La tecnologia Brain-to-Voice aiuta l’uomo paralizzato a parlare fluentemente

Un team di ingegneri dell’Università della California, Davis, ha creato un sistema brain-to-voice che consente alle persone affette da disturbi della comunicazione di parlare fluentemente. Il sistema combina un’interfaccia cervello-computer (BCI), intelligenza artificiale avanzata e nuove ricerche per supportare la parola in tempo reale, intelligibile ed espressiva. Scopri ciò che devi sapere.

Quali sono i disturbi della comunicazione?

Quando pensi a ciò che ti definisce, potrebbe essere il tuo stile o la tua prospettiva. Poche persone direbbero la loro voce. Tuttavia, ogni volta che parli, senti la tua voce, confermando che sei tu. Di conseguenza, la tua voce è una parte fondamentale della tua identità. Perciò, perdere questa parte di te può essere dannoso per la tua salute mentale.

Sfortunatamente, questo scenario è la realtà per milioni di persone che soffrono di condizioni neurologiche che possono limitare la loro capacità di parlare fluentemente. Condizioni come l’ictus, la disartria e la disfonia possono provocare un discorso impastato o incoerente, limitando la capacità di una persona di comunicare efficacemente in futuro.

Questo scenario non è un caso raro. Secondo recenti studi, quasi 800.000 persone avranno un ictus quest’anno. Gli stessi dati suggeriscono che 1 persona su 3 vittime di ictus sperimenterà qualche forma di problemi di comunicazione dopo l’evento. Queste patologie sono devastanti per il paziente e possono provocare depressione e altre condizioni dannose.

Come le interfacce cervello-computer (BCI) favoriscono la comunicazione

Fortunatamente, gli ingegneri hanno dedicato molti sforzi per cercare di risolvere questi problemi. Dai computer controllati dal respiro al software di tracciamento oculare, la tecnologia sembra aver fornito alcune soluzioni. In questo contesto, le interfacce cervello-computer sono viste da molti come l’evoluzione logica di questa tecnologia.

Fin dal 1920, quando Hans Berger registrò l’attività elettrica cerebrale, gli scienziati hanno cercato di utilizzare questi segnali per osservare il funzionamento del cervello. Tuttavia, ci sono voluti quasi 80 anni di ricerca prima di riuscire a decodificare le scariche neuronali per riprodurre immagini e movimenti.

Oggi, le BCI sono considerate una tecnologia emergente con applicazioni nella realtà virtuale, nell’automazione, nella gestione dei sistemi e nel settore medico. In particolare, il settore medico ha visto l’uso di questi dispositivi per aiutare chi soffre di disturbi della mobilità o della comunicazione.

Curiosamente, le prime BCI hanno consentito una migliore comunicazione tra i pazienti e i loro cari. Questi primi sistemi si basavano su una visualizzazione di testo per comunicare. Successivamente, il sistema testuale è stato aggiornato per leggere le parole ad alta voce, creando risposte vocali. Sebbene le risposte udibili fossero utili, mancava loro qualsiasi sensazione umana.

Limitazioni dei tradizionali sistemi di sintesi vocale BCI

Ci sono stati diversi fattori limitanti che hanno ostacolato il successo delle BCI fino ad oggi. Per prima cosa, il metodo di comunicazione testuale non è naturale. È ingombrante e il timing è fuori rispetto al parlare con un individuo.

I tempi di risposta ritardati della funzione vocale e la sua voce robotica allontanano anche l’utente dalla sensazione di avere una conversazione normale con gli amici. Aspetti vitali come la capacità di sentire la propria voce, intervenire o anche enunciare le parole mancavano in questo approccio.

Studio Brain-to-Voice

Fortunatamente, un team di scienziati potrebbe aver scoperto come risolvere questi problemi dopo decenni di ricerca. Il recente studio “Una neuroprotesi di sintesi vocale istantanea“¹ introduce una nuova neuroprotesi brain-to-voice che può tradurre istantaneamente l’attività cerebrale in parlato. Sebbene sia ancora nelle sue fasi iniziali, ha il potenziale di migliorare milioni di vite a livello globale.

Come i suoi predecessori, il dispositivo consente agli utenti di “parlare” attraverso un computer. Tuttavia, questo approccio si basa su sensori impiantati chirurgicamente nelle aree di Broca e Wernicke del cervello. Queste sono le regioni cerebrali responsabili della produzione del linguaggio.

In particolare, quattro array di microelettrodi contenenti 256 microelettrodi consentono agli ingegneri di mappare l’attività neurale sui suoni desiderati. È notevole che il sistema possa decodificare le caratteristiche paralinguistiche decifrando l’attività intracorticale con un ritardo inferiore a un secondo.

Algoritmi AI utilizzati nel sistema Brain-to-Voice

Gli ingegneri hanno utilizzato i dati raccolti da un soggetto di prova per creare un set di dati per il loro algoritmo AI proprietario. Ai soggetti di prova sono state mostrate frasi che hanno tentato di leggere ad alta voce. Questo passaggio ha permesso al team di mappare la loro attività neurale e usarla per creare un ciclo chiuso per la sintesi vocale.

In modo impressionante, l’algoritmo può percepire quando una persona sta tentando di parlare e convertire automaticamente la sua attività neurale in sillabe senza alcun movimento da parte sua. Questa conversione avviene senza soluzione di continuità, rendendola molto simile al ritmo di una conversazione tradizionale.

Inoltre, il sistema di feedback audio a ciclo chiuso consente al protocollo di sintetizzare la voce dell’utente, permettendogli di ascoltare il proprio discorso come in una conversazione reale. Il sistema sintetizza questi modelli vocali, consentendo il pieno controllo sulla cadenza e sul timing del paziente.

Test Brain-to-Voice

La fase di test di quell’esperimento è iniziata con la ricerca di un paziente idoneo. Il team ha individuato un uomo affetto da SLA (sclerosi laterale amiotrofica), anche chiamata malattia di Lou Gehrig negli Stati Uniti. Questa devastante patologia porta a una degenerazione nervosa intorno al midollo spinale e al cervello. Chi soffre di SLA può perdere la capacità di parlare correttamente man mano che perde il controllo dei muscoli facciali.

Il paziente selezionato per lo studio soffre di SLA e di grave disartria. Dopo aver impiantato i sensori e programmato l’algoritmo AI, al paziente è stato chiesto di leggere ad alta voce delle frasi. Questa tecnica ha permesso agli ingegneri di registrare la sua attività cerebrale.

Una volta calibrato, il prototipo sintetizza istantaneamente la sua voce, permettendogli di comunicare in tempo reale. Il paziente è stato persino in grado di comunicare con la sua famiglia, modificare l’intonazione durante le conversazioni per evidenziare i suoi punti. In modo impressionante, il soggetto di prova ha anche cantato brevi melodie.

Risultati del test Brain-to-Voice

I risultati del test dimostrano che il sistema brain-to-voice è efficace. Ha sintetizzato con precisione la voce e i modelli di discorso del paziente con un alto livello di accuratezza. In particolare, il sistema raggiunge il 60% di accuratezza, rispetto al solo 4% quando non si utilizza la macchina.

Gli ingegneri hanno osservato che il paziente poteva modificare e modulare la sua voce sintetizzata dalla BCI in tempo reale. Hanno registrato il processo completato in 1/14 di secondo, circa lo stesso tempo di qualsiasi ritardo conversazionale normale. Hanno anche notato casi in cui il paziente ha modificato la sua voce per indicare che aveva posto una domanda.

Curiosamente, la tecnologia non è limitata al vocabolario attuale del paziente. Il team ha documentato diversi casi in cui al paziente sono state insegnate nuove parole e il sistema le ha pronunciate correttamente. Questi dati dimostrano le capacità di questo approccio nella gestione dei disturbi del linguaggio.

Benefici del Brain-to-Voice

Ci sono molti benefici che la tecnologia brain-to-voice porta sul mercato. Per prima cosa, offre un modo affidabile e naturale per coloro che soffrono di paralisi e altre malattie che cambiano la vita di riacquistare una parvenza di normalità nella vita quotidiana.

Il protocollo può fornire istantaneamente risposte vocali. Il tratto vocale digitale supporta le vocali uniche dei pazienti e può rispondere senza alcun ritardo rilevabile. Le risposte si sono dimostrate accurate e possono essere generate utilizzando solo i dati dei segnali neurali.

Una nuova era per i pazienti con disturbi della comunicazione

Uno dei maggiori vantaggi di questa tecnologia è che consentirà a chi soffre di disturbi della comunicazione di condividere finalmente la propria storia in modo comprensibile. Questa tecnologia permetterà agli utenti di neuroprotesi di partecipare alla conversazione e di contribuire ad aiutare altri con problemi simili.

Applicazioni reali e tempistica per la tecnologia Brain-to-Voice

Esiste una lunga lista di applicazioni per la tecnologia computer brain-to-office. I computer esistono da molto tempo e, nonostante quasi tutti gli aspetti tecnologici siano stati aggiornati, come grafica, elaborazione e hardware, la tastiera rimane relativamente intatta.

L’introduzione di un’interfaccia cervello-computer investigativa affidabile cambia le regole del gioco. Apre la porta a un’interazione senza soluzione di continuità tra esseri umani e computer. In tal modo, questa tecnologia potrebbe aprire la strada a trattamenti e tecnologie più avanzati.

Cronologia Brain-to-Voice

Non esiste ancora una cronologia stabilita dai ricercatori. Tuttavia, data la gravità della condizione di chi soffre di queste patologie, è possibile che questa tecnologia arrivi sul mercato nei prossimi 5-10 anni. Sarà necessaria molta più ricerca sugli effetti a lungo termine dell’impianto prima di ottenere l’approvazione dei regolatori.

Ricercatori Brain-to-Voice

Lo studio brain-to-voice è stato guidato da ricercatori dell’Università della California. In particolare, il documento elenca Maitreyee Wairagkar, Nicholas S. Card, Tyler Singer-Clark, Xianda Hou, Carrina Iacobacci, Lee M. Miller, Leigh R. Hochberg, David M. Brandman e Sergey D. Stavisky come principali collaboratori del progetto.

Futuro del Brain-to-Voice

Secondo gli ingegneri, c’è ancora molto lavoro da fare sul sistema brain-to-voice. Sperano di ampliare i test includendo più pazienti nei prossimi mesi. Vogliono anche includere pazienti affetti da una vasta gamma di disturbi. Chi desidera partecipare allo studio può contattare [email protected] per verificare se è idoneo.

Investire nel settore sanitario AI

L’intelligenza artificiale sta assumendo un ruolo sempre più ampio nella sanità e nei trattamenti. Questo sistema può aiutare i fornitori di assistenza sanitaria a identificare le malattie più rapidamente, trattarle in modo più efficace e persino scoprire le cause profonde dei disturbi traumatici. Oggi, ci sono diversi attori nel settore sanitario AI. Ecco un’azienda che è riuscita a ritagliarsi una nicchia nel mercato.

SoundHound AI, Inc.

SoundHound AI, con sede a Santa Clara, California (SOUN ) ha avuto un percorso interessante, dal suo lancio come app di identificazione musicale, Midomi, a diventare uno dei nomi più rinomati nelle interfacce conversazionali AI.

Il percorso dell’azienda è iniziato nel 2005 dopo che Keyvan Mohajer ha iniziato a lavorare con protocolli avanzati di riconoscimento audio. Nel 2015, l’azienda ha cambiato nome in SoundHound e ha spostato la sua attenzione sulla sua piattaforma proprietaria di voice AI.

Questo protocollo ha ampliato le capacità di riconoscimento vocale AI ed è stato progettato utilizzando tecnologie Deep Meaning Understanding. Oggi, SoundHound è un fornitore leader di sistemi di analisi vocale AI che detiene oltre 250 brevetti e può supportare più di 20 lingue internazionali.

Ultime notizie e sviluppi sul titolo SoundHound AI (SOUN)

Tecnologia Brain-to-Voice – Il futuro è senza soluzione di continuità

Quando si esaminano i vantaggi tecnologici che lo studio Brain-to-voice ha introdotto sul mercato, è facile capire perché molti lo considerino una pietra miliare importante nel settore medico. In futuro, potrai controllare robot, veicoli e altri aspetti vitali della tua vita usando una BCI.

Questo ultimo studio evidenzia come questa tecnologia possa migliorare la vita di molti. Pertanto, i ricercatori meritano una standing ovation per i loro sforzi.

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Studi citati:

^{1. Wairagkar, M., Card, N.S., Singer-Clark, T. et al. Una neuroprotesi di sintesi vocale istantanea. Nature (2025). https://doi.org/10.1038/s41586-025-09127-3}