“Revoice”设备助中风患者重获说话能力

Revoice的核心是一款基于石墨烯的纺织应变传感器,能够将颈部和喉咙的微小动作转化为强有力的电信号。一层薄石墨烯直接被丝网印刷在可拉伸的纺织基材上,石墨烯层使用由石墨、乙基纤维素和异丙醇提取的可打印油墨制成,经过高压均质处理和后续离心,去除未剥离颗粒。当应变时,该导电层沿纺织品的应力集中线形成有序的微小裂纹。这些受控裂纹调节石墨烯网络的电阻,响应极小的变形,使设备能够捕捉用户口型说话或尝试说话时产生的细微皮肤振动。

Study participant wearing the Revoice device

研究人员开发出名为Revoice的可穿戴设备,该设备舒适且可水洗,能帮助中风患者恢复自然流畅的沟通能力,无需进行侵入性脑部植入手术。

剑桥大学教授Luigi Occhipinti指出:“多数伴有构音障碍的卒中患者最终能恢复大部分甚至全部语言能力,因此无需侵入性脑部植入物,但市场亟需更直观便携的语言解决方案。”

该设备由剑桥大学研究团队主导开发,通过结合超高灵敏度传感器与人工智能技术,可解码语音信号及情感线索,使卒中后语言障碍患者实现自然交流。

Revoice设备以柔软灵活的项圈形式佩戴,可捕捉佩戴者的心率及喉部肌肉的细微震动,并利用这些信号实时重建其意图表达的词语和句子。

设备信号经双重AI处理:其一通过无声口型碎片重建词汇,其二则解读情绪状态及时间/天气等情境信息,将简短语句扩展为完整富有表现力的句子。

在针对五名构音障碍患者(中风后常见语言障碍)的小型试验中,该设备实现单词错误率4.2%、句子错误率仅2.9%的优异表现。与现有辅助语音技术(常需逐字输入、眼动追踪或脑部植入)不同,Revoice设备提供无缝实时沟通,仅需少量口型动作即可生成完整流畅的句子。

这项发表于《Nature Communications》期刊的研究成果,不仅对中风康复具有重要意义,还可能惠及帕金森病和运动神经元病患者。研究团队正计划在剑桥开展针对英语母语失语症患者的临床试验,以评估该系统的可行性,并希望在今年推出该系统。

约半数中风患者会出现构音障碍,或伴随失语症的构音障碍。构音障碍是一种导致面部、口腔及声带肌肉无力的生理病症,表现形式因人而异,但常引发发音不清、口齿含糊、语速迟缓,或只能断断续续发出短促音节而非完整句子。

“中风后出现构音障碍的患者常深感挫败,”该研究负责人、剑桥大学工程系Luigi Occhipinti教授解释道,“他们明明清楚自己想表达什么,却因中风导致大脑与咽喉间的信号传递紊乱而无法发声。这种挫败感不仅困扰患者,更令照护者和家属倍感煎熬。”

大多数患有构音障碍的中风患者会通过反复词汇训练来恢复沟通能力,主要由言语治疗师引导患者复述词语或短语。典型康复周期从数月到一年以上不等。

Occhipinti教授指出:“患者经过练习通常能完成重复性训练,但面对开放式提问和日常对话仍常感吃力。虽然多数患者最终能恢复大部分甚至全部语言能力,无需侵入性脑植入装置,但市场亟需更直观便携的语音解决方案。”

“Revoice”设备助中风患者重获说话能力

Occhipinti教授团队研发的Revoice设备正是此类解决方案。其内置传感器捕捉喉部细微震动以识别语音信号,并通过脉搏信号解码情绪状态——这种简化方案具有显著效果。设备还搭载轻量级大型语言模型(LLM)预测完整句子,仅消耗极低功耗。

研究团队与中国学者合作,针对五名失语症中风患者及十名健康对照组开展小规模试验。参与者佩戴设备默念短语,通过两次点头即可选择使用嵌入式LLM将短语扩展为完整句子。

以“We go hospital”为例,设备将其扩展为:“虽然时间有点晚了,但我仍感到不适。现在能去医院吗?”Revoice设备通过传感器推断出佩戴者因心率升高而感到焦躁,且夜已深。LLM利用这些数据将三个口型词扩展为完整句子。

研究参与者满意度提升55%,表明该设备有望帮助中风患者重获沟通能力。尽管设备投入广泛应用前仍需开展大规模临床试验,研究人员期待未来版本能实现多语言支持、更丰富的情绪识别以及日常使用的完全独立运行模式。

Occhipinti教授强调:“这是关于让人们重获独立。沟通能力是尊严与康复的基础。”

该研究部分由英国文化协会、Haleon公司及英国研究与创新署(UKRI)下属的工程与物理科学研究理事会(EPSRC)资助。

参考文献:

Chenyu Tang, Shuo Gao, Cong Li et al. ‘Wearable intelligent throat enables natural speech in stroke patients with dysarthria’. Nature Communications (2026).

DOI: 10.1038/s41467-025-68228-9

本文来自剑桥大学,本文观点不代表石墨烯网立场,转载请联系原作者。

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