Brain-to-Voice-technologie helpt verlamde man vloeiend te spreken

Een team van ingenieurs van de University of California, Davis, heeft een brain-to-voice-systeem ontwikkeld dat individuen met communicatiestoornissen in staat stelt vloeiend te spreken. Het systeem combineert een hersen-computerinterface (BCI), geavanceerde AI en nieuw onderzoek om realtime, verstaanbare en expressieve spraak te ondersteunen. Lees wat u moet weten.

Wat zijn communicatiestoornissen?

Wanneer je nadenkt over wat jou definieert, is het misschien je stijl of perspectief. Weinig mensen zouden zeggen dat hun stem dat is. Echter, elke keer dat je spreekt, hoor je je eigen stem, wat bevestigt dat het jij bent. Daarom is je stem een vitaal onderdeel van je identiteit. Het verlies van dit deel van jezelf kan nadelig zijn voor je mentale gezondheid.

Helaas is dit scenario de realiteit voor miljoenen die lijden aan neurologische aandoeningen die hun vermogen om vloeiend te spreken kunnen beperken. Aandoeningen zoals een beroerte, dysartrie en dysfonie kunnen leiden tot slordige of onsamenhangende spraak, waardoor iemands vermogen om effectief te communiceren wordt beperkt.

Dit scenario is geen zeldzame gebeurtenis. Volgens recente studies zullen dit jaar bijna 800.000 mensen een beroerte krijgen. Dezelfde gegevens suggereren dat 1 op de 3 beroertepatiënten enige vorm van communicatieproblemen zal ervaren na het incident. Deze aandoeningen zijn verwoestend voor de patiënt en kunnen leiden tot depressie en andere schadelijke aandoeningen.

Hoe hersen-computerinterfaces (BCI’s) communicatie ondersteunen

Gelukkig hebben ingenieurs veel moeite gedaan om deze problemen op te lossen. Van computers die door ademhaling worden bestuurd tot oogvolgsystemen, technologie lijkt enkele oplossingen te bieden. In die context worden hersen-computerinterfaces door velen gezien als de logische evolutie van deze technologie.

Sinds Hans Berger in de jaren 1920 elektrische hersenactiviteit registreerde, hebben wetenschappers geprobeerd deze signalen te gebruiken om de functionaliteit van de hersenen te doorgronden. Het duurde echter bijna 80 jaar onderzoek voordat men begon met het decoderen van neuronale vuren om beelden en bewegingen te reproduceren.

Vandaag worden BCI’s gezien als een opkomende technologie met toepassingen in VR, automatisering, systeembeheer en de medische sector. Specifiek heeft de medische sector deze apparaten ingezet om mensen met mobiliteits- of communicatiestoornissen te helpen.

Interessant genoeg maakten de eerste BCI’s betere communicatie mogelijk tussen patiënten en hun dierbaren. Deze vroege systemen maakten gebruik van een tekstweergave om te communiceren. Later werd het tekstsysteem bijgewerkt om de woorden hardop voor te lezen, waardoor spraakreacties ontstonden. Hoewel de hoorbare reacties nuttig waren, misten ze een menselijk gevoel.

Beperkingen van traditionele BCI-spraaksystemen

Er zijn verschillende beperkende factoren die het succes van BCI’s tot nu toe hebben belemmerd. Ten eerste is de tekstcommunicatiemethode niet natuurlijk. Het is onhandig en de timing is niet gelijk aan een gesprek met een persoon.

De vertraagde reactietijden van de spraakfunctie en de robotachtige stem scheiden de gebruiker bovendien van het gevoel een normaal gesprek te voeren met vrienden. Cruciale aspecten zoals het kunnen horen van je eigen stem, onderbreken of zelfs woorden duidelijk uitspreken ontbraken bij deze aanpak.

Brain-to-Voice Studie

Gelukkig heeft een team van wetenschappers mogelijk een oplossing gevonden na decennia van onderzoek. De recente “An instantaneous voice-synthesis neuroprosthesis” studie¹ introduceert een nieuw brain-to-voice neuroprothese dat hersenactiviteit onmiddellijk kan vertalen naar spraak. Hoewel het nog in een vroeg stadium is, heeft het de potentie om miljoenen levens wereldwijd te verbeteren.

Net als zijn voorgangers stelt het apparaat gebruikers in staat om via een computer te “spreken”. Deze benadering maakt echter gebruik van sensoren die chirurgisch in de Broca- en Wernicke-gebieden van de hersenen zijn geïmplanteerd. Dit zijn de hersengebieden die verantwoordelijk zijn voor het produceren van spraak.

Bron – Universiteit van Californië

Specifiek stellen vier micro-elektrodenarrays met in totaal 256 micro-elektroden de ingenieurs in staat om neurale activiteit te koppelen aan bedoelde geluiden. Opmerkelijk is dat het systeem paralinguïstische kenmerken kan decoderen door intracorticale activiteit te ontcijferen met minder dan een seconde vertraging.

AI-algoritmen gebruikt in het Brain-to-Voice-systeem

De ingenieurs maakten gebruik van gegevens verzameld van een proefpersoon om een dataset te creëren voor hun eigen AI-algoritme. De proefpersonen kregen zinnen te zien die ze probeerden hardop voor te lezen. Deze stap stelde het team in staat om hun neurale activiteit in kaart te brengen en te gebruiken voor een gesloten lus voor stemsynthetisatie.

Indrukwekkend is dat het algoritme kan detecteren wanneer een persoon probeert te spreken en automatisch hun neurale activiteit omzet in lettergrepen zonder enige beweging van hun kant. Deze omzetting gebeurt naadloos, waardoor het zeer vergelijkbaar is met het tempo van een traditioneel gesprek.

Daarnaast maakt het gesloten‑lus audio‑feedbacksysteem het mogelijk om de stem van de gebruiker te synthetiseren, zodat ze hun spraak kunnen horen als een echt gesprek. Het systeem synthetiseert deze stempatronen, waardoor volledige controle over het ritme en de timing van de patiënt mogelijk is.

Brain-to-Voice Test

De testfase van dat experiment begon met het vinden van een geschikte patiënt. Het team vond een man die leed aan ALS (amyotrofische laterale sclerose), ook wel de ziekte van Lou Gehrig genoemd in de VS. Deze verwoestende aandoening leidt tot zenuwdegeneratie rond het ruggenmerg en de hersenen. Mensen met ALS kunnen de mogelijkheid verliezen om nauwkeurig te spreken doordat ze de controle over hun gezichtsspieren verliezen.

De patiënt die voor de studie werd geselecteerd, leed aan ALS en ernstige dysartrie. Na het implanteren van de sensoren en het programmeren van het AI-algoritme, werd de patiënt gevraagd zinnen hardop voor te lezen. Deze techniek stelde ingenieurs in staat zijn hersenactiviteit te registreren.

Na kalibratie synthetiseert het prototype onmiddellijk zijn stem, waardoor hij in realtime kan communiceren. De patiënt kon zelfs met zijn familie communiceren, intonatie aanpassen tijdens gesprekken om punten te benadrukken. Indrukwekkend genoeg zong de proefpersoon ook korte melodieën.

Resultaten van de Brain-to-Voice Test

De testresultaten tonen aan dat het brain-to-voice-systeem effectief is. Het synthetiseerde nauwkeurig de stem en spraakpatronen van de patiënt met een hoog nauwkeurigheidspercentage. Concreet levert het systeem 60 % nauwkeurigheid, vergeleken met slechts 4 % zonder het apparaat.

De ingenieurs merkten op dat de patiënt zijn BCI‑gesynthetiseerde stem in realtime kon aanpassen en moduleren. Ze registreerden dat het proces in 1/14 van een seconde werd voltooid, wat ongeveer dezelfde tijd is als een normale gesprekspauze. Ze noteerden ook momenten waarop de patiënt zijn stem wijzigde om aan te geven dat hij een vraag stelde.

Interessant is dat de technologie niet beperkt is tot de huidige woordenschat van de patiënt. Het team documenteerde verschillende gevallen waarin de patiënt nieuwe woorden leerde en het systeem deze correct uitsprak. Deze gegevens tonen de mogelijkheden van deze benadering voor spraakstoornissen aan.

Voordelen van Brain-to-Voice

Er zijn veel voordelen die de brain-to-voice-technologie op de markt brengt. Ten eerste biedt het een betrouwbare en natuurlijke manier voor mensen met verlamming en andere levensveranderende aandoeningen om een zekere mate van normaal dagelijks leven terug te krijgen.

Het protocol kan onmiddellijk spraakreacties leveren. Het digitale vocale kanaal ondersteunt unieke stemgeluiden van patiënten en kan reageren zonder waarneembare vertraging. De reacties zijn bewezen nauwkeurig en kunnen worden gecreëerd met alleen neurale signaaldata.

Een nieuw tijdperk voor patiënten met communicatiestoornissen

Een van de grootste voordelen van deze technologie is dat het mensen met communicatieaandoeningen eindelijk in staat stelt hun verhaal op een herkenbare manier te delen. Deze technologie zal neuroprothese‑gebruikers in staat stellen deel te nemen aan gesprekken en hun steentje bij te dragen om anderen met soortgelijke problemen te helpen.

Toepassingen in de echte wereld en tijdlijn voor Brain-to-Voice-technologie

Er bestaat een lange lijst van toepassingen voor de brain-to-office‑computertechnologie. Computers bestaan al lange tijd, en ondanks dat bijna alle technologische aspecten zijn geüpdatet, zoals betere graphics, verwerking en hardware, blijft het toetsenbord relatief onaangeroerd.

De introductie van een betrouwbaar onderzoekend hersen‑computerinterface verandert het spel. Het opent de deur voor naadloze interactie tussen mens en computer. Als zodanig zou deze technologie de deur kunnen openen naar meer geavanceerde behandelingen en technologieën.

Tijdlijn voor Brain-to-Voice

Er is nog geen tijdlijn vastgesteld door onderzoekers. Gezien de kritieke situatie van mensen die aan deze aandoeningen lijden, is het echter mogelijk dat deze technologie de markt binnen de komende 5‑10 jaar bereikt. Er zal veel meer onderzoek nodig zijn naar de langetermijneffecten van de implantatie voordat goedkeuring van regelgevende instanties wordt verkregen.

Brain-to-Voice onderzoekers

De brain-to-voice-studie werd geleid door onderzoekers aan de University of California. Specifiek vermeldt het artikel Maitreyee Wairagkar, Nicholas S. Card, Tyler Singer‑Clark, Xianda Hou, Carrina Iacobacci, Lee M. Miller, Leigh R. Hochberg, David M. Brandman en Sergey D. Stavisky als belangrijke bijdragers aan het project.

Toekomst van Brain-to-Voice

Volgens de ingenieurs is er nog veel werk te doen aan het brain-to-voice-systeem. Ze hopen hun tests uit te breiden naar meer patiënten in de komende maanden. Ze willen ook patiënten met een breed scala aan aandoeningen opnemen. Geïnteresseerden die willen deelnemen aan de studie kunnen contact opnemen via [email protected] om te zien of ze in aanmerking komen.

Investeren in de AI‑gezondheidssector

Kunstmatige‑intelligentie‑landen spelen een steeds grotere rol in de gezondheidszorg en behandelingen. Dit systeem kan zorgverleners helpen aandoeningen sneller te bepalen, effectiever te behandelen en zelfs de onderliggende oorzaken van traumatische aandoeningen te ontdekken. Vandaag zijn er verschillende spelers in de AI‑gezondheidsarena. Hier is één bedrijf dat erin geslaagd is een niche in de markt te veroveren.

SoundHound AI, Inc.

SoundHound AI, gevestigd in Santa Clara, Californië (SOUN ) heeft een interessante reis doorgemaakt, van de lancering als muziekherkenningsapp Midomi tot het worden van een van de meest gerenommeerde namen in AI‑conversatie‑interfaces.

Het bedrijf begon in 2005 nadat Keyvan Mohajer begon te werken met geavanceerde audio‑herkenningsprotocollen. In 2015 werd het bedrijf omgedoopt tot SoundHound en verschoof de focus naar het eigen stem‑AI‑platform.

Dit protocol breidde de AI‑spraakherkenningsmogelijkheden uit en werd ontworpen met Deep Meaning Understanding‑technologieën. Vandaag is SoundHound een toonaangevende leverancier van AI‑spraak‑analyse‑systemen met meer dan 250 patenten en ondersteuning voor meer dan 20 internationale talen.

Laatste SoundHound AI (SOUN) aandelen‑nieuws en ontwikkelingen

Brain-to-Voice Technologie – De Toekomst is Naadloos

Wanneer je de technologische voordelen bekijkt die de Brain-to-Voice‑studie op de markt heeft gebracht, is het gemakkelijk te zien waarom velen het beschouwen als een belangrijke mijlpaal in de medische sector. In de toekomst kun je robots, voertuigen en andere vitale aspecten van je leven besturen met een BCI.

Deze recente studie benadrukt hoe deze technologie het leven van velen kan verbeteren. De onderzoekers verdienen dan ook een staande ovatie voor hun inspanningen.

Lees hier meer over andere coole doorbraken in de gezondheidszorg hier.

Gerefereerde studies:

^{1. Wairagkar, M., Card, N.S., Singer‑Clark, T. et al. An instantaneous voice-synthesis neuroprosthesis. Nature (2025). https://doi.org/10.1038/s41586-025-09127-3}