脑机百科消息(bciwiki.com)，据《Journal of Neural Engineering》日期为2026-10-20的期刊记录，来自Araya Inc.与Sincxpress Education SRL的研究人员分析了脑电语音解码中的神经贡献。研究针对非侵入式语音脑机接口的一项难题：说话时记录到的脑电既可能包含言语相关神经活动，也可能混有发音肌肉产生的肌电伪迹。
研究团队利用可解释人工智能分析一个根据超高密度脑电预测口语单词的卷积神经网络，考察哪些电极和哪些时段对预测作出贡献，并与肌电信号进行比较。结果显示，各电极的解码贡献无法用其与肌电的互信息解释；互信息是衡量信号间统计关联的指标。脑电解码的贡献时段也不同于仅依赖肌电的解码时段。
有声言语与极轻微外显言语的脑电解码贡献时段部分重叠。在所有言语条件下，去噪均增强了言语相关脑区电极对解码的贡献。上述时段重叠结果涉及极轻微外显言语，不能直接表述为已证实有声言语与默语共享同样的解码机制。
作者认为，这些发现支持在适当预处理后，利用脑电中的神经活动解码口语单词。这是对信号来源与解码机制的解释，并非证明肌电伪迹已被完全排除，也不等同于已证实对言语障碍患者的临床疗效。