A descoberta avança a viabilidade clínica no uso de tecnologias neuroprostéticas de fala para restaurar a eloquência de pacientes que sofreram perda de voz como consequência de doenças como câncer de garganta, esclerose lateral amiotrófica (ELA) e Parkinson.

Decodificar atividade neural é desafiador porque a fala requer um controle multidimensional veloz e muito preciso das aritculaçoes do trato vocal. Entretanto, o aparelho foi o primeiro a traduzir frases inteiras que, segundo os especialistas, é uma prova estimulante de que a tecnologia para dar voz a pacientes com perda de fala já está ao nosso alcance.

Até então, os pesquisadores da área tentavam desvendar o comportamento dos sons da fala representados no cérebro. A equipe de pesquisadores da University of California San Francisco (UCSF) que realizou o estudo, por outro lado, focou-se nas regiões responsáveis por coordenar a movimentação dos lábios, língua, garganta e mandíbula durante atividade vocal.

“Percebemos que se esses centros de fala estão coordenando movimentos ao invés de sons, nós deveriamos fazer o mesmo decodificando esses sinais”— Gopala Anumanchipalli, cientista de fala da UCSF e primeiro autor do artigo ao The Guardian.

Cinco voluntários prestes a realizar cirurgia por conta de epilepsia foram escalados pelos pesquisadores. Em pré-operatório, esses pacientes receberam eletrodos que mapeariam seus cérebros. Foi pedido para que lessem frases em voz alta enquanto sua atividade neural era registrada pelos eletrodos, em posse desses dados a equipe criou um algoritimo que combinasse os padrões de atividade cerebral detectados com a movimentação dos órgãos relacionados a fala.

Descrita como um “trato vocal virtual”, a tecnologia é controlada diretamente pelo cérebro e traduz sua atividade em uma aproximação sintetizada da voz humana.

Posteriormente, os cientistas recebeu a ajuda de 1,7 mil voluntários que ouviram cerca de 100 frases e 25 palavras com o objetivo de testar se a voz aritficial era compreensível. De acordo com o estudo, a média de entendimento foi de 43%.

Agora, o objetivo do próximo grande teste será perceber se uma pessoa que nunca falou pode utilizar o sistema para aprender a falar sem nunca ter treinado com a própria voz.

Fontes: The Guardian, Nature e Galileu.