Spraak decoderen uit hersenactiviteit

Technologie die hersenactiviteit vertaalt naar spraak kan transformatief zijn voor patiënten met spraakproblemen. Studies rapporteren indrukwekkende resultaten bij het decoderen van hersenactiviteit als reactie op gesproken of waargenomen spraak. Echter, om tegemoet te komen aan de behoeften van mensen met een spraakstoornis, moet men streven naar het decoderen van niet-gevocaliseerde spraak, ook wel ingebeelde of innerlijke spraak genoemd. Ondanks intensieve inspanningen blijft dit een geduchte uitdaging. Er kunnen verschillende opmerkingen worden gemaakt die volgens ons vooruitgang in de weg staan. We stellen een nieuwe multiway-decoder voor die rekening houdt met de niet-lineaire relatie tussen hersenopnames en spraakkenmerken, die snel reageert en die de overdracht van modelkennis tussen spraakmodi en subjecten vergemakkelijkt. We zullen de decoder, ontwikkeld op basis van modeloverdracht, gebruiken om realtime auditieve feedback te geven aan het subject tijdens pogingen tot ingebeelde spraak, in de veronderstelling dat dit cruciaal is voor het subject om de productie van ingebeelde spraak onder de knie te krijgen. Bij succes kan dit project bijdragen aan toekomstige ontwikkelingen gericht op het verbeteren van de kwaliteit van leven van patiënten met een spraakstoornis.