Uma interface auditiva cérebro-computador pode dizer a qual alto-falante um ouvinte está prestando atenção com uma precisão de até 80%, dependendo do tempo de análise. Crédito:Souto et al. © 2016 Publicação IOP
(Phys.org) —Os pesquisadores estão trabalhando nos estágios iniciais de uma interface cérebro-computador (BCI) que pode dizer quem você está ouvindo em uma sala cheia de barulho e outras pessoas falando. No futuro, a tecnologia pode ser incorporada em aparelhos auditivos como formadores de feixes minúsculos que apontam na direção de interesse para que sintonizem certas conversas, sons, ou vozes às quais um indivíduo está prestando atenção, ao desligar o ruído de fundo indesejado.
Os pesquisadores, Carlos da Silva Souto e co-autores do Departamento de Física Médica e Cluster de Excelência Hearing4all da Universidade de Oldenburg, publicaram um artigo sobre uma prova de conceito auditiva BCI em uma edição recente da Física Biomédica e Engenharia Expressa .
Até aqui, a maioria das pesquisas da BCI tem se concentrado principalmente em estímulos visuais, que atualmente supera os sistemas que usam estímulos auditivos, possivelmente devido à maior superfície cortical do sistema visual em comparação com o córtex auditivo. Contudo, para pessoas com deficiência visual ou completamente paralisadas, A BCI com base auditiva pode oferecer uma alternativa potencial.
No novo estudo, 12 voluntários ouviram duas vozes gravadas (um homem, uma mulher) falando sílabas repetidas, e foram solicitados a prestar atenção em apenas uma das vozes. Nas primeiras sessões, Dados de eletroencefalograma (EEG) sobre a atividade elétrica do cérebro foram usados para treinar os participantes. Em sessões posteriores, o sistema foi testado quanto à precisão com que classificou os dados do EEG para determinar a qual voz o voluntário estava prestando atenção.
Inicialmente, o sistema classificou os dados com cerca de 60% de precisão - acima do nível de chance, mas não é bom o suficiente para uso prático. Ao aumentar o tempo de análise de 20 segundos para 2 minutos, os pesquisadores conseguiram melhorar a precisão para quase 80%. Embora esta janela de análise seja muito longa para situações da vida real, e a precisão pode ser melhorada ainda mais, os resultados estão entre os primeiros a mostrar que é possível classificar os dados do EEG evocados a partir das sílabas faladas.
No futuro, os pesquisadores planejam otimizar os métodos de classificação para melhorar ainda mais o desempenho do sistema.
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