沒去過中研院開放日別說你是台灣科青！2017 Open House 攻略

本文由 Amway 委託，泛科學企劃執行。

到底怎樣才算是「乾淨」？這不是什麼靈魂拷問，而是一個價值上億的商業命題。

在半導體產業的無塵室中，「乾淨」的定義極其殘酷：一粒肉眼看不見的灰塵，就足以讓造價數百萬美元的晶圓直接報廢。空氣品質的好壞，甚至能成為台積電（TSMC）決定是否在當地設廠的關鍵性指標。回到你的家中，雖然不需要生產精密晶片，但我們呼吸系統中的肺泡同樣精密，卻長期暴露在充滿 PM2.5、病毒以及各種揮發性氣體的環境中。為了守護健康，你可能還要付費購買「乾淨的空氣」來用。

因此，空氣議題早已超越單純的環保範疇，成為同時影響國家經濟與個人健康的重要問題。

很多人可能沒想到，無論是家用的空氣清淨機，還是造價動輒百億的頂尖晶圓廠，它們對抗污染的核心武器並非什麼複雜的雷射防護罩，而是同一件看起來平凡無奇的東西：一片外觀像紙一樣的 HEPA 濾網。但你真的相信，就憑這層厚度不到幾公分的板子，能擋住那些足以毀滅精密晶片、滲透人體細胞的「奈米級刺客」嗎？

這片大家都聽過的 HEPA 濾網，裡面到底是什麼？

首先，我們必須打破一個直覺上的誤解：HEPA 濾網（High Efficiency Particulate Air filter）在本質上其實並不是一張「網」。

細懸浮微粒 PM2.5，是指粒徑在 2.5 微米以下的污染物，它們能穿過呼吸道直達肺泡，並穿過血管引發全身性發炎。但這只是基本，在工廠與汽車尾氣中，還存在粒徑僅有 1 微米的 PM1，甚至是小於 0.1 微米的「超細懸浮微粒」（UFP，即 PM0.1）。 UFP 不僅能輕易進入血液，甚至能繞過血腦屏障（BBB），進入大腦與胎盤，其破壞力十分可怕。

如果 HEPA 濾網像水槽濾網或麵粉篩一樣，單靠孔目大小來「過濾」粒子，那麼為了攔截奈米微粒，濾網的孔目只能無限縮小到幾乎不透氣的程度。更別說在台積電或 Intel 的製程工程師眼裡，一般人認為的「乾淨」，在工程師眼裡簡直像沙塵暴一樣。對於線寬僅有 2 奈米或 3 奈米（相當於頭髮直徑萬分之一）的晶片而言，空氣中一顆微小的塵埃，就是一顆足以毀滅世界的隕石。

因此，傳統的過濾思維並非治本之道，我們需要的是原理截然不同的過濾方案。這套技術的雛形，最早可追溯至二戰時期的「曼哈頓計畫」。

HEPA 的前身，誕生於曼哈頓計畫！

1940 年代，製造濃縮鈾是發展原子彈的關鍵。然而，若將排氣直接排向大氣，會導致致命的放射性微粒擴散。負責解決這問題的是 1932 年諾貝爾化學獎得主歐文·朗繆爾（Irving Langmuir），他是薄膜和表面吸附現象的專家。他開發了「絕對過濾器」（Absolute Filter），其內部並非有孔的篩網，而是石綿纖維。

有趣的來了，如果把過濾器放到顯微鏡下，你會發現纖維之間的空隙，其實比某些被攔截的粒子還要大。那為什麼粒子穿不過去呢？這是因為在奈米尺度下，物理規則與宏觀世界完全不同。極微小的粒子在空氣中飛行時，並非走直線，而是會受到空氣分子撞擊，而產生「布朗運動」（Brownian Motion），像個醉漢一樣東倒西歪。

當粒子通過由緻密纖維構成的混亂迷宮時，布朗運動會迫使它們不斷轉彎、移動，最終撞擊到帶有靜電的纖維上。這時，靜電的吸附力會讓纖維就像蜘蛛網般死死黏住微粒。那些狂亂移動的奈米刺客，就這樣被永久禁錮迷宮中。

現在最常見的 HEPA 材料，是硼矽酸鹽玻璃纖維。

現代 HEPA 濾網最常見的核心材料為硼矽酸鹽玻璃纖維。這些玻璃纖維的直徑通常介於 0.5 至 2 微米之間，它們在濾網內隨機交織，像是一座茂密「黑森林」。微粒進入這片森林後，並非僅僅面對一層薄紙，而是得穿越一個具有厚度且排列混亂的纖維層，微粒極有可能在布朗運動的影響下撞擊並黏附在某根玻璃絲上。

除此之外，HEPA 濾網在外觀上還有一個極具辨識度的特徵，那就是像手風琴般的摺紙結構。濾材會被反覆摺疊、摺成手風琴的形狀，中間則用鋁箔或特殊的防潮紙進行結構支撐，目的是增加表面積。這不僅為了捕獲更多微粒，而是要「降低過濾風速」。這聽起來可能有點反直覺：過濾不是越快越好嗎？

其實，這與物理學中的流速控制有關。想像一條水管，如果你捏住出口，水流會變得湍急；若將出口放開並擴大，雖然總出水量不變，但出水處的流速會變得緩慢。對於 HEPA 濾網而言，當表面積越大，單位面積所需承載的空氣量就越少，空氣穿透濾網的速度也就越低。

低流速代表微粒停留在濾網內的時間也更久，增加被捕捉的機會。此外，越大的表面積也為 HEPA 濾網帶來了高「容塵量」，延長了使用壽命，這正是它能夠稱霸空氣清淨領域多年的主因。

然而，即便都叫做 HEPA 高效率空氣微粒子過濾網 (High Efficiency Particulate Air filter)，但每個 HEPA 的成分與結構還是會不一樣。例如 安麗逸新空氣清淨機 SKY ，其標榜「可過濾粒徑最小至 0.0024 微米」的污染物，去除率高達 99.99%。

0.0024 微米是什麼概念？塵蟎、花粉、皮屑或黴菌孢子，大小約在 2 至 200 微米；細懸浮微粒  PM2.5 大小約 2.5 微米，細菌也大概這麼大。最小的其實是粒徑小於 0.1 微米的「超細懸浮微粒」，大多數的病毒（如流感、新冠病毒）都落在此區間。對安麗逸新 的HEPA濾網來說，基本上通通都是可被攔截的榜上名單。

在過敏防護上，它更獲得英國過敏協會（Allergy UK）認證，能有效處理 19 大類、102 種過敏原，濾除空氣中超過 300 種氣態與固態污染物。

然而，同樣的過濾邏輯一旦進入半導體無塵室，就必須換一條更為嚴苛的技術路線。因為硼矽酸鹽玻璃纖維對晶圓來說有個致命傷，就是「硼 (Boron)」。

在半導體製程中，硼是常見的 P 型摻雜物，用來精準改變矽晶圓的電性。如果濾網有任何微小的破損、老化或化學侵蝕，進而釋放出極微量的硼離子，就可能直接污染晶圓，改變其導電特性，導致晶片報廢。

此外，無塵室要求的是比 HEPA 更極致的 ULPA（超低穿透率空氣濾網） 等級的潔淨度。ULPA 的標準通常要求對 0.12 微米 的粒子達到 99.999% 甚至 99.9999% 的超高攔截率。在奈米級的競爭中，任何多穿透的一顆微塵，都代表著一筆不小的經濟損失。

為了解決「硼」的問題並追求極限的過濾效率，材料學家搬出了塑膠界的王者，PTFE 也鐵氟龍。鐵氟龍不僅耐酸鹼、耐腐蝕，還能透過拉伸製成直徑僅 0.05 至 0.1 微米 的極細纖維，其細度遠勝玻璃纖維。雖然 PTFE 耐化學腐蝕，但它既昂貴且物理上也很脆弱，安裝時若不小心稍微觸碰，數萬元的濾網就可能報銷。因此，你只會在晶圓廠而非一般家庭環境看到它。

即便如此，在空氣濾淨系統中，還有一樣是無塵室和你家空氣清淨器上面都有的另一張濾網，就是活性碳濾網。

活性碳如何從物理攔截跨越到分子吸附？

好不容易將微塵擋在門外時，危機卻還沒有解除。因為空氣中還隱藏著另一類更難纏的大魔王：AMC（氣態分子污染物）。

HEPA 或 ULPA 這類物理濾網雖然能攔截固體微粒，但面對氣態分子時，就像是用網球拍想撈起水一樣徒勞。這些氣態分子如同「幽靈」一般，能輕易穿過物理濾網的縫隙，其中包括氮氧化物、二氧化硫，以及來自人體的氨氣與各種揮發性有機物（VOCs）。

為了對付這些幽靈，我們必須在物理防線之外，加裝一道「化學濾網」。

這道防線的核心就是我們熟知的活性碳。但這與烤肉用的木炭不同，這裡使用的是經過特殊改造的「浸漬處理（Impregnation）」活性碳。材料科學家會根據敵人的不同性質，在活性碳上添加不同的化學藥劑：

• 酸鹼中和：對付氮氧化物、二氧化硫等酸性氣體，會在活性碳上添加碳酸鉀、氫氧化鉀等鹼性藥劑，透過酸鹼中和反應將有害氣體轉化為固體鹽類。反之，如果添加了磷酸、檸檬酸等酸性藥劑，就能中和空氣中的氨氣等鹼類。
• 物理吸附與凡德瓦力：對於最麻煩的有機揮發物（VOCs，如甲醛、甲苯），因為它們不具酸鹼性，科學家會精密調控活性碳的孔徑大小，利用龐大的「比表面積」與分子間的吸引力（凡德瓦力），像海綿吸水般將特定的有機分子牢牢鎖在孔隙中。

空氣濾淨的終極邏輯：物理與化學防線的雙重合圍

在晶圓廠這種對空氣品質斤斤計較的極端環境，活性碳的運用並非「亂槍打鳥」，而是一場極其精密的對戰策略。

工程師會根據不同製程區域的空氣分析報告，像玩 RPG 遊戲時根據怪物屬性更換裝備一樣——「打火屬性怪要穿防火裝，打冰屬性則換上防寒裝」。在最關鍵的黃光微影區（Photolithography），晶圓最怕的是人體呼出的氨氣，此時便會配置經過酸性藥劑處理的活性碳進行精準中和；而在蝕刻區（Etching），若偵測到酸性廢氣，則會改用鹼性配方的濾網。這種「對症下藥」的客製化邏輯，是確保晶片良率的唯一準則。

而在你的家中，雖然我們無法像晶圓廠那樣天天進行空氣成分分析，但你的肺部同樣需要這種等級的保護。安麗逸新空氣清淨機 SKY 的設計邏輯，正是將這種工業級的精密防護帶入家庭。它不僅擁有前述的高規 HEPA 濾網，更搭載了獲得美國專利的活性碳氣味濾網。

關於活性碳，科學界有個關鍵指標：「比表面積（Specific Surface Area）」。活性碳的孔隙越多、表面積越大，其吸附能力就越強。逸新氣味濾網選用高品質椰殼製成的活性碳，並經過高溫與蒸氣的特殊活化處理，打造出多孔且極致高密度的結構。

這片濾網內的活性碳配重達 1,020 克，但其展開後的總吸附表面積竟然高達 1,260,000 平方公尺——這是一個令人難以想像的數字，相當於 10.5 個台北大巨蛋 的面積。這種超高的比表面積，是市面上常見濾網的百倍之多。更重要的是，它還添加了雙重觸媒技術，能特別針對甲醛、戴奧辛、臭氧以及各種細微的異味分子進行捕捉。這道專利塗層防線，能將你從裝潢家具散發的有機揮發氣體，或是路邊繁忙車流的廢氣中拯救出來，成為全家人的專屬空氣守護者。

總結來說，無論是造價百億的半導體無塵室，還是守護家人的空氣清淨機，其背後的科學邏輯如出一轍：「物理濾網攔截微粒，化學濾網捕捉氣體」。只有當這兩道防線同時運作，空氣才稱得上是真正的「乾淨」。

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本文轉載自中央研究院「研之有物」，為「中研院廣告」

• 採訪撰文｜簡克志
• 責任編輯｜簡克志
• 美術設計｜蔡宛潔

中研院原分所的推手

中央研究院原子與分子科學研究所（簡稱原分所），是國內原子科學的研究重鎮，位處於臺灣大學學區，研究領域涉及表面科學、尖端材料、原子／分子與光學、化學動態學以及生物物理。原分所第一任的籌備處主任為張昭鼎先生，他的思維與待人接物的方式，深深影響了現在的原分所。中研院「研之有物」於 2023 年 4 月專訪原分所所長陳貴賢特聘研究員，一起從他的角度認識這位謙和又有遠見的科學家。

當天是個晴朗和煦的午後，研之有物團隊和張昭鼎基金會的工作人員，來到位於臺灣大學的中研院原分所，準備拜訪陳貴賢所長。原分所位於臺大校園中心，旁邊就是醉月湖，研究所建築外觀換新之後，以典雅新穎的紅磚色拱形亮相。甫進辦公室，充滿活力的陳貴賢，看起來已經準備好和我們分享關於原分所和張昭鼎先生的故事。

原分所建立初衷

原分所成立於 1982 年，由張昭鼎擔任第一任籌備處主任（1982～1993），現任所長是陳貴賢，擔任所長已將近 7 年（2016～2023），並即將在今年 7 月 15 日交接所長職位給魏金明合聘特聘研究員。當我們問到原分所一開始是如何成立的？陳貴賢提到，原分所是當時海外學者李遠哲與浦大邦開始的構想，希望幫助臺灣發展原子與分子科學、同步輻射科學兩大領域，以跟進國際科學的研究步調。

為了和政府提出建言，李遠哲等學者邀請了全世界知名的科學家一起討論，包含吳健雄以及她的先生袁家騮，他們當時還回臺灣做了好幾場演講。經過持續的溝通與交流，最後終於事成，浦大邦主要負責同步輻射（中心落腳於新竹清華大學旁），而李遠哲就是想辦法建立原分所。

由於李遠哲當時人在美國柏克萊大學化學系任職，他迫切需要一位信任的人在臺灣幫忙。因此，他找了在學時期認識的臺大學長張昭鼎，請他負責籌備原分所，張昭鼎當時已經是臺灣無機合成化學的先驅。陳貴賢回憶道「張昭鼎是一位格局很大的人，也可以理解基層的需求」。

成立一個所並不簡單，有很多眉角要處理，比如選址就是大問題。李遠哲希望能夠促進中研院和學校之間的合作，讓年輕學生也能參與研究，最終選址於臺灣大學正中央，原分所就此成立。「對有志於科學的年輕人是非常大的福氣」，陳貴賢說。

原分所在做什麼？新興材料的研究重鎮！

話說回來，原子與分子科學研究所是研究什麼呢？看起來不是一般的物理、化學、機械等數理學術機構。陳貴賢在訪談中笑著說，「所有的物質都是原子組成的，兩個原子結合在一起就變成分子，分子繼續疊在一起就會形成固態、氣態或液態的物質。」原分所是在研究原子相關的物質科學，但陳貴賢強調，原子內還有各種基本粒子，例如質子、中子或夸克等，研究這些基本粒子屬於高能物理，不屬於原分所的研究範疇。

舉例來說，原分所的研究有大家很熟悉的半導體，以及稱為「表面科學」的重要領域。陳貴賢說，很多化學反應都會發生在物質表面，尤其太陽光如何和表面原子互動相當值得探討，他的實驗室就有研究如何透過光催化材料來進行人工光合作用。

原分所另一個重要領域是「化學反應動態學」。陳貴賢提到，過去李遠哲回臺灣時，就有從柏克萊帶回珍貴的交叉分子束設備。設備的噴嘴會噴出兩束不同的分子束，讓分子束交叉碰撞之後，觀察化學反應的動態機制。「了解化學反應怎麼發生，才有可能對它進一步控制」，陳貴賢道，他以燃燒反應為例，如何讓燃燒反應更完全、減少污染物的產生就是個大學問。

此外，陳貴賢還分享了另外兩個重要領域「尖端材料」和「生物物理」，尖端材料例如能源材料，有太陽能材料或是熱電材料等，讓未來能源發展有更多機會。生物物理例如研究生物影像的分析方法，發展各種創新的顯微技術。

原分所發展至今，即使張昭鼎在 1993 年 4 月離世，仍受到他的處世之道影響。陳貴賢回憶道，當時 1993 年元月份來到原分所，在開始長期的學術生涯之前，曾仔細瞭解張昭鼎的事跡及為人，發現他很重視基層人才，願意給年輕人機會，甚至幫忙找資源。

隨著不同的所長接任，原分所的制度和規範逐漸完善，在林聖賢、劉國平、王玉麟、及周美吟等所長的努力下，原分所逐漸進入穩定發展的狀態。王玉麟擔任所長期間為了紀念張昭鼎，在 4 樓的會議廳就命名為「張昭鼎紀念講堂」。

搶救《科學月刊》，致力於科學教育傳播

除了成立原分所之外，張昭鼎的另一項重要貢獻是《科學月刊》。《科學月刊》是臺灣本土力量孕育而生的科學雜誌，自 1970 年創刊營運到現在，是珍貴的科學傳播刊物，對於臺灣科學界的人才培養和學術交流都有好的影響。

關於《科學月刊》對臺灣早期科學界的重要性，陳貴賢說：「你做的科學研究不只是要在國際上發表成果，你甚至希望可以扎根，讓更多下一代的人可以對科學有興趣。在那個時代我想《科學月刊》幾乎是唯一的選擇。」

張昭鼎是《科學月刊》在位最久的董事長（1973～1993），1970 年代初期是《科學月刊》早年財務最艱困的時候，甚至在 1975 年內部曾經有停刊的想法，而張昭鼎與董事會最後的決策是：保留《科學月刊》，圖書業務則交由他人負責經銷。這個決定影響深遠，讓《科學月刊》度過困難的 1970 年代。

然而，張昭鼎在 1993 年不幸過世。他的離世對好友李遠哲來說是巨大的衝擊。陳貴賢提到，李遠哲曾在懷念故友文章寫道「或許真的是已到了我該回家鄉的時候了」。很多人起初以為他只是暫時回臺灣，沒想到李遠哲真的一直留在臺灣，為原分所、中研院學術界以及臺灣社會持續付出。

張昭鼎離世之後，次年張昭鼎紀念基金會隨之成立。基金會繼承張昭鼎的精神，積極推廣科學教育，在李遠哲院士倡議之下，2011 年基金會首度舉辦了「居禮夫人高中化學營」（今為瑪麗居禮科學營）。瑪麗居禮科學營的招生對象，主要是對數理化學有興趣的高中學生，在四天的營隊活動，邀請重要學者做專題演講，特別精心設計分組實驗實作，讓學員對科學研究有親身體驗。

陳貴賢分享，原本營隊主要籌備是清華大學，後來張昭鼎基金會董事希望在中研院、臺灣師範大學以及張昭鼎紀念基金會的努力下，將營隊活動轉移到臺北。感念張昭鼎對原分所的貢獻，陳貴賢沒有第二句話，全力幫忙。從 2020 年開始，瑪麗居禮科學營就順利在臺北舉辦至今。

入世的科學家——張昭鼎

在原分所服務多年的陳貴賢，雖然和張昭鼎真正相處時間很短，但對張昭鼎的為人處世印象相當深刻。陳貴賢認為，張昭鼎之所以能體會基層的需求，正是因為吃過苦，他出身於困苦家庭，小時候幾乎都在戰亂中度過；而從小得知母親與「鴨母王」朱一貴的血緣牽連，也時刻提醒張昭鼎保持不隨波逐流的反叛思維。

陳貴賢：「他不是關在象牙塔裡面的科學家，他是一個入世的、對社會關懷很深的一個人。」

不僅在學術界有影響力，張昭鼎也在社會廣泛交友，認識許多執政黨與在野黨的人，並與他們建立友誼。陳貴賢提到，這也是當初李遠哲邀請張昭鼎擔任原分所籌備處主任的原因，看重他的人脈和社會參與能力。

除了人脈廣，張昭鼎也力求資源妥善利用。陳貴賢說，之前一位芝加哥大學畢業的同仁曾經回憶，當年張昭鼎到芝加哥去招聘人才的時候，他住的旅館是 YMCA 青年旅館！其實原分所在籌備階段經費是相對充裕的，但是張昭鼎堅持不浪費，將人民的稅金用在最需要的設備添購上。「他的堅持令人敬佩」，陳貴賢說道。

陳貴賢接著回憶，在籌建原分所期間，張昭鼎與行政體系常有意見相左的情況，因為行政人員認為只有法律允許的才可以做。而張昭鼎則試圖在法律找到合情合理的談判空間，所以他在原分所籌建過程也協助突破許多公務採購障礙，提升政府的服務效率。

陳貴賢認為，張昭鼎是一個跨越族群與階級的行動家。跨越族群的意思是，張昭鼎是閩南人、也是臺灣人，但是他不會因為本省／外省、客家／閩南等不同族群，在社會參與上劃地自限。跨越階級的意思是，他的出身困苦，並不是特權或貴族家庭，所以他是入世的、走出來的人，願意服務於基層，也願意為基層服務。

陳貴賢最後感慨地說，張昭鼎是跨越了不同階級與族群的人，只可惜他離開的早。接著，陳貴賢分享自己曾經隨手寫下的一首臺語歌，在訪談中哼了起來，以紀念張昭鼎先生。

啦啦啦啦　啦啦啦啦
啦啦啦啦　啦啦啦啦
地瓜落土　才會生湠
等待春天的雨水
新希望

陳貴賢解釋，這首歌的意思是說，地瓜要放進泥土裡面，才會長出新的葉子，並等待春天的雨水到來。當春雨來的時候，就是一個新的世代。人生路途中，有些人留得比較久，有些人走得比較快。像張昭鼎先生雖然不幸離開，但後面會再有新的一代，就像代表臺灣人的地瓜一樣，堅持著地瓜精神，一直延續下去。

• 文／邱彥哲｜雅文基金會聽語科學研究中心 助理研究員

「Hey, Siri!」「OK, Google!」你曾經對手上的行動裝置說話嗎？你會要求他回答什麼呢？受限於目前的技術，你可能不會得到非常滿意的答案，但至少你會聽到一陣悅耳如同真人的語音吧！這項現今習以為常的技術，其實背後是由很多知識累積而成的。今天，讓我邀請你擔任一日「語音設計師」，從語音合成的技術開始，接著了解人類使用者的聽覺偏好，最後探索不同族群對聆聽合成語音的差異吧！

語音合成（speech synthesis），是指以人工方式，製造出說話的聲音，可以理解為使機器裝置說出人話的技術。廣義來說，很多人也會把文字轉語音（Text to Speech，簡稱 TTS），含括在語音合成的範疇。

語音合成像樂高，但樂高有兩種！

早在 1970 年代，人類就已經開始嘗試讓機器說話了。構思如何讓機器說話這件事，最直接的方式就是請真人錄一段聲音，然後在指定的時機播放。不過，面對複雜的語言情境，我們不可能錄下所有可能的回應 ; 而且若要這樣做，也實在太沒效率。幸好，借助電腦運算技術，可以讓人類向自動生成語音邁進一大步。合成的方法可以分成兩大類，分別是單元選取合成（Unit Selection Synthesis）及參數合成（Parametric Synthesis）^[1]。

單元選取合成這種方法，是將某個語言的語音成分分別以人聲錄製起來，再根據需要的目標語音進行組合。簡單來說，如果需要機器說發出「八」的語音，就必須單獨錄製「ㄅ」跟「ㄚ」。這個技術聽起來直觀方便，但也有缺點。就是事先必須建立一個龐大的語音資料庫，這個資料庫必須包含一個語言所有語音成分，此外，還必須錄下這些語音成分在所有情境下的變化，光想起來就令人有點頭痛。

所以後者，參數合成，就顯得方便許多。這種方法，是直接將語音參數輸入電腦，讓電腦直接根據參數發出聲音，再組成語音。使用參數合成，就可以免去請人錄音的步驟，但直接使用電腦生成的語音，聽起來也會相對不自然。我們可以把這兩類方法想像成是在組合樂高，都是將語音成分一塊一塊組合起來，只是前者的樂高是自然材質（比如說木頭製），後者是人造材質（比如說塑膠）。

借助深度學習，電腦說話很自動

不過，無論是上述哪種方法，都還是需要不少的人工調校，才能使聲音逐步接近人類的語音。但還好，隨著電腦演算的進步，將深度學習（deep learning）運用在語音合成的領域，不但減少了人工成本，也大大提升的語音的擬人性。所謂深度學習，簡單來說就是一套模擬人類神經網絡的演算法。

使用這樣的演算法，設計者只需蒐集大量的語音資料，將資料「餵」給電腦，無須事先切分或分析，電腦便會自動學習其中的規律。如此一來，只要資料數量足夠龐大，電腦就可以自動產生符合自然規律且真實的語音。

但是，身為一位語音設計師，要進一步思考的是：「究竟要餵給電腦什麼呢？」這個問題又必須從使用者的角度來思考：「人類會偏好聆聽什麼樣的語音？」就像生產商品一樣，語音百百款，要能投其所好，才能讓使用者日日寸步不離，對吧！

聆聽也要投其所好，性別頻率最重要

關於合成語音的聆聽偏好，最先被討論的，是性別。雖然我們都知道機器沒有性別，但若希望他和人一樣跟你互動，投射性別是很自然的。不過有人就提出質疑：「為什麼我們的語音助理，都是女性的聲音呢？」美國西北大學梅迪爾傳播新聞整合行銷學院教授 Candy Lee 進行一項調查，測試了 8 種族裔的使用者，結果發現 64% 的人只偏好女性的聲音^[2]。

這樣看起來，預設為女性的聲音應該是沒問題的吧？不過，有人認為這是社會對「助理」的性別刻板印象所致；因為社會習慣女性作為「服務者」，所以在設計語音時，直覺地就挑選了女性聲音。雖然單就頻率方面，的確有研究指出，使用者確實是偏好頻率較高的合成語音^[3]，但若是一昧如此，也極有可能不斷複製性別偏見的印象^[4]。

有鑒於此，越來越多系統開始提供男性語音的選項。更甚者，哥本哈根研究團隊突發奇想，不以性別為選項，而是改以頻率作為調查標準。分析之後，他們得到一個最佳的頻率值──185 赫茲，設計出史上第一個無性別語音助理「Q」^[5]。如此一來，青菜蘿蔔各有所好，聆聽的偏好也朝著多元共好的目標邁進！

聽得舒服，語速考量不能少

解決的性別與頻率的問題，還得注意甚麼呢？專門研究輔助溝通系統（Augmentative and Alternative Communication，簡稱 AAC）的專家想到了語速的問題。輔助溝通系統可以簡單理解成「溝通輔具」，是用以輔助溝通障礙者溝通的工具; 簡單如圖卡，複雜如電子溝通板，都算是其中一員。而像是電子溝通板這類，以螢幕顯示圖片，點擊後可以播放語音的輔具來說，合成語音是很關鍵的技術。

這些溝通障礙專家想知道：「究竟什麼樣的語音速度，是最舒服的呢？」。

Sutton 與其研究團隊招募了 21 至 28 歲的年輕人與 61 至 79 歲的年長者，對合成語音進行語速評分^[6]。語速的計算方式，採用每分鐘幾個字（Words per minute，簡稱 WPM）計算。他們將合成語音調整成不同的語速，範圍介於 120 到 250WPM 之間。結果發現，無論年輕人或年長者，偏好的語速都落在 150 到 200WPM 之間 ; 而年長者則是相對年輕人偏好較慢的語速。這樣的範圍，其實與過去研究提出的人類平均語速，相去不遠^[7]。

如果想知道不同語速聽起來感受如何，可以到合成語音軟體 Speechify^[8]的網站試用，自行調整語速（以 WPM 計算），細細品味其中差異。或者，讓我為你朗讀，請聽示範（語速約 180WPM，內容為「我是彥哲，我是普通人。」）！ 

可見，語音合成的技術雖是極為理性的領域，但若要設計出美妙的語音，對人類感性的理解，也絕對不能偏廢。

合成語音聆聽不易，考量族群差異最貼心

「所以，我只要想辦法把語音設計得很像人類就可以了吧？」你可能會這樣想，不過這裡頭還少了一個部分。現代社會提倡多元，客製化當道，每個人使用同個產品的狀況必然會有差異。

其實，即使是一般人，聆聽並理解合成語音是比自然語音更加困難的。Winters 及 Pisoni 發表的回顧研究指出：由於合成語音的清晰度普遍較差，因此聆聽者通常需要動用更多的認知資源（像是電腦需要動用較多記憶體），以及更多高層次的語言知識來彌補語音訊息的不完整^[9]。如果對普通人來說是如此，對於某些特殊族群來說，想必有更加需要注意的地方。

比如說兒童。Mirenda 及 Beukelman 招募了成年人、10 至 12 歲以及 6 至 8 歲的兒童進行研究^[10]。參與者的任務，是要在聽完自然語音及合成語音播放的八個詞彙之後，再將這八個詞彙回憶並說出來，回答無須按照順序。結果研究者發現，兩組兒童無論聆聽自然或合成語音，回憶詞彙的表現都比成人還差 ; 對於兩組兒童而言，記憶合成語音的表現又更不理想。

由此可知，兒童本身的記憶能力就較成年人弱，在聆聽合成語音時，可以說是是難上加難。

另一個被探討的，是聽障族群。聽障族群最主要的困難，就在於聆聽。聆聽合成語音如果對聽常族群來說本來就比較困難，那對聽障族群應該是更加艱困的挑戰吧！Kangas 和 Allen 的研究^[11]回答了這個問題。研究者請年長聽障者聆聽自然語音與合成語音，並請他們在聆聽後寫出聽到的單字。結果可想而知，聽障者確實在聆聽合成語音的部分表現得比較差。

看完上面的狀況，身為語音設計師的你，在設計語音的時候，是不是也應該從使用者的背景差異去調整你的語音呢？也許是調整語音的頻率，也許是調整語速，也可能，也可能有更多領域需要探索。唯有這樣，才能朝充滿人性又個人化的智慧語音邁進。

怎麼樣？沒想到要設計語音，希望機器說出一句話，背後涉及理性的技術與感性的考量，非常不容易吧！看完之後，你還是可以輕鬆地要求你的行動裝置說個笑話，唱首歌給你聽，自娛娛人；但也千萬別忘記，多留點心思，給這人類文明的結晶致上敬意。一日語音設計師，功成身退！

參考資料

1. 詹姆士・弗拉霍斯。(2019)。從說話機器人到聊天機器人。聲控未來：引爆購物、搜尋、導航、語音助理的下一波兆元商機(孔令新譯，頁104-137)。商周出版。
2. Marc Jacob.(2022/3/30). Medill Study Finds Preference for Female Voices and Local Accents. Northwestern Medill Local News Initiative.
3. 顏宏旭，楊麗平，宋慧宏。(2020)。聽眾對語音合成導覽裝置聲音偏好之探討。戶外遊憩研究。33(4)，83-107。
4. West, M., Rebecca K., & Chew H.E. (2019). I’d Blush if I Could: Closing Gender Divides in Digital Skills Through Education.UNESCO & EQUALS Skills Coalition.
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10. Mirenda, P. & Beukelman, D.R. (1987). A comparison of speech synthesis intelligibility with listeners from three age groups. Augmentative and Alternative Communication, 3, 120-128.
11. Kangas, K.A. & Allen, G.D. (1990). Intelligibility of synthetic speech for normal-hearing and hearing impaired listeners. Journal of Speech and Hearing Disorders, 55, 751-755.