剑桥与北航等设计可穿戴设备+LLM，融合肌肉振动、脉搏与大模型推理的无声语音系统

背景：针对中风、ALS或帕金森等疾病导致的构音障碍患者，其语言能力受限但思维完整，现有辅助交流技术存在不足。研究目的：剑桥大学与北京航空航天大学等团队研发了一种基于人工智能的可穿戴智能喉咙（IT）系统，通过柔性颈环传感器捕捉喉部肌肉振动和颈动脉脉搏信号，结合LLM（大语言模型）代理，实现无声语音的自然、流畅且富有情感的表达。结论：该系统在测试中实现了较低的单词和句子错误率，通过智能扩展和纠错提升了交流准确性和用户满意度，未来计划扩大研究范围和升级系统，旨在改善构音障碍患者的生活质量。