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마비 환자 뇌신경 신호로 자연어 음성 합성하는 AI 개발

UCSF, RNN으로 발성기관 운동학 디코딩해 분당 150단어 자연스러운 속도 구현

UCSF 연구진이 뇌전도(ECoG) 신호에서 발성기관(입술·혀·턱·후두) 운동학을 디코딩해 직접 음성을 합성하는 순환신경망(RNN)을 개발했습니다. 기존 보조기구(분당 10단어) 대비 자연스러운 대화 속도(분당 150단어) 달성.

학습 및 일반화

간질 치료 환자 5명 뇌표면 전극으로 문장 읽기 중 신호 기록. ADAM 옵티마이저, 배치크기 256/25로 2단계 훈련. 25분 음성 데이터로 만족스러운 성능, 데이터 추가 시 지속 향상. 화자 독립적 운동학-음향 매핑 지식 전이 가능.

임상적 의의

음높이·억양 등 운율 요소 포착, 텍스트 출력 불가능한 프로소딕 정보 포함. 발성 관절 피질 처리가 온전한 환자에겐 더 직관적 학습 가능. 뇌-컴퓨터 인터페이스 학습 촉진, 마비 환자 음성 복원 새 길.

참조: Nature | DOI:10.1038/s41586-019-1119-1 | UC 샌프란시스코

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