中新網武漢12月3日電 (田娟)我國科研團隊近日在國際神經工程領域期刊《神經工程學雜志》上發表最新研究成果，首次提出一種基于腦磁圖的非侵入式中文語音解碼新范式，成功構建了首個中文腦磁圖數據集，并引入人工智能算法，實現對中文詞匯的高效解碼。

　　這項成果由華中科技大學同濟醫學院附屬同濟醫院神經外科舒凱教授團隊、華中科技大學人工智能與自動化學院伍冬睿教授團隊合作完成，為未來幫助失語癥患者重獲“中國聲音”帶來新的可能。

　　語音腦機接口是一種可直接將大腦語言活動轉化為語音信號的技術。其無需訓練或視覺刺激，更自然、高效，尤其適用于因中風、漸凍癥等導致的語言功能喪失患者。當前，針對中文語音的腦機接口研究多集中在音節層面，詞匯量小；且多依賴侵入式腦信號采集，存在手術風險。

　　此項研究中，團隊沒有使用傳統的腦電圖技術路徑，而是創新選用國產原子磁力計腦磁圖系統。舒凱稱，相較于腦電圖技術路徑，腦磁圖技術能夠更清晰地觀察到大腦語言網絡的實時活動，在解析復雜的中文語音神經編碼機制中具有獨特優勢。

　　舒凱介紹，團隊通過讓中文母語的健康受試者穿戴腦機接口帽，朗讀48個涵蓋日常生活和醫療場景的高頻中文詞匯，構建了首個中文腦磁圖語音數據集；同時，引入“文本+合成語音”，引導AI模型在訓練過程中將腦磁信號與語義、聲學特征對齊，實現解碼準確率達46.21%。

　　“這項研究更像是一塊基石。”在華中科技大學同濟醫學院附屬同濟醫院腦機接口研究院院長唐洲平看來，其驗證了腦磁圖技術路線在中文解碼中的可行性。未來，通過將腦磁圖技術的高時空分辨率優勢與腦電圖技術的便攜性有機融合，腦機接口解碼性能有望迎來質的飛躍。(完)