Nature Portfolio（Brain–machine interface）·· 2026-04-15AI 评分84
UC Davis Sergey D. Stavisky 团队在 vPCG 解码语音音量并实时调控脑机接口文字输出
Encoding of speech modes and loudness in ventral precentral gyrus
AI 导读
UC Davis Sergey D. Stavisky 团队在 BrainGate2 临床试验中，从两名构音障碍受试者（T15 为 ALS，T16 为脑桥卒中）左侧腹侧前中央回的 Utah 阵列记录皮层内动作电位，发现尝试音量（MIME、WHISPER、NORMAL、LOUD）与词内容在神经群体活动中沿可分离维度编码。
AI 要点
团队
加州大学戴维斯分校神经外科 Sergey D. Stavisky 团队，第一作者 Aparna Srinivasan，共 13 位作者；属于长期专攻脑机接口、与医院有长期临床合作的团队。
主要结果
vPCG 放电率受尝试音量强烈调制，词的音素内容与音量水平在潜在神经空间中可分离；闭环音量解码器可实时按音量对文本做格式调整。
解决什么问题
此前语音 BCI 可解码音素内容，但尚不能通过持续韵律调制（如改变词的音量）来调节输出。
方法
两名脑机接口临床试验受试者（T15 因 ALS、T16 因脑桥卒中致构音障碍），vPCG 植入 Utah 微电极阵列，记录多单位与单单位放电，任务为 MIME、WHISPER、NORMAL、LOUD 四种音量水平。
局限
从研究设计看，仅两名受试者，为可行性研究，未设对照。
AI 依据原文整理，未经人工核对。
来源：Nature Portfolio（Brain–machine interface） · nature.com