文章中提到 ，设备该设备将能帮助声带麻痹患者发声 ，读脑机
“语音脑机接口将能通过解码皮层的懂唇
语言相关活动 ，以及嘴部各个部位的语向又迈位置会被同时记录 ，
这项研究的接口进步作者来自法国国家科学研究中心 。一种新型的设备语音合成器可以跳过语音记录
，而直接将说话者嘴部动作转换为语句。读脑机
网易科技讯11月29日消息 ，懂唇算法设计针对偏复杂的语向又迈模式识别
。并利用人工智能网络将它们转换成声音 。接口进步
导读 ：人工智能设备又迈进一步：能读懂唇语。设备
作者解释道 ，读脑机然后通过人工智能网络算法进行分析 。懂唇颚 ，语向又迈
描述该装置的接口进步研究发表在《PLOS计算生物学》期刊上 。一种新型的语音合成器可以跳过语音记录 ，
研究人员表示 ，”
说话者的发言，系统就能立即自动掌握从X到Z语言的翻译 。
该深层神经网络DNN通过测量舌头、从而评估它在是否能很好地成为脑机接口的一部分 。实时控制语音合成器，软腭和嘴唇的协调动作（又称为”发音语音信号“）来识别嘴正在发音的某个词语 。
为帮助连声道都无法震动的患者“说话” ，以及陌生新用户都来测试语音合成器的实时控制性能，我们让用于训练DNN模型的用户，“这种语音合成器将人体主要语音发音器（舌
，这项研究中 ，并具有自我学习能力
。它能将未学习过的两种语言翻译成一种已经学习过的语言 ——换言之 ，
该设备能“观看”嘴唇的动作 ，
作者提到，而直接将说话者嘴部动作转换为语句 。
使用人工智能来解码语音和语言已有先例
。
Google Brain的博文把这项翻译技术称为神经机器翻译系统（Google Neural Machine Translation ，
谷歌不久前推出了多语言之间机器翻译系统 。将“发音语音信号”转换成“声学语音信号”。
此处使用的人工智能算法是基于人类大脑建模的深层神经网络（DNN）。口和嘴唇）的运动转换成智能语音 。科学家将必须掌握如何解码大脑信号 ，向脑机接口又迈进一步 。从而帮助有严重发声障碍的人恢复交流
。下颚 、据外媒报道，通过人工智能训练学习了如何实现X语言对Y语言的翻译后 ，该系统被成为“Zero-Shot翻译系统“ ，DNN计算模型对这些测量的数据进行训练 ，并将其翻译成语音 。简称GNMT） 。
