不動嘴不動手，只靠意念就能對手機發號施令？

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兩個人語言不通，現在也可通過意念說話，然后直接翻譯成對方的語言，并通過骨傳導耳機輸出。

MIT初創團隊推出了一款非侵入式穿戴設備，能夠讓人類實現用意念“說話”。

這個穿戴可以讓人類隨時隨地實現無動作書寫、創作、交流，甚至幫助有特殊言語障礙的人恢復聲音。

研發團隊表示，打造這款穿戴設備是為了延伸人類思維，讓每個人都能輕松探索自己的世界。

智能穿戴學會“讀心術”

這款穿戴名字叫AlterEgo，來自于拉丁語，意思是“另一個自我”。

AlterEgo是一種可穿戴的靜默語音交互平臺，允許用戶在沒有聲音或明顯動作的情況下與計算設備進行雙向交互。

這意味著用戶可以像自言自語一樣在心里“說話”，而系統能夠理解并處理這些“靜默”輸入，詞匯準確率可達92%。

它還能通過骨傳導耳機將反饋提供給用戶，通過不干擾外部環境的方式直接傳輸到用戶的耳朵里，提供完整的輸入-輸出交互體驗。

AlterEgo支持用戶通過靜默語音控制各種應用程序。例如，用戶可以通過內心默念數學計算式，設備會進行計算并反饋結果。此外，用戶也可以設置提醒、安排日程等，系統會通過骨傳導耳機提供實時反饋。

比如可以指著手里的明信片，問它上面畫的人物信息，然后讓它提醒你記得回信。

如果兩個人同時戴上，還可以彼此之間靠意念進行交流。

并且AlterEgo采用非侵入式設計，無需進行任何植入操作，穿戴簡便，通過藍牙就能和其他設備連接。

那么，AlterEgo具體是如何工作的呢？其關鍵技術可以追溯到團隊在2018年發表的論文。

AlterEgo系統的原理基于神經肌肉信號的捕捉和解析。

人類在進行語言表達時，通常會激活一系列面部和頸部肌肉，這些肌肉在進行內部發聲（如內心默念、無聲發音）時也會產生微小的肌肉運動。

這些運動會導致肌肉區域的電活動，從而產生神經肌肉信號。AlterEgo通過捕捉這些微弱的肌肉電活動信號來識別用戶的意圖，而這些信號并不需要發出聲音或有明顯的面部運動。

捕捉到的神經肌肉信號是時變的電位差，這些信號需要經過一系列的信號處理步驟來提取有效信息：

• 去噪：原始的肌肉信號可能包含噪聲或由于環境干擾產生的偽信號，系統會使用濾波算法來去除不必要的干擾，確保信號的清晰度；
• 特征提?。盒盘柦涍^濾波處理后，系統會對信號進行特征提取，從中提取出能夠代表語音的特征向量。

提取到的特征被輸入到一個CNN網絡中進行分類，一旦系統識別了靜默語音，它會通過計算得到相應的輸出。

MIT初創團隊打造

AlterEgo項目起源于2018年的MIT實驗室。

Arnav Kapur是AlterEgo系統的主要創始人之一，在開發AlterEgo之前，他曾在多個領域進行過技術研究，包括生物醫學、人工智能和人機交互。

他的研究目標是通過可穿戴設備來增強人類與計算機之間的自然交互，尤其是通過神經肌肉信號的采集來實現靜默語音識別。

AlterEgo是他在MIT的博士研究項目之一。

Utkarsh Sarawgi是AlterEgo項目的另一位重要貢獻者，也是MIT Media Lab的博士生，他的研究興趣主要集中在人機交互、可穿戴設備和嵌入式系統等領域。

他與Kapur共同開發了AlterEgo系統，并在該項目中扮演了關鍵角色，尤其是在系統的硬件設計和信號處理部分。

Eric Wadkins也是AlterEgo項目的核心成員，曾在MIT Media Lab擔任研究助理。

在AlterEgo項目中，Wadkins和Sarawgi一樣主要負責信號處理和硬件實現方面的工作。

他參與了開發用于捕捉神經肌肉信號的設備，并優化了系統的性能和可穿戴性。

此外，Wadkins還參與了與多發性硬化癥（MS）患者的合作研究，探索AlterEgo系統在幫助患有發音障礙的患者進行無聲交流方面的應用。

MIT Media Lab教授Pattie Maes是AlterEgo項目的指導導師，其研究領域涵蓋了多種前沿科技，包括人機交互、增強現實、人工智能和計算機輔助設計。

目前，該項目已經在今年年初分拆為盈利性公司，繼續推進技術的商業化應用。