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科學家進軍貓咪唱片市場

陸子鈞
・2012/03/27 ・1199字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 538 ・八年級

有些寵物主人會在出門後,為了狗兒貓兒開著廣播一整天,不過電台的選擇就取決於主人個人的喜好了。研究寵物音樂偏好的查理斯‧雪頓(Charles Snowdon)說:「我們通常會假設寵物也喜歡我們自己偏愛的音樂:喜歡莫札特的狗主人,就會假設狗兒也喜歡莫札特;愛搖滾樂的狗主人就假設狗兒也愛搖滾樂。」

別於過去認為音樂是人類所獨有的現象,越來越多研究發現,動物有聆聽音樂的能力。威斯康辛大學麥迪遜校區(University of Wisconsin, Madison)的動物心裡學家雪頓先前發現,動物的心跳會和不同鼓聲同步。牠們享受「為牠們量身打造的音樂」-不同種類動物熟悉的音調、音色和節奏。

音樂都和音階有關-人類喜歡的音樂皆由人類發聲及聽力範圍內的聲音、能理解的音調組成;節奏,和我們的心跳頻率接近。若音調超過我們理解範圍,就會顯得刺耳;節奏太快或太慢,就會不易辨識。

對動物來說,人類的音樂太過刺耳、難以理解。動物的音域還有心跳頻率和人類大不同,顯然在我們耳裡的美聲,並不能讓牠們喜歡。研究顯示,動物普遍對人類的音樂沒有反應。於是雪頓和作曲家,同時也是大提琴演奏家的泰伊(David Teie)合作,試圖打造動物專屬的音樂。

時間回到2009年,研究人員作了一首獻給狨猴(tamarins)的曲子-比人類的音域高三個八度音、且節奏是人類心跳速度的兩倍快。這首曲子在我們聽來非常刺耳,但對狨猴來說,這才是音樂;牠們聽了之後,看起來表現激動。若播放較慢的「狨猴民謠」,牠們則表現得冷靜。

現在,雪頓和泰伊要打進貓兒的音樂市場。

「我們有些進展中的研究,將音頻調整到貓的音域範圍,並以牠們休息時的心跳速度作為節奏速度」,雪頓在受訪中表示,「我們發現,比起人類的音樂,貓兒較愛那些頻率和他們相近的曲子」。

雪頓也成立公司「Music for Cats」,在線上發售這些貓兒音樂,一首為1.99美元。

創作狗兒音樂比較麻煩,因為不同品種的狗,體型、音域和心跳頻率差異很大。不過大型犬,像是拉布拉多或獒犬,音域和男性成人相近,「所以我預期,和吉娃娃之類的小型犬相比,大型犬對一些人類的音樂較有反應」,雪頓說。

事實上,一些狗的確對人類音樂有情緒反應。皇后大學(Queen’s University)的心理學家威爾斯(Deborah Wells)所主持的研究發現,狗兒能分辨不同風格的人類音樂。「我們的研究結果顯示,狗兒聽到不同風格的音樂,會有不同的行為反應。舉例來說,古典樂讓牠們表現放鬆;重金屬搖滾則讓牠們躁動」,威爾斯表示。

考慮到能取悅家中的寵物(大王),已經有許多科學家投入動物音樂研究領域。不過就算有多少專為貓、狗、猴子創作的音樂,牠們也不會像人類一樣這麼享受音樂,因為-雪頓的研究發現,牠們缺少一項重要而人類擁有的音樂能力-相對音感(relative pitch)。

雪頓說:「動物有極佳的絕對音感,但他們缺少相對音感。牠們能藉由學習,認出同一音調下的連續音符,不過如果升降調,動物就一點也認不得。」

人類以別於動物的方式在理解音樂。

資料來源:Discovery News: WHAT MUSIC DO PETS PREFER? [Mar 20, 2012]

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陸子鈞
295 篇文章 ・ 4 位粉絲
Z編|台灣大學昆蟲所畢業,興趣廣泛,自認和貓一樣兼具宅氣和無窮的好奇心。喜歡在早上喝咖啡配RSS,克制不了跟別人分享生物故事的衝動,就連吃飯也會忍不住將桌上的食物作生物分類。

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運動聽音樂,讓你越動越活躍!
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2022/08/15 ・2255字 ・閱讀時間約 4 分鐘

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你有過邊聽音樂邊跑步的經驗嗎?讓我們先來看一段動畫,再開始今天的主題!動畫裡的主角阿辰有個熱愛跑步的阿公,他想要挑戰路跑,於是向阿辰下戰帖,想看誰可以先跑完四圈操場。沒想到,原本落後的阿辰,戴上耳機後,竟然逆轉局勢,贏得了比賽。這究竟是什麼魔法?為什麼音樂能讓阿辰瞬間變成飛毛腿呢?

「音樂關鍵字(Unlocking Music)」EP2:奔跑吧!阿公(Go, Grandpa, Go!)。影/YouTube

日常生活中的音樂與運動

2014 年,美國音樂潮牌 Sol Republic 調查 1,000 位民眾使用耳機的習慣,有 62% 的民眾表示「一整天沒有聽音樂,比一整天沒有社交活動」更糟,另外也有 40% 的民眾表示,如果沒有搭配音樂,他們想要運動、鍛鍊身體的欲望就會大幅降低。

在臺灣,如果你曾經踏進健身房或運動中心,想必聽過從喇叭傳出來的快節奏音樂,或是看過不少人戴著耳機跑步、舉重、騎飛輪。如果你在學校或熱鬧的商圈看過街舞表演,通常也都是選用節奏明快的流行歌。可是,為什麼音樂和運動有關呢?一邊運動,一邊聽音樂,真的對我們有幫助嗎?如果有,背後的科學原理又是什麼?

聲音如何穿越耳朵、抵達大腦?

想知道為什麼音樂和運動有關,就得先瞭解聲音如何穿越耳朵、抵達大腦。

從生理構造來看,我們的耳朵可分為三部分:外耳、中耳和內耳。外耳負責將接收到的聲波傳入中耳。中耳有「耳膜」和「聽小骨」,能夠增強聲波,將聲波轉換成內耳能夠解讀的訊號。內耳有「耳蝸」和「前庭系統」,分別掌管聽覺和平衡感。這兩個結構會在末端合體,成為「前庭耳蝸神經」,也就是 12 對腦神經中的第 8 對,可以將聲音訊號直接送進大腦。

聽小骨(綠色)、耳蝸(粉紅色)與前庭耳蝸神經(藍色)。圖/iStock

擅長平衡、喜歡打節拍的前庭系統

說到平衡感,那就和運動有關了!前庭系統的功能就是穩定身體,讓我們走路時不易跌倒、運動時能保持平衡,眼睛追蹤移動物體時,也不至於暈頭轉向。這些都要歸功於前庭系統裡頭的「半規管」和「耳石」,前者感知旋轉,後者感知重力與加速度。

如果我們一邊跑步一邊聽音樂,讓節奏規律的低頻重拍經由前庭系統刺激大腦,就能讓大腦誤以為是雙腳落地的低頻聲響。如此一來,大腦就會透過前庭系統發送訊號給肌肉,幫助腳步保持規律。換句話說,如果音樂節奏與步伐速度相近,跑起來就能更輕鬆;反之,如果換成節奏較慢的音樂,前庭系統就會讓我們不自覺放慢腳步,導致運動效果不佳。

研究顯示,聽音樂運動「效果十分顯著」

早在 1911 年,美國統計學家艾爾斯(Leonard Ayres)就發現,如果賽道旁有樂隊演奏,自行車選手踩踏板的速度也會隨之加快。[1] 2012 年,英國雪菲爾哈倫大學(Sheffield Hallam University)的研究進一步證明,相較於踩踏速度沒有和音樂節拍同步的選手來說,同步選手的耗氧量減少 7%,意思就是比較不容易疲累或缺氧。由此可見,音樂就像身體的節拍器,可以穩住運動節奏,減少體力耗損。[2]

2017 年,印度幾所大學的醫學院教授共同研究音樂對青少年運動表現的影響。這些教授找來 50 位年齡介於 19 到 25 歲的學生,讓他們連續 10 個早晨在跑步機上運動,速度不限,累了就可以停下來。研究數據顯示,在沒有播放任何音樂時,男性的平均運動時間約為 26 分鐘,女性則是 18 分鐘;相較之下,當他們聆聽各自喜歡的音樂時,男性的平均運動時間可以達到 42 分鐘,女性則是 31 分鐘,前後有非常明顯的落差。[3]

音樂能夠顯著延長青少年的慢跑時間。圖/IJPPP

2020 年,美國桑福德大學(Samford University)的研究也顯示,只要在暖身時,聆聽喜歡的音樂,就可以提高臥推槓鈴的表現。雖然臥推速度幾乎沒有差異,如圖(a),可是臥推次數明顯增加。根據圖(b)的數據,如果聆聽不喜歡的音樂(NON-PREF),平均只能推 11.1 下,經過兩分鐘休息後,只能再推 8.0 下;但如果聆聽喜歡的音樂(PREF),平均可以推 13.5 下,經過兩分鐘休息後,也可以再推 9.4 下,可見聽音樂運動的效果確實非常顯著。[4] 

研究顯示,只要在暖身時,聆聽喜歡的音樂,就可以提高臥推槓鈴的表現。圖/JFMK

註解

參考資料

  1. Sound Over Pounds: Survey Finds Two Out Of Three People Cut Their Workout Short Or Ditch It Completely Without Headphones
  2. 認識耳朵 – 歡迎光臨林口長庚耳鼻喉部
  3. Let’s Get Physical: The Psychology of Effective Workout Music
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音樂不只仰賴感性,理性的科學知識是認知的基礎。——新銳節目《音樂關鍵字》
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2022/08/01 ・2689字 ・閱讀時間約 5 分鐘

  • 文/陳彥諺

我們的生活中充滿了音樂。走在大街上,路邊潮流服飾店家放著節奏明快的流行樂,轉個彎,進入咖啡廳,裏頭播放著的是變化豐富的爵士樂,再戴上耳機,接續手機中上次播放的樂曲,忍不住就跟著旋律搖頭哼唱。

你喜歡音樂嗎?高三的阿辰很喜歡。作為一個喜愛音樂的青少年,他並不滿足於單純的欣賞而已,為了進一步靠近音樂,他還加入搖滾樂社,擔任貝斯手,並且,當談到音樂的相關現象,阿辰總能侃侃說出背後的原理從何而來。

阿辰不僅僅是熱愛音樂的高中生,他的另一個重要身份是——《音樂關鍵字》的男主角。

阿辰不僅僅是熱愛音樂的高中生,他的另一個重要身份是——《音樂關鍵字》的男主角。圖/音樂關鍵字

做音樂的關鍵——理性

《音樂關鍵字》是由客家電視台花費長達三年的時間製作而成,一共八集,每集皆為 10 到 20 分鐘左右,是結合 3D 動畫及原創音樂的科普動畫。

篇幅雖短,但兼具理性與感性,作為自然科學與人文藝術的對話與結合,《音樂關鍵字》內容一點都不馬虎。除了透過角色之間的有趣互動,傳達有歡笑、有淚水、有世代溝通等橋段的溫暖故事外,更藉由故事為引子,每集說明 2 至 3 個音樂相關的科學知識。

許多人談到「音樂」,便認為那是「感性的產物」,言下之意是,音樂似乎是由抽象的情感所主宰,不過如果要能掌握聲音、有效率的做出自己想要的音樂,背後牽涉的其實是理性的科學原理——理性,是建立認知的基礎。

《音樂關鍵字》藉由故事為引子,每集說明2至3個音樂相關的科學知識。圖/音樂關鍵字

試想,當我們心中有著豐沛情感,想藉由音樂表達出來,該怎麼做呢?首先必須正確了解聲音本身的性質,包含了響度、頻譜、直達聲音、殘響、泛音、共振等聲學知識,也須掌握人體的前庭系統、酬賞系統等生理層面的認知後,才能正確地欣賞、理解且運用,讓音樂順利成為表達情感的媒介。若不能正確掌握音樂知識,便容易發生「怎麼好像怪怪的?」卻說不出所以然,也無從改善的窘況。

科學知識不複雜,《音樂關鍵字》用故事解答

音樂的科學知識聽起來很複雜嗎?一點也不。在《音樂關鍵字》的動畫裡,生硬的聲學知識、艱深的人體系統概念等,透過專業物理教師、音樂顧問提供的知識概念,再經劇組人員以生活事件及場景串連,音樂的科學知識便能在短短十分鐘內,讓人看著影片就已輕鬆掌握。

比如,EP06〈你好,我叫江東平〉中,藉由青少年阿辰與患有自閉症的江東平,兩人攜手協作共創一曲的故事,讓大眾看見自閉症學童的狀況,以及「音樂」可以如何有效治療,協助自閉症患者逐漸融入常人生活。

在 EP06〈你好,我叫江東平〉中能看見自閉症學童的狀況,以及「音樂」可以如何有效治療,協助自閉症患者逐漸融入常人生活。圖/音樂關鍵字

江東平是高功能自閉症,智商其實和一般人無異,不過由於大腦內的聽覺區附近、額葉、邊緣系統的結構或功能異常,導致自閉症患者出現了社交溝通及語言使用的障礙。腦科學研究進一步指出,在音樂治療的過程,可增強聽覺區附近、額葉、邊緣系統三者的連結,因而增強社交能力、共享式注意力、語言能力等。

青春總是充滿騷動與不安,也因此許多青年朋友們很著迷於重金屬音樂,不過,要如何發出如同野獸般的嘶吼聲同時不傷及喉嚨呢?為什麼當主唱用吼音唱歌,就會聽不清楚歌詞呢?EP03〈吼〉這一集中,從發聲原理切入,給了觀眾十分詳盡的解答。

由於人類有真聲帶與假聲帶,假聲帶位於真聲帶之上。當肺部空氣受到擠壓,從氣管上衝,通過聲帶之間的夾縫造成振動,便會發出聲音。振動真聲帶所發出的聲音,因為振動頻率固定,有清晰的音高,不過吼音特別會用到假聲帶,而假聲帶的振動往往不規律,發出的聲音不具清晰的音高,在音階與聲調不明顯的情況下,就難以聽懂吼音所唱出的歌詞了。

要如何發出如同野獸般的嘶吼聲同時不傷及喉嚨呢?答案就在 EP03〈吼〉這一集中。圖/音樂關鍵字

《音樂關鍵字》的開篇 EP01〈尋聲〉則是一個在具有科學教育性同時,格外感人的故事。

阿辰喜歡捕捉聲音,自己存錢買了一套錄音設備錄製動物的聲音。某次,在他潛入森林,偶然遇到了一座廢墟,裡頭的鬼魂央求阿辰在陽光出來前,替他們錄製作品。

由於鬼魂不能移駕到專業錄音室,阿辰只能以簡易設備錄音,他注意到了「場域」的限制。由於聲波在遇到障礙物時會反射,當聲波在封閉且無吸音物品的空間裡,便會快速地從四面八方反彈,當反射的時間間隔少於 0.1 秒,就會產生混合餘音,造成「殘響」。不過,阿辰利用他的音樂知識解決問題,順利替鬼魂們錄音,也是在錄音同時,阿辰才發現自己已經遺忘許久的秘密。

最終章 EP08〈搖滾夢想〉,阿辰與高中社團夥伴們站上了搖滾舞台,他們用充滿破壞性與雜質的音樂榮獲第一名,而出生醫生世家的阿棋是他們的重要音樂夥伴。

最終章 EP08〈搖滾夢想〉,阿辰與高中社團夥伴們站上了搖滾舞台,他們用充滿破壞性與雜質的音樂榮獲第一名。圖/音樂關鍵字

不打算考醫學系的阿棋,家裡的人並不了解他喜愛的搖滾樂,卻願意支持他走一條不同的路,因為阿棋就像是搖滾樂中不能沒有的「雜質」,特殊而豐富的雜質,會使得搖滾樂聽起來格外有渲染力。一個乾淨清楚的樂音,在頻譜軟體上看來是一系列頻率成整數比的泛音,但搖滾樂中為了追求聽覺的刺激,會以特殊演奏技法、效果器等,讓相鄰泛音之間出現雜質,以表現音樂張力。

各大平台皆可收看《音樂關鍵字》

《音樂關鍵字》除了科學知識內容豐富扎實外,3D 動畫也別具風格,視覺也是享受,此外,節目中選用的音樂類型多元,貼合現代人的閱聽喜好,更由專業音樂人譜曲、填詞、配唱,內容好看又好聽。

目前《音樂關鍵字》已上架到客家電視台、Youtube 頻道囉,只要搜尋節目名稱,即可找到收看連結!

此外,精心製作的節目原曲,也可上 StreetVoice節目官網 收聽喔!

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貓的痛,AI懂?——貓臉疼痛辨識技術
胡中行_96
・2022/07/18 ・3111字 ・閱讀時間約 6 分鐘

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人類必恭必敬稱家貓為「主子」,並自貶為「奴才」。陛下身體微恙,一團絨毛癱軟,表情內斂,叫貓奴如何揣測上意?懷疑牠受苦,便心急如焚。幾乎上演《還珠格格》裡,人家紫薇說沒事,爾康卻捨不得的虐心互動。貓咪說不定覺得:「……有這麼多人關心我,我已經不痛了……」人類仍在一邊:「可是,我好痛!」[1]

給人類用的「視覺類比量表」(上)和「臉譜疼痛量表」(下)。圖/Yale University

在治療人類時,醫護人員會用視覺類比量表(Visual Analogue Scale)、臉譜疼痛量表(Wong-Baker faces pain scale)或 FLACC 量表[註] 等工具,來評估患者疼痛的狀況。前二者靠病人自我評估,以數字或表情,象徵由舒適無恙,漸進到痛徹心扉的程度差異。 FLACC 則是醫護觀察嬰幼兒或無法言語溝通者,就其身體不適產生的行為變化來計分。[2] 儘管每個人敏感的程度不同,至少單一病患前後的得分,能相互對照出疼痛是否得到緩解,或者更加惡化。因此,這些量表均可視為有效測量疼痛的方法。

問題是有口難言,又行徑鬼祟的貓咪怎麼辦?人貓猜心的瓊瑤戲碼,自古不斷重演,沒完沒了。

直到有天,獸醫們看不下去了…

  

「貓咪苦臉量表」介紹影片。來源:Research Square on YouTube

  

貓咪苦臉量表

2017 年的時候,加拿大蒙特婁大學 Paulo Steagall 副教授以及他的團隊,招募了一票被送急診的病貓。在得到飼主同意後,他們比較疼痛的病貓、服用止痛藥的病貓,還有健康貓咪的表情舉止,研發出「貓咪苦臉量表」(Feline Grimace Scale),並將結果發表於 2019 年的《科學報告》(Scientific Reports)。[3, 4] 其中列出幾個徵兆,可依級別給分,就此將貓咪的疼痛量化:

耳朵姿態(ear position):貓耳的尖角向外分開,並略為朝後旋轉。[3, 5]

圖/參考資料 5

瞇眼程度(orbital tightening):上下眼瞼之間的空隙,小於眼睛的寬度,或是完全緊閉。[3, 5]

圖/參考資料 5

口鼻緊繃(muzzle tension):口鼻(即臺語所謂「喙管」的部位)由圓轉扁,而呈橢圓形。[3, 5]

圖/參考資料 5

觸鬚變化(whiskers change):觸鬚從平常放鬆的圓弧,撐直且稍微向前。[3, 5]

圖/參考資料 5

頭部位置(head position):原本處於全身最高處的貓頭,降至低於肩膀,並往下垂。[3, 5]

圖/參考資料 5

  

貓臉疼痛辨識技術

目前受惠於物種專屬苦臉量表的,除了貓,還有鼠、兔、馬、羊、豬和貂等動物。受過訓練的獸醫,能精準判讀牠們的表情,用這些工具,來評估牠們的疼痛指數。隨著科技的進步,到了 2022 年《科學報告》期刊再次關懷貓咪的痛楚時,另一群科學家拿出「貓臉辨識技術」,試圖取代專業的肉眼觀察。[6]

  

臉部辨識技術:照片>以眼睛為基準,進行臉部校正>調整尺寸。
圖/Serhan YH, HAKAN Ç, and RİFAT E. (2016) ’A comprehensive comparison of features and embedding methods for face recognition.’ Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences, 24, 1, 24.

  

臉部校正

臉部校正是建立辨識系統的要務。先調整貓臉的特徵(landmarks,即照片上標有號碼的黑點),讓它們在空間中對齊,減少幾何上的變異,方便接下來的步驟進行。原則上,校正後的貓臉必須:[6]

  1. 在畫面正中央;
  2. 旋轉直到雙眼的連線呈水平;
  3. 尺寸都約略相同。

圖/參考資料 6 ,figure 1

  

模型1:特徵基準(landmark-based)

在找到貓臉的特徵後,依據「貓咪苦臉量表」的觀察部位,將貓臉特徵(黑點)分為:左眼右眼額頭與耳朵,以及口鼻和觸鬚,四個區塊向量。然後,多加一些貓鼻子的照片,進行「資料擴增」(data augmentation),[6] 彌補原始資料的不足,以強化機器學習。[7] 不過,團隊事後發現,這次的資料擴增,成效不彰。[6]

圖/參考資料 6 ,figure 3

處理這些照片的計算模型,是一種叫做「多層感知器」(Multi-Layer Perceptron)的人工神經網路(artificial neural network)。[6] 就像人的神經系統,有好多神經元相互連結,將輸入的資料從上一層送到下一層,經過多層運算後再輸出。[8, 9]

  

模型2:深度學習(deep learning)

研究團隊把大量沒有標註特徵的貓照,在校正角度和尺寸後,餵給 ResNet50[6] 這是一種有五十層的深度學習模型,早已預先訓練好怎麼逐層辨識貓咪的輪廓、曲線及其它識別特徵。[10] 套用該模型的同時,還要進行實驗需要的特定調整,例如:加上「痛」與「不痛」的分類標籤。[6]

  

貓的痛,AI 有多懂?

上述兩個模型的實測,在判讀貓咪是否疼痛時,都有超過 72% 的準確率,算是相當不錯的成果。不過,在完全替代人工判讀之前,可能還要擴建訓練辨識系統的資料庫。因為當初請來的照片模特兒,是 29 隻準備接受卵巢子宮切除術的短毛母貓,年紀約幾個月到一歲多。拿牠們術前、術後,以及使用止痛劑前後的照片來訓練 AI ,雖然是個不錯的點子,但無法代表多元的貓咪社群。[6] 將來的實驗,若能涵蓋其他性別、年齡和品種,相信貓咪們會覺得更加窩心。

  

備註

FLACC 量表: FLACC 是臉(face)、腿(legs)、活動(activity)、哭(cry)與  安撫(consolability)的縮寫。每個項目依觀察到的狀態,給 0 到 2 分,總分最高 10 分。[2]

  

參考資料

  1. 瓊瑤經典台詞》小時候看超感動,長大看卻啼笑皆非的 7 大經典場景(風傳媒,2020)
  2. Pain assessment and measurement (The Royal Children’s Hospital Melbourne, 2019)
  3. Evangelista MC, Watanabe R, Leung VSY, et al. (2019) ‘Facial expressions of pain in cats: the development and validation of a Feline Grimace Scale’. Scientific Reports, 9, 19128.
  4. Me-owch — could resting cat face tell us about kitty’s pain? (CBC, 2020)
  5. Feline Grimace Scale – Practice your pain assessment skills using the FGS! (Université de Montréal, 2019)
  6. Feighelstein M, Shimshoni I, Finka LR, et al. (2022) ‘Automated recognition of pain in cats’. Scientific Reports, 12: 9575.
  7. 2021 iThome 鐵人賽-DAY21 資料正規化與資料增強(Data Normalization & Data Augmentation)(IT邦幫忙,2021)
  8. 2019 iT 邦幫忙鐵人賽-06. 深度學習的架構分析:多層感知器(IT邦幫忙,2019)
  9. 神經網路(IBM,2020)
  10. 何謂遷移學習?(NVIDIA,2019)
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胡中行_96
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曾任澳洲臨床試驗研究護理師,以及臺、澳劇場工作者。 西澳大學護理碩士、國立台北藝術大學戲劇學士(主修編劇)。邀稿請洽臉書「荒誕遊牧」,謝謝。