, ECoG），漢語普通話解碼，實(shí)時音節(jié)解碼

王璇丨作者

趙思怡丨審校

論文題目：Real-time decoding of full-spectrum Chinese using brain-computer interface 論文鏈接：https://www.science.org/doi/epdf/10.1126/sciadv.adz9968 發(fā)表時間：2025年11月5日 論文來源：Science Advances

基于語音腦機(jī)接口（BCI）的普通話解碼：

背景與挑戰(zhàn)

神經(jīng)系統(tǒng)疾病，如中風(fēng)、ALS 常導(dǎo)致患者構(gòu)音障礙，嚴(yán)重影響其溝通能力，而能直接從神經(jīng)信號解碼言語的 BCI，是這類患者重建溝通的核心希望。目前主流 BCI 聚焦腹側(cè)感覺運(yùn)動皮層（vSMC，編碼發(fā)音運(yùn)動軌跡），已實(shí)現(xiàn)英語實(shí)時解碼。將腦活動轉(zhuǎn)化為文本或語音，為嚴(yán)重構(gòu)音障礙患者提供幫助，但在漢語普通話等聲調(diào)語言的可靠解碼上，領(lǐng)域仍面臨根本性挑戰(zhàn)。

與英語不同，漢語普通話具有單音節(jié)語素、聲調(diào)承載語義、同音詞密度極高的特點(diǎn)，這種極低的語音冗余度會放大解碼誤差。其次，普通話同音詞密度極高，單個音節(jié)常對應(yīng) 20 余個漢字，即便解碼誤差僅 5%，也可能因同音詞混淆造成嚴(yán)重語義偏差。更重要的是，中文 “音節(jié) - 漢字” 映射規(guī)模懸殊，418 個基礎(chǔ)音節(jié)需對應(yīng) 3500 個常用字及 13000 個現(xiàn)代字，而英語約 44 個音素，沿用英語 BCI “音素拼接成音節(jié)” 只會加劇誤差累積。

針對這一問題，此研究提出將包含音段信息與聲調(diào)信息的普通話音節(jié)，作為最優(yōu)中間解碼單元。相比音素，音節(jié)的表征更穩(wěn)定，且具有語言意義，能更好地抵御輕微解碼誤差。研究團(tuán)隊基于一名接受臨床癲癇監(jiān)測患者的 ECoG 記錄，構(gòu)建了實(shí)時BCI框架，可解碼普通話口語的全譜系音節(jié)。僅通過神經(jīng)信號，研究便實(shí)現(xiàn)了71.2%的離線音節(jié)級解碼準(zhǔn)確率。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步采用“字符-句子”層級解碼策略，最終使系統(tǒng)的溝通速率達(dá)到49.7字符/分鐘。這些發(fā)現(xiàn)不僅驗證了普通話音節(jié)解碼的可行性，更為不同語言群體中“具有單音節(jié)語素的聲調(diào)語言”實(shí)時語音神經(jīng)假體，提供了可擴(kuò)展的研究策略。

圖 1. 實(shí)時漢語句子解碼 BCI 框架。A. 示意圖：一名植入柔性 256 通道 ECoG 陣列電極的參與者，正在執(zhí)行實(shí)時句子解碼任務(wù)；B. 實(shí)時解碼流程；C. 音節(jié)解碼器與聲調(diào)解碼器的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源于 394 個不同音節(jié)，每個音節(jié)在不同試次中重復(fù)多次；D. 利用術(shù)前功能磁共振成像（fMRI）定位口部運(yùn)動皮層；E. 通過皮層熱圖可視化累計貢獻(xiàn) 90% 解碼性能的電極。

解碼架構(gòu)：394 個音節(jié)上的雙流解碼

研究團(tuán)隊采用了“雙流解碼”架構(gòu)（dual-stream decoder）：系統(tǒng)從語音起始點(diǎn)附近截取神經(jīng)信號，將其分別送入兩個并行的解碼器，一個負(fù)責(zé)識別音節(jié)本身，另一個識別聲調(diào)，最終再將兩者組合得到完整的普通話音節(jié)。這種設(shè)計更貼近中文的語言結(jié)構(gòu)，也能減少解碼誤差的級聯(lián)放大。

在多種模型架構(gòu)的對比中（包括 CNN-LSTM、Vision Transformer 等），四層 LSTM 在覆蓋 394 個普通話常用音節(jié)的全譜任務(wù)中表現(xiàn)最佳。離線測試中，音節(jié)解碼的中位準(zhǔn)確率達(dá)到 71.2%，聲調(diào)準(zhǔn)確率達(dá) 69.1%，顯著高于隨機(jī)水平。更重要的是，該模型在音節(jié)數(shù)量從 50 擴(kuò)展到 350 的訓(xùn)練條件下，準(zhǔn)確率僅小幅下降，提示該框架具備處理大詞表解碼任務(wù)的潛力。

圖 2. 漢語的獨(dú)特性及區(qū)分漢語音節(jié)與聲調(diào)的皮層電極。A. 上方表格展示漢語與英語的差異；B. 根據(jù)電極對漢語音節(jié)與聲調(diào)的差異響應(yīng)性進(jìn)行分類；C、D. 分別為101號電極在5個不同音節(jié)中的高γ信號，以及124號電極在4個不同聲調(diào)中的高γ信號。

從單字到句子：層級解碼與三元語言模型

如果說“全量音節(jié)解碼”解決的是中文語音 BCI 的覆蓋問題，那么“實(shí)時句子輸出”則檢驗系統(tǒng)在自然交流任務(wù)中的綜合能力。研究團(tuán)隊因此引入三元語法語言模型（3-gram language model, LM）。

性能結(jié)果方面，論文使用字符準(zhǔn)確率（character accuracy rate, CAR）與每分鐘字符數(shù)（characters per minute, CPM）衡量實(shí)用性。僅基于神經(jīng)解碼，實(shí)時句子 CAR 為 61.5%。引入三元語法語言模型后提升至 73.1%。速度上，神經(jīng)解碼對應(yīng) 56.7 CPM，而結(jié)合語言模型后為 49.7 CPM。同時，系統(tǒng)采用束搜索（beam search）在“神經(jīng)證據(jù)”與“語言先驗”之間尋找最優(yōu)序列，使得字符級輸出具備可持續(xù)擴(kuò)展到更復(fù)雜應(yīng)用場景的可能。

這些數(shù)據(jù)并不意味著系統(tǒng)已經(jīng)達(dá)到臨床無障礙對話的理想狀態(tài)，但它們首次在一個更接近普通話真實(shí)結(jié)構(gòu)的全覆蓋音節(jié)空間里，給出了可復(fù)現(xiàn)的速度-準(zhǔn)確率權(quán)衡點(diǎn)。

從研究演示走向交互應(yīng)用：

機(jī)械臂、數(shù)字人與大模型

另一亮點(diǎn)，作者展示了“解碼結(jié)果如何進(jìn)入真實(shí)世界任務(wù)”，構(gòu)建了集成式 BCI 系統(tǒng)，將解碼出的發(fā)聲意圖對接到多種外部應(yīng)用，并通過用戶界面讓參與者在預(yù)設(shè)功能中進(jìn)行選擇。概念驗證中，參與者使用解碼輸出完成機(jī)械臂（robotic arm）控制、數(shù)字人語音生成（digital avatar）以及與大語言模型的交互。

圖 3. 實(shí)時語音解碼和基于語音的腦機(jī)接口用于控制多個軟硬件系統(tǒng)。A. 基于語音的腦機(jī)接口系統(tǒng)架構(gòu)；B. 實(shí)時語言指令人機(jī)交互（HMI）系統(tǒng)的界面；C. 有限句子集在有無語言模型（LM）時的實(shí)時解碼準(zhǔn)確率；D. 有無語言模型時解碼速度的比較；E. 基于語音的腦機(jī)接口在現(xiàn)實(shí)世界中的應(yīng)用，展示控制靈巧的機(jī)械手、激活數(shù)字化身以及與大型語言模型的交互通信。

機(jī)械臂控制場景CAR，即單個字符解碼正確的比例為78.3%，但由于命令多由一到三個字符構(gòu)成且需“完全匹配”，命令準(zhǔn)確率僅54.0%，數(shù)字人場景CAR為76.9%，與大模型交互場景CAR為65.4%。這些結(jié)果表明，真實(shí)應(yīng)用性能不僅由解碼器決定，還與任務(wù)指令設(shè)計、交互容錯機(jī)制及語言先驗匹配度密切相關(guān)。

未來方向：搭建跨學(xué)科橋梁

未來普通話語音BCI的研究，圍繞技術(shù)泛化、硬件優(yōu)化、功能擴(kuò)展與臨床落地四大核心方向，構(gòu)建多學(xué)科協(xié)同推進(jìn)的研究路徑。這一技術(shù)的發(fā)展并非單一工程問題，而是神經(jīng)科學(xué)、生物醫(yī)學(xué)工程、計算機(jī)科學(xué)、臨床醫(yī)學(xué)與倫理學(xué)多領(lǐng)域深度聯(lián)動的系統(tǒng)工程。通過跨學(xué)科的深度對齊與協(xié)作，有望推動該技術(shù)從實(shí)驗室研究走向臨床實(shí)用，為肌萎縮側(cè)索硬化癥（ALS）、腦干中風(fēng)等致構(gòu)音障礙患者，真正搭建起“腦-語”溝通的橋梁。

腦機(jī)接口讀書會

腦機(jī)接口是通過讀取大腦神經(jīng)信號來實(shí)現(xiàn)人腦與外部設(shè)備交流與控制的前沿技術(shù)。作為一個前沿交叉領(lǐng)域，腦機(jī)接口技術(shù)是跨學(xué)科研究的典型代表，融合了控制科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)、計算機(jī)科學(xué)、工程學(xué)等多個學(xué)科領(lǐng)域。針對相關(guān)領(lǐng)域，集智已經(jīng)舉辦了多個系列讀書會與課程，追蹤計算神經(jīng)科學(xué)、NeuroAI、神經(jīng)動力學(xué)模型、控制科學(xué)等進(jìn)展。

為了進(jìn)一步梳理腦機(jī)接口相關(guān)理論與技術(shù)前沿，集智俱樂部聯(lián)合清華大學(xué)高小榕、中科院自動化所劉冰、中科院深圳先進(jìn)院李驍健、清華大學(xué)眭亞楠四位老師，發(fā)起。讀書會已完結(jié)，現(xiàn)在報名可加入社群并解鎖回放視頻權(quán)限。

詳情請見：

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