La inteligencia artificial devuelve la voz a una mujer discapacitada por un ictus

Investigadores de la Universidad de California y de la de Berkeley (Estados Unidos) han desarrollado una interfaz cerebro-ordenador gracias a la inteligencia artificial. Este interfaz ha permitido recuperar la voz a través de un avatar digital a una mujer con parálisis grave, un ictus, provocado por un derrame cerebral.

Es la primera vez que se sintetizan el habla y las expresiones faciales a partir de señales cerebrales. Lo aseguran los investigadores en la revista ‘Nature’. El sistema también puede decodificar estas señales en texto a casi 80 palabras por minuto. Esto supone una gran mejora respecto a la tecnología disponible en el mercado.

El doctor Edward Chang, catedrático de cirugía neurológica de la UCSF, espera que este último avance conduzca en un futuro próximo a un sistema aprobado por la FDA. Un sistema que permita hablar a partir de señales cerebrales.

«Nuestro objetivo es restablecer una forma de comunicación plena y corporal. Esta es realmente la forma más natural de hablar con los demás. Lo afirma Chang, miembro del Instituto Weill de Neurociencia de la UCSF. Estos avances nos acercan mucho más a convertirlo en una solución real para los pacientes».

Algoritmos

El equipo de Chang demostró anteriormente que era posible descodificar las señales cerebrales en texto en un hombre que también había sufrido un ictus. El estudio actual demuestra algo más ambicioso: descodificar las señales cerebrales en la riqueza del habla. Todo ello junto con los movimientos que animan el rostro de una persona durante la conversación.

Chang implantó un rectángulo fino como el papel de 253 electrodos en la superficie del cerebro de la mujer. Lo hizo en zonas que su equipo ha descubierto que son fundamentales para el habla.

Los electrodos interceptaron las señales cerebrales que, de no haber sido por el ictus, habrían ido a parar a los músculos de la lengua, la mandíbula y la laringe, así como a la cara. Un cable, conectado a un puerto fijado a su cabeza, conectaba los electrodos a un banco de ordenadores.

Durante semanas, la participante trabajó con el equipo para entrenar los algoritmos de inteligencia artificial del sistema a reconocer sus señales cerebrales únicas para el habla. Para ello, repitió una y otra vez distintas frases de un vocabulario conversacional de 1.024 palabras. Hasta que el ordenador reconoció los patrones de actividad cerebral asociados a los sonidos.

39 fonemas

En lugar de entrenar a la IA para que reconociera palabras enteras, los investigadores crearon un sistema que descodifica palabras a partir de fonemas. Éstos son las subunidades del habla que forman palabras habladas del mismo modo que las letras forman palabras escritas. «Hola», por ejemplo, contiene cuatro fonemas: «HH», «AH», «L» y «OW».

Con este método, el ordenador sólo necesitaba aprender 39 fonemas para descifrar cualquier palabra en inglés. Esto mejoró la precisión del sistema y lo hizo tres veces más rápido.

«La precisión, la velocidad y el vocabulario son cruciales, asegura Sean Metzger. Este desarrolló el descodificador de texto junto con Alex Silva, ambos estudiantes de posgrado del Programa Conjunto de Bioingeniería de la UC Berkeley y la UCSF. Es lo que da a un usuario la posibilidad, con el tiempo, de comunicarse casi tan rápido como nosotros. Y mantener conversaciones mucho más naturalistas y normales«.

Para crear la voz, el equipo ideó un algoritmo para sintetizar el habla, que personalizaron para que sonara como la voz de Ann antes de la lesión. Para ello utilizaron una grabación de Ann hablando en su boda.

El equipo animó el avatar con la ayuda de un software que simula y anima los movimientos musculares de la cara. Fue desarrollado por Speech Graphics, una empresa que realiza animaciones faciales basadas en IA.

«Dar a las personas la capacidad de controlar libremente sus propios ordenadores y teléfonos con esta tecnología tendría profundos efectos en su independencia y sus interacciones sociales», concluye uno de los investigadores.

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