本研究提出了一种新方法，通过辅助音素预测器提升脑机接口在听觉语音解码中的表现，特别是对语音感知受损者，显示出优于传统方法的解码效果。

本研究开发了一种人工智能驱动的智能喉部设备，旨在帮助中风患者克服言语障碍。该系统能够实时捕捉喉部肌肉振动并进行语音解码，显著提高沟通流畅性和情感表达，用户满意度提升55%。

本研究提出了一种基于脑电图的语音解码新方法，利用不同卷积核尺寸的去噪扩散模型集成学习框架，显著提升了语音解码的准确性和鲁棒性，为脑机接口系统，特别是帮助语言障碍人士提供了新的可能性。