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Una IA del cerebro a la voz devuelve a una mujer con paralisis habla casi instantanea con su propia voz
Inteligencia Artificial
Inteligencia Artificial5 min

Una IA del cerebro a la voz devuelve a una mujer con paralisis habla casi instantanea con su propia voz

Investigadores de UC Berkeley y UCSF informaron en Nature Neuroscience una interfaz cerebro-computadora en streaming que convierte las senales neuronales de una mujer con paralisis en habla audible en cerca de un segundo, usando IA y una recreacion de su voz previa a la lesion.

31 de marzo de 2025
5 min lectura
Fuente: UC Berkeley Engineering✓ Verified
Equipo Editorial
Equipo Editorial·Good News Good Vibes
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Investigadores de la Universidad de California en Berkeley y la UC San Francisco informaron de una interfaz cerebro-computadora que devuelve un habla natural y casi en tiempo real a una mujer con paralisis grave, un avance importante respecto a sistemas anteriores que dejaban pausas largas y entrecortadas entre el pensamiento y el sonido. El estudio, publicado en Nature Neuroscience y difundido el 31 de marzo de 2025, fue dirigido por Gopala Anumanchipalli, de Berkeley, y Edward Chang, de la UCSF, con los autores principales Kaylo Littlejohn y Cheol Jun Cho.

El avance esta en la velocidad. La participante, una mujer llamada Ann que perdio el habla tras un derrame cerebral, tiene electrodos que registran la actividad de la parte del cerebro que controla el habla. Mientras intenta decir una frase en silencio, un modelo de IA decodifica esas senales neuronales y sintetiza palabras audibles. Donde una version anterior producia habla con unos ocho segundos de retraso, el nuevo metodo en streaming empieza a generar sonido en cerca de un segundo desde su intencion, permitiendo una conversacion continua y mucho mas natural. El equipo tambien recreo la voz de Ann a partir de grabaciones previas a su lesion, para que el resultado suene como ella.

El estudio, publicado en Nature Neuroscience y difundido el 31 de marzo de 2025, fue dirigido por Gopala Anumanchipalli, de Berkeley, y Edward Chang, de la UCSF, con los autores principales Kaylo Littlejohn y Cheol Jun Cho.

El sistema demostro ser flexible y robusto. Generalizo a palabras con las que nunca se habia entrenado, como el alfabeto fonetico de la OTAN, y el mismo enfoque en streaming funciono con distinto hardware de grabacion. Para Ann, el cambio fue tan personal como tecnico; los investigadores senalaron que oir su propia voz casi en tiempo real aumento su sentido de pertenencia a su cuerpo, un recordatorio de que el habla esta ligada a la identidad.

Los limites honestos importan. Es un resultado en una sola participante, la tecnologia requiere electrodos implantados quirurgicamente y aun no capta toda la musica del habla, como tono, entonacion y emocion. La fiabilidad a largo plazo y ensayos mas amplios estan por venir. Aun asi, reducir de ocho segundos a uno el intervalo entre la intencion de una persona y sus palabras habladas es el tipo de avance que algun dia podria devolver una conversacion fluida, y una parte de si mismo, a quienes la paralisis ha silenciado.

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Good News Good Vibes. (2025, March 31). A brain-to-voice AI gives a paralyzed woman near-instant speech in her own voice. Retrieved from https://goodnewsgoodvibes.com/es/article/berkeley-ucsf-brain-to-voice-neuroprosthesis-real-time-speech-2025

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Equipo Editorial

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Última revisión: 31 de marzo de 2025