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相比于前面的英文字母,这篇《兰亭集序》难度更高,对于脑机感应系统中的脑电信号捕捉和识别能力要求更加苛刻。
首先就是从单个英文字母到汉语汉字之间的转变,尤其我们中文汉字的复杂性,对于脑机感应系统的捕捉和识别的准确率是一项非常严峻的考验。
首先,汉字结构非常复杂。不仅仅比划多,而且非常难以书写,且汉字的同音字,形近字,同义字,生僻字,繁体字多样性也加剧了测试难度。
而由这些汉字所组成的文字,语句更加的复杂。
如何让脑机感应系统准确的识别出自己大脑中所想像的文字,这就需要相关的技术支持了。
其中最简单的办法,就是类似于智能语音系统,亦或者智能输入法等等采用语境联想识别技术,通过一整句话来联想判断出语句中的准确词汇文字。
这项技术很大程度上解决了,因为词汇和汉字多音,多意,形近等问题,提高了输入识别效率。
如果只是想做一种输入方式,那这种语境联想识别技术运用脑机感应技术领域没什么问题。
可大脑的意念思维瞬息万变,采用这种联想识别技术,有些跟不上大脑的思维速度,而且可能还会出现错误。
因此,在他们这个项目开发上,吴浩要求科研团队尽量避免使用这种语境联想识别技术。它只能作为最后优化工具存在,而不能作为这套系统的技术主体。
当蔡涛看着这篇文章原文的时候,每一个文字通过眼睛然后传输到大脑之中,并形成了特定的脑电信号,这也就是这个文字在我们大脑中的记忆信号,并被我们大脑所记录。
脑机感应系统呢,则就是通过捕捉这个脑电信号并加以识别,还原成这个文字本身,这就是这项测试的主要内容。
说白了,现在这项测试,大脑只是起到了一个中转传输功能。别小看这项功能,如何保证这些中转信息的准确性,快速性,这也是科研团队需要研究的课题,也是主要难点。
第二个难点,则就是干扰性,不断的干扰,尤其是在熟悉文章的时候,很容易被其它附带记忆所干扰。
就像蔡涛在这一片熟悉的兰亭集序的时候,不免回想想到他的中学生活,以及与这篇课文息息相关的一些记忆信息。如何排除这些记忆信息的干扰,并准确的捕捉识别出这篇课文的内容,这也是一项非常棘手的问题。
第三个难题,当蔡涛在这种自己熟悉的文章时候,会不经意间加快速度。如此,大脑思维亦是如此。如何在这种快速思维下,捕捉这些脑电信号,也是摆在研发团队面前的一项技术难题。
当然了,困难还有很多,这里就不一一列举了。
果然,这次测试的结果远没有前面那项测试好。在通过脑机感应设备所捕捉识别的蔡涛脑电信号所生产的那篇《兰亭集序》中,就出现了很多错误。
错字,错词,错语句,甚至其中还掺杂一些其它的内容等等。
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