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又一個黑科技:由腦神經訊號直接轉譯出合成語音,成真啦!

活躍星系核_96
・2019/05/01 ・1344字 ・閱讀時間約 2 分鐘 ・SR值 470 ・五年級

上周(4月24日)剛出爐,熱騰騰的「 Nature 」,有一篇論文「 Speech synthesis from neural decoding of spoken sentences 」(利用神經解碼技術對整句口語的語音合成),是由加州大學舊金山分校神經外科系的  Edward F. Chang  領導的研究團隊所發表。

在腦部植入電極,就可以讀出語音了?圖/pixabay

心領神會不是神話?

研究團隊與腦袋裡已經為了治療癲癇而植入電極陣列的病人合作,讓他們講數以百計的句子,利用植入的電極紀錄腦部活動,將句子的內容、說這些句子時發音器官(舌頭、嘴唇、下顎等)的運動模式、以及對應的大腦電訊號的紀錄,作為遞迴神經網路( recurrent neural network )的訓練資料集,然後讓受試者在心中默唸句子,再將此時記錄到的腦波輸入訓練好的神經網路。神經網路的不是直接輸出句子,而是由腦訊號先轉成「發音器官的運動」,再以這些器官的動作模擬出合成語音。

測試結果顯示,聽了 101 句由腦波直接轉譯的句子,測試者可以分辨出 70% 左右。

植入大腦中的電極陣列。圖/Nature News

物理學家史蒂芬‧霍金,因罹患漸凍人症,做了氣切手術無法說話,所以得靠語音輔助系統與別人溝通,必須一個字母一個字母輸入,然後合成語音,這種方式講話超慢,大約每分鐘只能講十個字,本研究可以達到正常講話的速度,每分鐘約 150 個字。

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因罹患漸凍人症,而必須依靠語音輔助系統才能表達的霍金。圖/wiki

過去類似的技術只能轉譯一個一個的單字,這次能夠說出整個句子,是技術上的一大突破。由於人工智慧輸出的不是變化繁複之極的人類語言,而是相對單純的發音運動,所以不需要太大的訓練資料集。

  • 你聽懂了嗎?由腦波轉譯的語音檔。音源:Nature News Credit: Chang lab, UCSF Dept. of Neurosurgery

鋼彈故事中的科技逐漸成真

鋼彈世界裡面的兩大不可思議黑科技:「米諾夫斯基粒子」,與能夠讀取駕駛員腦波,並增幅直接操控機體的「精神感應框體 Psycho Frame 」。上回講了米諾夫斯基核融合爐(只是內容物不含米諾夫斯基粒子);今天的報導告訴我們,距離製造出 Psycho Frame 與「強化人間」的日子又接近了一步!

獨角獸鋼彈Psycho Frame的暴走,不過這已經是超自然現象了,不是一般的Psycho Frame。圖/Sunrise, BANDAI
。

只是想起來有點恐怖的是,以前拷問俘虜的時候用的是嚴刑拷打與自白劑,有了這個技術,只要電極一接,腦袋裡想什麼就可以直接讀取,根本就是反烏托邦世界……

什麼?跟物理學無關?以電極讀取神經電訊號的神經電生理學、由發音器官運動模擬聲音的聲學,當然都是物理學啊!超有關的好不好!

資料來源

 

  • 本文轉載自東海大學應用物理系粉絲頁,歡迎追蹤!
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活躍星系核_96
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活躍星系核(active galactic nucleus, AGN)是一類中央核區活動性很強的河外星系。這些星系比普通星系活躍,在從無線電波到伽瑪射線的全波段裡都發出很強的電磁輻射。 本帳號發表來自各方的投稿。附有資料出處的科學好文,都歡迎你來投稿喔。 Email: contact@pansci.asia

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從奈米微塵到化學氣體, HEPA 與活性碳如何聯手打造純淨空氣?
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/04/17 ・4433字 ・閱讀時間約 9 分鐘

本文由 Amway 委託,泛科學企劃執行。

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,而是一片外觀像紙一樣的 HEPA 濾網
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 / 圖片來源:envato

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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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)」 / 圖片授權:Shutterstock

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。

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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)。

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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。
活性碳如何從物理攔截跨越到分子吸附? / 圖片來源:Amway

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。

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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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鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
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聲音的DNA:聲紋辨識
雅文兒童聽語文教基金會_96
・2023/01/14 ・2473字 ・閱讀時間約 5 分鐘

  • 文/洪萱眉 雅文基金會聽語科學研究中心 助理研究員

在如今這個網路時代,人人在日常生活中都常要透過帳號、密碼來辨識身份,不管是提款卡、行動裝置(手機、筆電、平板)、網路銀行、行動支付等,都需設定一組帳號密碼來辨識自己的身份。

為了不讓自己的帳號被駭,每次都得抓破頭來設定,太簡單擔心被破解,太複雜又怕自己記不住。更煩人的是,每個平台的密碼設定都有自己的規則,有些要求要有特殊符號,有些則要求英文大小寫和數字都要有。

於是,為了兼顧安全與便利性,越來越多廠商使用指紋辨識來解鎖,這樣既不用擔心忘記密碼,也不容易被盜用。然而,你知道,我們的聲音其實和指紋一樣,也能進行身份辨識嗎?

專屬個人的聲音密碼

每個人的聲音都有獨特性,和指紋一樣能進行身份辨識。圖/freepik

聲音跟指紋一樣,都有獨一無二的特定性,而在利用聲音的特性做辨識時,就稱為聲紋辨識。我們接到熟識親朋好友來電時,他們不用說他是誰,我們只要一聽到聲音就能辨識。這是因為每個人的說話特性不同,聽聲音就能辨識說話者。而我們的語音訊號中可供辨識的因素,主要可分為三個面向[1]

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  • 發音器官的差異:因每個人的發音器官差異,如口腔形狀、聲帶長短粗細不同,造成每個人的聲音特性有所不同。例如,當小朋友前排乳牙掉了時,說話時會有俗稱「漏風」的感覺,就是因為口腔的共鳴特性變了而造成的;而男生的聲帶比女生的要長且粗厚,振動頻率較低,因此聲音較低沈。
  • 說話方式的差異:每個人的說話習慣的不同,像是說話的語速、語氣、抑揚頓挫、咬字清晰度、口音等等。比如電話一接通,就聽到大聲又連珠炮似的說話,馬上就知道是樓上的王阿姨要找媽媽。或是一聽到緩慢溫柔充滿感情的台灣國語,就知道是阿嬤從台南打電話來了。
  • 說話內容的差異:生長背景、教育程度、社經地位的不同,使說話內容有所差異,例如:用詞、句型等等。像巷口賣水果的阿伯和他讀中文系的女兒,同樣要向顧客自賣自誇鳳梨有多甜,女兒也許會說「那甜蜜的滋味藏著一絲微微的酸,就像那年夏天的初戀」,阿伯則可能會說「帥哥偶謀騙你,這粒旺來跟我女兒的笑容一樣甜啦!」

上述的這些差異都可作為我們辨識說話者的依據。而其中說話方式和內容可能被他人學習、模仿,只有發音器官的差異是天生的,無法被模仿且在分析,所以許多辨識系統是採用發音的聲學特徵(acoustic features),例如,聲音頻率(高/低)、音色(如:輕柔、渾厚)等特性都可作為辨識的依據[1]

聲紋比對辨身分

聲紋辨識和指紋一樣,皆為生物辨識的一種。從人類的身上萃取出具有身份鑑別能力的特徵,如:指紋、聲音,將此特徵經處理、分析後儲在系統裡,日後可依據此特徵來辨識使用者的身份。利用我們獨特的聲音來辨識身份的聲紋技術,亦可稱為「語者辨認」或「說話人辨認」(speaker identification)[2]

聲紋辨識的過程包含兩個階段:1. 聲紋提取(voiceprint extraction)。2. 聲紋比對(voiceprint comparison)。在確認說話者的身分之前,要先有說話者的聲音語料,依說話者提供的聲音語料進行分析,並建立專屬他的聲紋模型

一般在處理語音訊號時,會將音檔切割成小區段的方式來處理、進行分析,透過聲譜圖上的資訊來分析說話者的聲音頻率、音強、抑揚頓挫等建立專屬他的聲紋模型,並將其聲紋資訊存到系統裡。就像將我們的指紋存到手機的系統裡一樣,可以比對我們登錄系統裡的生物資訊來進行身份的核對。

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當系統裡存有說話者的聲紋資訊後,其實就就能快速的進行一對一的說話者身份驗證(speaker verification),或是進行一對多的說話者辨認(speaker identification),從眾多人找出誰是說話者[3]

聲紋辨識不只可以抓犯人,還可以……

上述的聲紋辨識,是不是會讓你聯想到在看影集時,劇中的刑警從報案中心的人聲或是搜集回來的錄音檔中,辨識出報案人或犯人的身份。一般大家的印象會覺得聲紋辨識只會出現在刑事調查中,但其實日常生活中已經有用到聲紋來辨識身份囉!比如,智慧型手機的語音助理,只要說出關鍵詞:「嘿,Siri」、「OK Google」就能啟動AI回應。

其實,這個過程就是擷取聲音特徵,並與之前登錄的音檔互相比對,進行說話者的身份認證。除此之外,越來越多的金融機構也開始引進這項技術,憑聲音來確認身份,這樣除了可以取代回答冗長的問題來確認客戶身份、提高便利性外,也同時提高了安全性[4]

除了辨識身份,聲紋辨識其實也能應用在其他地方。現在也有許多研究團隊開發各種聲紋科技的應用,例如:透過大數據的聲音比對,由電腦判斷出鳳梨的好壞[5]、或是辨識青蛙叫聲的APP [6]等,這些也都是運用到聲紋辨識的原理。想必聲紋科技的發展會是一種趨勢,未來會有越來越多的場合都能運用此技術,讓我們拭目以待!

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現今生活中越來越多使用聲紋辨識技術。比如,現代人不可分開的智慧型手機,對手機的語音助理說出關鍵台詞,就能啟動AI的回應。圖/freepik

參考資料:

  1. 王小川。(2009)。說話人辨認。語音訊號處理(第二版,頁12-2 – 12-12)。全華圖書。清華大學電機系。淺談語者辨認http://web.ee.nthu.edu.tw/p/404-1175-11508.php?Lang=zh-tw
  2. Phonexia. (n.d). What Is Voice Biometrics?https://www.phonexia.com/knowledge-base/voice-biometrics-essential-guide/
  3. 緒方憲太郎。(2022)。語音科技將會如何改變未來。聲音經濟學(林詠譯,頁159-191)。商周出版。
  4. 洪明生、蘇晟維。(2022/12/11)。大數據聲紋比對判斷好壞 選鳳梨用「聽」的! Yahoo!新聞。取自:https://bit.ly/3Vrh2Hf
  5. 上游新聞市集。(2022/8/25)。現在是哪隻青蛙在叫?「蛙抵家」APP幫你聽聲認蛙!青蛙辨識軟體,揪你幫台灣錄蛙聲。取自:https://today.line.me/tw/v2/article/7NjZrr8
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雅文兒童聽語文教基金會_96
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雅文基金會提供聽損兒早期療育服務,近年來更致力分享親子教養資訊、推動聽損兒童融合教育,並普及聽力保健知識,期盼在家庭、學校和社會埋下良善的種子,替聽損者營造更加友善的環境。

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一起寫下圓周率迎接 π day!你可以寫到第幾位?
PanSci_96
・2021/03/14 ・347字 ・閱讀時間少於 1 分鐘 ・SR值 450 ・四年級

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「π 等於 3.14 」這個觀念在學生時期深植人心,平時我們加以運算也多是套用這個數字,更後面的位數便較少為人所記得 (。ŏ_ŏ)

一年一度的 3 月 14 日是圓周率日,它的確立首先由美國麻省理工學院倡議,到 2009 年美國眾議院正式通過將每年的 3 月 14 號設定為「圓周率日」(Pi day)。

3 月 14 日同時也是科學家愛因斯坦(Albert Einstein)和思想家卡爾.馬克思(Karl Marx)的生日,以及宇宙學家史蒂芬.霍金(Stephen Hawking)的忌日。

為了度過這個特別的日子,泛科學準備了一小活動!想和大家一起接力蓋樓慶祝 Pi day!

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參加方法如下:

1. 在本文底下留言任一數字進行接龍(你可以留了又留留了又留喔!)

2. 成功接到下一個數字的夥伴,留言框會出現藍色數字,表示你接到的位數

3. 接龍成功的科夥伴也有機會獲得我們的小獎勵ヽ(●´∀`●)ノ

現在已經來到小數點後 324 位囉!

共有 58 位科夥伴,用 672 則留言,一起寫下圓周率!
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