蜘蛛絲小提琴弦

• 作者／賴昭正｜前清大化學系教授、系主任、所長；合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒，那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬．霍金（Stephen Hawking）　英國理論物理學家

大約在八十年前，當第一台數位計算機出現時，一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧；但七十年後，還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」（Artificial Intelligent，簡稱 AI）的能力最近十年突然起飛，在許多（所有？）領域的測試中擊敗了人類，正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元（graphic process unit，簡稱 GPU）是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia（英偉達）股票從每股不到 $5，上升到今天（5 月 24 日）每股超過 $1000（註一）的全世界第三大公司，其創辦人（之一）兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳（Jenson Huang）也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人！可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎？到底是時勢造英雄，還是英雄造時勢？

在回答這問題之前，筆者得先聲明筆者不是學電腦的，因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事，不是我們外行人需要了解的；但作為一位現在的知識分子或公民，了解基本原理則是必備的條件：例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析，即可判斷永動機是騙人的；又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上，它們不用往室外排廢熱氣，就可以提供屋內冷氣，讀者買嗎？

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」（central process unit，簡稱 CPU）。CPU 是電腦的「腦」，其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務，如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作；但為了簡單化，我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作（arithmetic and logic unit，簡稱 ALU），如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下，CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時，CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後，CPU 開始顯示心有餘而力不足：例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素（pixel），每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年，英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定／裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」（註二）定位為「世界上第一款 GPU」，「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU，GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作，快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢？因每一時刻只能做一件事，所以其步驟為：

• 計算 7×5；
• 計算 6/3；
• 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢？很多工作便可以同時（平行）進行：

• 同時計算 7×5 及 6/3；
• 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間，但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢？單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間（16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間），而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間（1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間）！

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了，如何將它擺正成右圖呢？ 一句話：「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點（座標 x, y）組成的，所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了：每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算！如果每一運算需要 10^-6 秒，那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉，便需要 6 秒，這豈是電動玩具畫面變化所能接受的？

人類的許多發明都是基於需要的關係，因此電腦硬件設計家便開始思考：這些點轉換都是獨立的，為什麼我們不讓它們同時進行（平行運算，parallel processing）呢？於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 10⁶ 運算，那上圖的轉換只需 10^-6 秒鐘！

GPU 的興起

GPU 可分成兩種：

• 整合式圖形「卡」（integrated graphics）是內建於 CPU 中的 GPU，所以不是插卡，它與 CPU 共享系統記憶體，沒有單獨的記憶體組來儲存圖形／視訊，主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上；早期英特爾（Intel）因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤，在這方面的研發佔領先的地位，約佔 68% 的市場。
• 獨立顯示卡（discrete graphics）有不與 CPU 共享的自己專用內存；由於與處理器晶片分離，它會消耗更多電量並產生大量熱量；然而，也正是因為有自己的記憶體來源和電源，它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年，英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後，科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化，在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效，因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理，不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化，也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬（註三）等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分，正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲，遠遠落在英偉達（80%）及超微半導體公司（Advance Micro Devices Inc.，19%，註四）之後，大約只有 1% 的市場。

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」，而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心（core）單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心，因此其核心功能不如 CPU 核心強大，但它們能同時高速執行大量相同的指令，在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心；GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書，不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等，也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺，它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是：嘴巴在講，腦筋思考已經不知往前跑了多少公里，常常為了追趕而越講越快，將不少學生拋到腦後！這不表示筆者聰明，因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技，因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣（matrix）的讀者應該知道，如果用矩陣和向量（vector）表達，上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的（註五）。而矩陣和向量計算正是機器學習（machine learning）演算法的基礎！也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在！因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石：它們的架構就是充分利用並行處理，來快速執行多個操作，進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」（deep learning）。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂：「下一次工業革命已經開始了：企業界和各國正與英偉達合作，將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升，幫助企業降低成本和提高能源效率，同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子：下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後，讀者是不是認為筆者該退休了？

GPU（圖形處理單元）和 AI（人工智慧）之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力，特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步，使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率，使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐，而且使其更具成本效益，因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展，GPU 的角色可能會變得更加不可或缺，推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標，這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作，使我們能夠執行複雜的任務，例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外，研究表明，與非人類動物相比，人類大腦具有更多平行通路，這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上，一邊聽音樂一邊做飯，或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技，因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵：透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

（註一）當讀者看到此篇文章時，其股票已一股換十股，現在每一股約在 $100 左右。

（註二）組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」（GeForce 256）插卡吧?

（註三）筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時，就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士（fellow）」Enrico Clementi 的團隊：因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層，我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦（非 IBM 品牌！）與一大型電腦連接來做平行運算，進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

（註四）補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商：英偉達及 ATI（Array Technology Inc.）。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立，2006 年被超微半導體公司收購，品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐（Lisa Tzwu-Fang Su）博士為執行長後，股票從每股 $4 左右，上升到今天每股超過 $160，其市值已經是英特爾的兩倍，完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色，正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題：超微半導體公司現任總裁（兼 AI 策略負責人）為出生於台北的彭明博（Victor Peng）；與黃仁勳及蘇姿豐一樣，也是小時候就隨父母親移居到美國。

（註五）或。

延伸閱讀

• 「熱力學與能源利用」，《科學月刊》，1982 年 3 月號；收集於《我愛科學》（華騰文化有限公司，2017 年 12 月出版），轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
• 「網路安全技術與比特幣」，《科學月刊》，2020 年 11 月號；轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。

半導體產業崛起，我們常聽到「能隙」這個名詞，到底能隙是什麼？能隙越寬的材料又代表什麼意義呢？
近幾年 5G、電動車、AI 蓬勃發展，新聞常說要靠第三類的「寬能隙半導體」發展，到底寬能隙半導體在紅什麼？我們一起來了解吧！

本文轉載自宜特小學堂〈第三類寬能隙半導體到底在紅什麼？〉，如果您對半導體產業新知有興趣，歡迎按下右邊的追蹤，就不會錯過宜特科技的最新文章！

什麼是能隙（Band Gap）？寬能隙又是「寬」在哪裡？

身為理組學生或是工程師，甚至是關心科技產業的一般人，對於「能隙」兩字一定不陌生，但你了解什麼是能隙嗎？

能隙基本上要用量子物理的理論來跟大家說明，「能帶（Band）」的劃分主要為低能帶區的「價電能帶」（Valence Band，簡稱 VB），與高能帶區「導電能帶」（Conduction Band，簡稱 CB）的兩種，在 VB 與 CB 之間即是一個所謂的能帶間隙（Band Gap，簡稱 BG），簡稱「能隙」。

金屬材料能夠導電，主要是因為電子都位於高能的（CB）區域內，電子可自由流動；而半導體材料在常溫下，主要電子是位於低能的（VB）區域內而無法流動，當受熱或是獲得足夠大於能隙（BG）的能量時，價電能帶內電子就可克服此能障躍遷至導電能帶，就形成了導電特性。

我們都知道功率等於電流與電壓加乘的正比關係，在高功率元件（Power device）的使用上如果半導體材料的能隙越寬，元件能承受的電壓、電流和溫度都會大幅提升。大眾所熟知的第一類半導體材料——矽（Si）能隙為 1.12 eV，具有成熟的技術與低成本優勢，廣泛應用於消費性電子產品；第二類半導體材料——砷化鎵（GaAs） 能隙為 1.43eV，相比第一類擁有高頻、抗輻射的特性，因此被廣泛應於在通訊領域。

為什麼需要用到第三類寬能隙半導體（Wide Band Gap，WBG）？

由於近年地球暖化與碳排放衍生的環保問題日益嚴重，世界各國都以節能減碳、綠色經濟為共同的首要發展方向，石化能源必須逐步減少並快速導入綠能節電的應用，因此不論是日常用品、交通運輸或軍事太空都逐步以高能效、低能耗為目標。

歐洲議會在 2023 年通過新法提高減碳目標，為 2030 年減碳 55% 的目標鋪路。國際能源署（IEA）也強建議各國企業在 2050 年前達到「淨零排放」，甚至有傳聞歐盟將通過燃油車禁售令，不論是考量環保或經濟，全球企業的綠色轉型勢在必行。因此在科技發展日新月異的同時，要兼顧大幅提升與改善現有的能源，已是大勢所趨。

目前半導體原料最大宗，是以第一類的矽（Si）晶圓的生產製造為主，但是以低能隙的半導體材料為基礎的產品，物理特性已到達極限，在溫度、頻率、功率皆無法突破，所以具備耐高溫高壓、高能效、低能耗的第三類寬能隙半導體（Wide Band Gap，WBG）就在此背景之下因應而生。

現在有哪些的寬能隙（WBG）材料?

那麼有哪些更佳的寬能隙材料呢？目前市場所談的第三類半導體是指碳化矽（SiC）和氮化鎵（GaN），第三類寬能隙半導體可以提升更高的操作電壓，產生更大的功率並降低能損，相較矽元件的體積也能大幅縮小。
Si 與 C 的化合物碳化矽（SiC）材料能隙可大於 3.0eV；Ga 與 N 或 O 的化合物氮化鎵（GaN）或氧化鎵（Ga₂O₃）能隙也分別高達 3.4eV 與 4.9eV，大家可能沒想到的是鑽石的能隙更高達 5.4eV。

氮化鎵（GaN）或氧化鎵（Ga₂O₃），雖然分別在 LED 照明或是紫外光的濾光光源，已經應用一段時間，但受限於這類半導體材料的特性，其實生產過程充滿了挑戰。例如：要製作 SiC 的單晶晶棒，相較 Si 晶棒的生產困難且時間緩慢很多，以及 GaN 與 Si 晶圓的晶格不匹配時，容易生成差排缺陷（Dislocation Defect）等問題必須克服，導致長久以來相關的製程開發困難及花費高昂，但第三類半導體市場潛力無窮，對於各國大廠來說仍是兵家必爭之地。

寬能隙半導體運用在那些產品上？

現在知名大廠如意法半導體、英飛凌、羅姆等，對寬能隙材料的實際運用均有相當大的突破，如氮化鎵（GaN）在以 Si 或 SiC 為基板的產品已陸續發表，而我們最常接觸到的產品，就是市售的快速充電器，採用的就是 GaN on Si 材料製作的高功率產品。

除了功率提升，因為溫度與熱效應可大幅降低，元件就可以大幅縮小，充電器體積也更加玲瓏小巧，除了已商品化的快充電源領域，第三類半導體在 AI、高效能運算、電動車等等領域的應用也是未來可期。

（延伸閱讀：泛科學—快充怎麼做到又小又快？ 半導體材料氮化鎵，突破工作頻率極限）

現行以矽基材料為主的高功率產品，多以絕緣閘雙極電晶體（IGBT）或金氧半場效電晶體（MOSFET）為主，下圖可以看到各種功率元件、模組與相關材料應用的範圍，傳統 IGBT 高功率模組大約能應用至一百千瓦（100Kw）以上，但速度卻無法提升至一百萬赫茲（1MHz）。而 GaN 材料雖然速度跟得上，但功率卻無法達到更高的一千瓦（1kW）以上，必須改用 SiC 的材料。

SiC 具有比 Si 更好的三倍導熱率，使得元件體積又可以更小，這些特性使它更適合應用在電動車領域。特斯拉的 model3 也從原先的 IGBT ，改成使用意法半導體生產的 SiC 功率元件，應用在其牽引逆變器（Traction inverter）、直流電交互轉換器與充電器（DC-to-DC converter & on-board charger），能夠提高電能使用效率與降低能損。

在未來更高的電力能源需求下，車載裝置除了基本要具備高功率，還需要極高速的充電能力來因應電力補充，車用充電樁、5G 通訊基地台、交通運輸工具、甚至衛星太空站等更大的電力能源需求，相關的電流傳輸轉換，電傳速度的要求以及降低能損，就必須邁向更有效率的寬能隙材料著重進行開發，超高功率的 SiC 元件模組需求亦會水漲船高。

寬能隙半導體在開發生產階段，需進行那些驗證分析？

根據宜特的觀察，晶圓代工廠與功率 IDM 廠商正持續努力研究與開發。不過，新半導體材料在開發初期，會有許多需要進行研發驗證的狀況，近年我們已協助多家寬能隙半導體（WBG）產業的開發與生產驗證。

比如磊晶製程相關的結構或缺陷分析，就可以藉由雙束聚焦離子束（Dual beam FIB）製備剖面樣品並進行尺寸量測或成分分析（EDS），亦可搭配穿透式電子顯微鏡（TEM）進行奈米級的缺陷觀察；擴散區域的分析可經由樣品研磨製備剖面後，進行掃描式電子顯微鏡（SEM）觀察以及掛載在原子力顯微鏡 （AFM） 上的偵測模組-掃描式電容顯微鏡（SCM）判別摻雜區域的型態與尺寸量測。

下圖為 SiC 的元件分析擴散區摻雜的型態，我們可以先用 SEM 觀察井區（Well）的分布位置，再經由 SCM 判斷上層分別有 N 與 P 型 Well 以及磊晶層（EPI） 為 N 型。

另外在摻雜元素及濃度的分析，則可透過二次離子質譜分析儀（SIMS）的技術，下圖 GaN on Si 的元件，先用雙束聚焦離子束（Dual beam FIB）進行剖面成份分析（EDS）判斷磊晶區域的主要成份之後，提供 SIMS 參考再進行摻雜元素 Mg 定量分析濃度的結果，作為電性調整的依據。

除了上述介紹 WBG 元件結構的解析之外，其它產品也都可以透過宜特實驗室專業材料分析及電性、物性故障分析來尋求解答，包括因應安全要求更高的產品可靠度測試與評估，藉由宜特可以提供更完整與全方位的驗證服務。

希望透過本文介紹，讓大家對第三類半導體有更進一步的了解，近期被稱為第四類半導體的氧化鎵（Ga₂O₃）也逐漸躍上檯面，它相較於第三類半導體碳化矽（SiC）與氮化鎵（GaN），基板製作更加容易，材料也能承受更高電壓的崩潰電壓與臨界電場，半導體材料的發展絕對是日新月異，也代表未來會有更多令人期待的新發現。

本文出自 www.istgroup.com。

• 文／樊家欣｜雅文基金會聽語科學研究中心　助理研究員 

P. LEAGUE 最大咖球星林書豪加盟鋼鐵人隊，帶領鋼鐵人打出新氣象，並獲選為籃球單月最有價值球員「三連霸」，堪稱史上第一人！你，也愛打籃球嗎？當你在體育館時，是否有察覺到周圍的聲音跟平常不太一樣呢？ 

迴響，能讓聲音隔空變魔術！

體育館一般有挑高的設計以及較大的室內容積，當其中有聲音產生，傳遞到周圍較硬的介質表面「反射」回來，而產生延遲和失真的現象，稱為「迴響（Reverberation）」。由於空間容積與迴響時間成正比，空間越大，迴響時間隨之延長。沒有進行吸音處理的體育館，運球聲、腳步聲、群眾吆喝聲等人造聲音將迴盪在空間中，聲音必須經過更長的時間才會完全消失，使人在體育館倍感喧騰。

善用設計，打造餘音繞樑的迴響聲學空間 

迴響在不同的空間，會因周圍反射的材質，展現不同的聲景樣貌，例如：音樂廳就是利用各種不同的「形狀」和「材質」來平衡聲音，再將之導向聽眾。

早期音樂廳的「形狀」只有鞋盒式，台北國家音樂廳就是歐洲數百年經典傳統鞋盒式音樂廳，平面觀眾席的聲響很好，但是後面的眺望台座位，由於天花板空間被擋住，與前面造成相異聲場，聲音就顯得不夠飽滿；而高雄衛武營音樂廳，其內部設計柏林愛樂廳一樣，採用的是葡萄園式音響設計，所有觀眾皆處在同一個屋簷下，觀眾席如同葡萄園般由舞台四周錯落展開，享受相同的音場，因此聲響均等優美。

從細部來看，「材質」平坦而堅硬的表面能反彈聲音、柔軟的表面可吸收聲音，粗糙的表面則會將入射的聲波散射。在牆壁和天花板上裝設經特別設計的嵌板，就能使聲音在抵達你的耳朵之前，先被調整並優化^[3]。藉由空間整體的設計，能讓迴響成為小精靈，締造優美的聲學空間。

迴響時間過長，對聆聽語音是個壞消息⋯⋯

美國國家標準協會（American National Standards Institutes, ANSI）於 2002 年建議迴響時間（Reverberation Time）少於 600 毫秒（= 0.6 秒）有最佳的語音理解和學習。在安靜的情境中，如果反射回來的語音較早抵達聽者的耳朵，則原聲和迴響會在聽覺系統裡整合，可能提升語音辨識度（Speech Recognition）；而較晚抵達的迴響，則不會與原聲有加成的作用，反而會遮蔽或模糊原本的聲音，而使語音辨識表現下降。除了語音辨識度之外，也可能因聲音的失真，而使聆聽變得費力。

聆聽費力度（Listening Effort）為一更敏感的指標，在一些迴響時間過長的情境中，即使語音辨識度沒有下降，但聆聽者可能因著迴響，而使聆聽造成負擔，或進一步使記憶或理解力下降^[5]，相關文章可以參考連結。因此，迴響時間過長，會提高語音辨識的難度和增加聆聽費力度。

善用科技，讓聽損者輕鬆聽清楚

一般人在有迴響的地方聽講可能會覺得比較不清楚或費力，而對於有聽力損失的人來說，會更容易受到迴響的不利影響^{[4] [6]}。因此，許多配戴助聽器或人工電子耳的聽損者，在聽講或聲音環境較為複雜的地方會搭配使用輔助聆聽裝置（Assistive Listening Device），如Ｔ線圈（Telecoil，又稱 T-coil）、藍芽及數位遠端麥克風等。此類裝置可將聲音訊號轉換，以無線的方式傳輸至助聽器／人工電子耳，來克服環境中迴響的干擾或距離因素，幫助聽損者聽得更清楚也更輕鬆^{[1] [2]}，相關文章也可參考連結。

綜言之，迴響在不同的聲學空間會產生不同的效應：在設計不良的空間會產生聽覺上的干擾，而在好的聲學空間則能使聆聽成為一種享受；另外，藉著輔助聆聽裝置也能幫助我們克服迴響等外部因素而有好的聆聽！

參考文獻

1. 吳彥玢（2019）。助聽器使用者使用數位遠端無線麥克風系統與動態調頻系統之比較〔未出版之碩士論文〕。國立台北護理健康大學語言治療與聽力研究所。
2. 林郡儀、張秀雯（2016）。校園聽覺環境及聽覺輔具之應用發展。輔具之友，39，29-34。
3. 凌美雪（2018年08月14日）。鞋盒式或葡萄園式、柏林愛樂黃金之音怎麼聽？自由時報。ltn.com.tw。
4. Brennan, M. A., McCreery, R. W., Massey, J. (2021). Influence of Audibility and Distortion on Recognition of Reverberant Speech for Children and Adults with Hearing Aid Amplification. Journal of the American Academy of Audiology, 33, 170-180. Doi: 10.1055/a-1678-3381.
5. Picou, E. M., Gordon, J., Ricketts, T. A. (2016). The Effects of Noise and Reverberation on Listening Effort in Adults With Normal Hearing. Ear and Hearing,37(1), 1-13. Doi: 10.1097/AUD.0000000000000222.
6. Xu, L., Luo, J., Xie, D., Chao, X., Wang, R., Zahorik, P., Luo, X. (2022). Reverberation Degrades Pitch Perception but Not Mandarin Tone and Vowel Recognition of Cochlear Implant Users. Ear and Hearing, 43(4), 1139-1150. Doi: 10.1097/AUD.0000000000001173.