对于瘫痪，失去语言功能的人，语言信号被密封在大脑中，没有人可以直接对其进行解码。最著名的例子是物理学家霍金。他患有肌萎缩性侧索硬化症（通常称为“逐步感冒综合症”），全身瘫痪，并且由于肺炎手术而丧失了说话能力。 “脸颊开关”的面部键入装置包括：与外界沟通。最近，三个国际研究小组试图破译大脑的语言信号。他们使用大脑数据训练了一个人工智能系统，该系统结合了深度学习和语音合成技术的最新进展，将大脑活动数据转换为语音。当人们大声朗读，冥想或听录音时，这三组研究人员监视大脑的某些部分以收集数据，然后将收集到的大脑信号转换为听众可以理解的单词和简单的句子。转换准确率为40％。达到80％。相关研究已于2018年10月至11月在生物预印本网站bioRxiv上发布。收集大脑活动数据的过程非常困难。来自第一个研究团队的哥伦比亚大学计算机科学家Nima Mesgaran说，这项研究中使用的神经网络计算模型需要相当准确的数据。必须通过侵入性方法打开颅骨植入电极以获得龋齿。只能进行一些脑部手术。这种侵入式的信息收集通常只需要20到30分钟即可收集。另外，将脑信号转换为语音的方式因人而异，并且必须对计算机模型进行“训练”。对于每个人。在Mesgaran等人的研究中，他们让5名癫痫患者听取了0到9之间的数字录音，并在此过程中收集了他们的听觉皮层信息。然后，神经网络计算模型使用收集的神经信号来生成语音信息。当计算机合成并广播这些0-9语音消息时，听众正确识别语音消息的可能性为75％。来自加利福尼亚大学旧金山分校的Gopala K Anumanchipalli教授的团队进行了类似的研究。他们收集了三名癫痫患者的神经信号，他们朗读了文本并通过AI系统将它们转换为语音信息。研究人员邀请了166名志愿者来识别这些句子，其中一些的识别率超过80％。这项研究发表于2018年11月。另一类数据来自进行脑肿瘤手术的患者。德国不来梅大学的Miguel Angrick和荷兰马斯特里赫特大学的Christian Herff收集了6例接受脑瘤手术的患者的数据。当患者大声朗读单词时，研究人员会在大脑的语言和运动区域记录神经信号，并生成语音信息。研究人员发现，人类听众可以理解约40％的计算机合成词。但是，这些研究仍处于早期阶段，只能在人们说话时收集和解释大脑信息，而不能为完全丧失语言功能的人们提供服务。完全丧失语言功能的人不会说话，而只能在心中进行冥想。根据圣地亚哥州立大学的神经科学家斯蒂芬妮·里斯（StephanieRiès）的说法，人们在冥想时产生的大脑信号与讲话时产生的大脑信号并不相同。没有外部声音的配合，计算机将很难区分大脑语言信号的起点。这也意味着人类离失语症“说话”的日子还很遥远。使用脑机接口和人工智能技术。