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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・2019/05/01 ・1344字・閱讀時間約 2 分鐘・SR值 470

・五年級

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原文自東海大學應用物理系臉書

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。

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。

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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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

Brain signals translated into speech using artificial intelligence
Anumanchipalli, G. K., Chartier, J., & Chang, E. F. (2019). Speech synthesis from neural decoding of spoken sentences. Nature, 568(7753), 493.

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

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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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停工即停薪：如何證明你的時間值多少？車禍背後的認知 x 情緒 x 金錢 x 法律大混戰

鳥苷三磷酸 (PanSci Promo) ・2026/01/09 ・3286字・閱讀時間約 6 分鐘

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本文與 PAMO車禍線上律師合作，泛科學企劃執行

走在台灣的街頭，你是否發現馬路變得越來越「急躁」？滿街穿梭的外送員、分秒必爭的多元計程車，為了拚單量與獎金，每個人都在跟時間賽跑。與此同時，拜經濟發展所賜，路上的豪車也變多了。

這場關於速度與金錢的博弈，讓車禍不再只是一場意外，更是一場複雜的經濟算計。PAMO 車禍線上律師施尚宏律師在接受《思想實驗室 video podcast》訪談時指出，我們正處於一個交通生態的轉折點，當「把車當生財工具」的職業駕駛，撞上了「將車視為珍貴資產」的豪車車主，傳統的理賠邏輯往往會失靈。

在「停工即停薪」（有跑才有錢，沒跑就沒收入）的零工經濟時代，如果運氣不好遇上車禍，我們該如何證明自己的時間價值？又該如何在保險無法覆蓋的灰色地帶中全身而退？

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如果運氣不好遇上車禍，我們該如何證明自己的時間價值？/ 圖片來源: Nano Banana

薪資證明的難題：零工經濟者的「隱形損失」

過去處理車禍理賠，邏輯相對單純：拿出公司的薪資單或扣繳憑單，計算這幾個月的平均薪資，就能算出因傷停工的「薪資損失」。

但在零工經濟時代，這套邏輯卡關了！施尚宏律師指出，許多外送員、自由接案者或是工地打工者，他們的收入往往是領現金，或者分散在多個不同的 App 平台中。更麻煩的是，零工經濟的特性是「高度變動」，上個月可能拚了 7 萬，這個月休息可能只有 0 元，導致「平均收入」難以定義。

這時候，律師的角色就不只是法條的背誦者，更像是一名「翻譯」。

施律師解釋「PAMO車禍線上律師的工作是把外送員口中零散的『跑單損失』，轉譯成法官或保險公司聽得懂的法律語言。」這包括將不同平台（如 Uber、台灣大車隊）的流水帳整合，或是找出過往的接單紀錄來證明當事人的「勞動能力」。即使當下沒有收入（例如學生開學期間），只要能證明過往的接單能力與紀錄，在談判桌上就有籌碼要求合理的「勞動力減損賠償」。

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PAMO車禍線上律師的工作是把外送員口中零散的『跑單損失』，轉譯成法官或保險公司聽得懂的法律語言 / 圖片來源: Nano Banana

300 萬張罰單背後的僥倖：你的直覺，正在害死你

根據警政署統計，台灣交通違規的第一名常年是「違規停車」，一年可以開出約 300 萬張罰單。這龐大的數字背後，藏著兩個台灣駕駛人最容易誤判的「直覺陷阱」。

陷阱 A：我在紅線違停，人還在車上，沒撞到也要負責？ 許多人認為：「我人就在車上，車子也沒動，甚至是熄火狀態。結果一台機車為了閃避我，自己操作不當摔倒了，這關我什麼事？」

施律師警告，這是一個致命的陷阱。「人在車上」或「車子沒動」在法律上並不是免死金牌。法律看重的是「因果關係」。只要你的違停行為阻礙了視線或壓縮了車道，導致後方車輛必須閃避而發生事故，你就可能必須背負民事賠償責任，甚至揹上「過失傷害」的刑責。

數據會說話：台灣每年約有 700 件車禍是直接因違規停車導致的。這 300 萬張罰單背後的僥倖心態，其巨大的代價可能是人命。

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陷阱 B：變換車道沒擦撞，對方自己嚇到摔車也算我的？ 另一個常年霸榜的肇事原因是「變換車道不當」。如果你切換車道時，後方騎士因為嚇到而摔車，但你感覺車身「沒震動、沒碰撞」，能不能直接開走？

答案是：絕對不行。

施律師強調，車禍不以「碰撞」為前提。只要你的駕駛行為與對方的事故有因果關係，你若直接離開現場，在法律上就構成了「肇事逃逸」。這是一條公訴罪，後果遠比你想像的嚴重。正確的做法永遠是：停下來報警，釐清責任，並保留行車記錄器自保。

正確的做法永遠是：停下來報警，釐清責任，並保留行車記錄器自保。/ 圖片來源: Nano Banana

保險不夠賠？豪車時代的「超額算計」

另一個現代駕駛的惡夢，是撞到豪車。這不僅是因為修車費貴，更因為衍生出的「代步費用」驚人。

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施律師舉例，過去撞到車，只要把車修好就沒事。但現在如果撞到一台 BMW 320，車主可能會主張修車的 8 天期間，他需要租一台同等級的 BMW 320 來代步。以一天租金 4000 元計算，光是代步費就多了 3 萬多塊。這時候，一般人會發現「全險」竟然不夠用。為什麼？

因為保險公司承擔的是「合理的賠償責任」，他們有內部的數據庫，只願意賠償一般行情的修車費或代步費。但對方車主可能不這麼想，為了拿到這筆額外的錢，對方可能會採取「以刑逼民」的策略：提告過失傷害，利用刑事訴訟的壓力（背上前科的恐懼），迫使你自掏腰包補足保險公司不願賠償的差額。

這就是為什麼在全險之外，駕駛人仍需要懂得談判策略，或考慮尋求律師協助，在保險公司與對方的漫天喊價之間，找到一個停損點。

談判桌的最佳姿態：「溫柔而堅定」最有效？

除了有單據的財損，車禍中最難談判的往往是「精神慰撫金」。施律師直言，這在法律上沒有公式，甚至有點像「開獎」，高度依賴法官的自由心證。

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雖然保險公司內部有一套簡單的算法（例如醫療費用的 2 到 5 倍），但到了法院，法官會考量雙方的社會地位、傷勢嚴重程度。在缺乏標準公式的情況下，正確的「態度」能幫您起到加分效果。

施律師建議，在談判桌上最好的姿態是「溫柔而堅定」。有些人會試圖「扮窮」或「裝兇」，這通常會有反效果。特別是面對看過無數案件的保險理賠員，裝兇只會讓對方心裡想著：「進了法院我保證你一毛都拿不到，準備看你笑話」。

相反地，如果你能客氣地溝通，但手中握有完整的接單紀錄、醫療單據，清楚知道自己的底線與權益，這種「堅定」反而能讓談判對手買單，甚至在證明不足的情況下（如外送員的開學期間收入），更願意採信你的主張。

車禍不只是一場意外，它是認知、情緒、金錢與法律邏輯的總和。

在這個交通環境日益複雜的時代，無論你是為了生計奔波的職業駕駛，還是天天上路的通勤族，光靠保險或許已經不夠。大部分的車禍其實都是小案子，可能只是賠償 2000 元的輕微擦撞，或是責任不明的糾紛。為了這點錢，要花幾萬塊請律師打官司絕對「不划算」。但當事人往往會因為資訊落差，恐懼於「會不會被告肇逃？」、「會不會留案底？」、「賠償多少才合理？」而整夜睡不著覺。

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PAMO看準了這個「焦慮商機」，推出了一種顛覆傳統的解決方案——「年費 1200 元的訂閱制法律服務 」。

這就像是「法律界的 Netflix」或「汽車強制險」的概念。PAMO 的核心邏輯不是「代打」，而是「賦能」。不同於傳統律師收費高昂，PAMO 提倡的是「大腦武裝」，當車禍發生時，線上律師團提供策略，教你怎麼做筆錄、怎麼蒐證、怎麼判斷對方開價合不合理等。

施律師表示，他們的目標是讓客戶在面對不確定的風險時，背後有個軍師，能安心地睡個好覺。平時保留好收入證明、發生事故時懂得不亂說話、與各方談判時掌握對應策略。

平時保留好收入證明、發生事故時懂得不亂說話、與各方談判時掌握對應策略。 / 圖片來源: Nano Banana

從違停的陷阱到訂閱制的解方，我們正處於交通與法律的轉型期。未來，挑戰將更加嚴峻。

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當 AI 與自駕車（Level 4/5）真正上路，一旦發生事故，責任主體將從「駕駛人」轉向「車廠」或「演算法系統」。屆時，誰該負責？怎麼舉證？

但在那天來臨之前，面對馬路上的豪車、零工騎士與法律陷阱，你選擇相信運氣，還是相信策略？ 先「武裝好自己的大腦」，或許才是現代駕駛人最明智的保險。

PAMO車禍線上律師官網：https://pse.is/8juv6k

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聲音的DNA：聲紋辨識

雅文兒童聽語文教基金會・2023/01/14 ・2473字・閱讀時間約 5 分鐘

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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

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：

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
Phonexia. (n.d). What Is Voice Biometrics?https://www.phonexia.com/knowledge-base/voice-biometrics-essential-guide/
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。
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
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

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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 ・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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代糖大胖子 2021/03/14 1

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hahaha666 2021/03/14 61

#93

hahaha666 2021/03/14 62

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hahaha666 2021/03/14

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Alice(蓉蓉) 2021/03/14 63

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Alice(蓉蓉) 2021/03/14 62

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？

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hahaha666 2021/03/14

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hahaha666 2021/03/14

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hahaha666 2021/03/14

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Alice(蓉蓉) 2021/03/14 63

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hahaha666 2021/03/14

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hahaha666 2021/03/14

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阿如 2021/03/14 64

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阿如 2021/03/14 65

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阿如 2021/03/14 66

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阿如 2021/03/14 67

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阿如 2021/03/14 68

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阿如 2021/03/14 69

#111

阿如 2021/03/14 70

#112

阿如 2021/03/14 71

#113

鄭國威 Portnoy 2021/03/14

#114

鄭國威 Portnoy 2021/03/14

#115

鄭國威 Portnoy 2021/03/14

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鄭國威 Portnoy 2021/03/14

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鄭國威 Portnoy 2021/03/14

#118

鄭國威 Portnoy 2021/03/14

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鄭國威 Portnoy 2021/03/14

#120

鄭國威 Portnoy 2021/03/14

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鄭國威 Portnoy 2021/03/14 72

#122

餅乾 2021/03/14 73

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餅乾 2021/03/14 74

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餅乾 2021/03/14 75

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餅乾 2021/03/14 76

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餅乾 2021/03/14 77

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餅乾 2021/03/14 78

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餅乾 2021/03/14 80

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薰 2021/03/14

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薰 2021/03/14

#132

Taco 2021/03/14

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Taco 2021/03/14 81

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anthonylin1999 2021/03/14 99

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anthonylin1999 2021/03/14 100

#155

Ting 2021/03/14

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Ting 2021/03/14 101

#157

961016rachellin 2021/03/14

#158

yuer920 2021/03/14

#159

Cccccorn 2021/03/14 102

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Cccccorn 2021/03/14 103

#161

Cccccorn 2021/03/14 104

#162

Cccccorn 2021/03/14 105

#163

Amber Wu 2021/03/14

#164

Amber Wu 2021/03/14

#165

Amber Wu 2021/03/14 106

#166

Amber Wu 2021/03/14

#167

Amber Wu 2021/03/14

#168

Peggy Sha／沙珮琦 2021/03/14

#169

Peggy Sha／沙珮琦 2021/03/14

#170

Peggy Sha／沙珮琦 2021/03/14

#171

Peggy Sha／沙珮琦 2021/03/14 107

#172

臨竭澤 2021/03/14 108

#173

李多娜 2021/03/14

#174

李多娜 2021/03/14

#175

臨竭澤 2021/03/14 109

#176

李多娜 2021/03/14

#177

臨竭澤 2021/03/14 110

#178

臨竭澤 2021/03/14 111

#179

臨竭澤 2021/03/14 112

#180

李多娜 2021/03/14

#181

臨竭澤 2021/03/14 113

#182

李多娜 2021/03/14 114

#183

Friska 2021/03/14

#181

#184

李多娜 2021/03/14 115

#185

臨竭澤 2021/03/14

#186

臨竭澤 2021/03/14 116

#187

臨竭澤 2021/03/14 117

#188

臨竭澤 2021/03/14 118

#189

Homo sapiens 2021/03/14

#190

雷雅淇 / y編 2021/03/14 119

#191

Homo sapiens 2021/03/14

#192

臨竭澤 2021/03/14

#193

Homo sapiens 2021/03/14 120

#194

Homo sapiens 2021/03/14

#195

臨竭澤 2021/03/14

#196

Homo sapiens 2021/03/14 121

#197

臨竭澤 2021/03/14

#198

Homo sapiens 2021/03/14

#199

臨竭澤 2021/03/14

#1979

#200

Homo sapiens 2021/03/14 122

#201

臨竭澤 2021/03/14 122

#202

Homo sapiens 2021/03/14

#203

Homo sapiens 2021/03/14 123

#204

臨竭澤 2021/03/14 123

#205

臨竭澤 2021/03/14 124

#206

臨竭澤 2021/03/14 125

#207

微雨 2021/03/14

#208

臨竭澤 2021/03/14

#209

臨竭澤 2021/03/14 126

#210

微雨 2021/03/14

#211

微雨 2021/03/14

#212

微雨 2021/03/14

#213

雷雅淇 / y編 2021/03/14

#214

微雨 2021/03/14

#215

雷雅淇 / y編 2021/03/14

#216

雷雅淇 / y編 2021/03/14

#217

雷雅淇 / y編 2021/03/14

#218

雷雅淇 / y編 2021/03/14

#219

微雨 2021/03/14

#220

雷雅淇 / y編 2021/03/14

#221

微雨 2021/03/14

#222

雷雅淇 / y編 2021/03/14

#223

微雨 2021/03/14

#224

微雨 2021/03/14 127

#225

雷雅淇 / y編 2021/03/14

#226

微雨 2021/03/14

#227

雷雅淇 / y編 2021/03/14 128

#228

微雨 2021/03/14

#229

雷雅淇 / y編 2021/03/14

#230

微雨 2021/03/14

#231

微雨 2021/03/14

#232

雷雅淇 / y編 2021/03/14

#233

雷雅淇 / y編 2021/03/14 129

#234

hahaha666 2021/03/14 130

#235

hahaha666 2021/03/14

#233
5

#236 Jacqueline 2021/03/14

#237 Jacqueline 2021/03/14

#238 Jacqueline 2021/03/14

#239 Jacqueline 2021/03/14

#240 Jacqueline 2021/03/14 131

#241 Jacqueline 2021/03/14

#242 Jacqueline 2021/03/14 132

#243

Peggy Sha／沙珮琦 2021/03/14

#244

Peggy Sha／沙珮琦 2021/03/14

#245

Peggy Sha／沙珮琦 2021/03/14

#246

Peggy Sha／沙珮琦 2021/03/14 133

#247

windmill 2021/03/14

#248

windmill 2021/03/14

#249

windmill 2021/03/14

#250

windmill 2021/03/14

#251

windmill 2021/03/14

#252

windmill 2021/03/14

#253

windmill 2021/03/14 134

#254

windmill 2021/03/14 135

#255

windmill 2021/03/14

#256

windmill 2021/03/14

#257

陳子翔 2021/03/14

#258

陳子翔 2021/03/14 136

#259

陳子翔 2021/03/14 137

#260

陳子翔 2021/03/14

#261

陳子翔 2021/03/14

#262

陳子翔 2021/03/14

#263

陳子翔 2021/03/14

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陳子翔 2021/03/14

#265

Jane 2021/03/14

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Jane 2021/03/14

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Jane 2021/03/14

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Jane 2021/03/14

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Jane 2021/03/14 138

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喵貓 2021/03/14

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喵貓 2021/03/14

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喵貓 2021/03/14 139

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喵貓 2021/03/14 140

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windmill 2021/03/14

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windmill 2021/03/14

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windmill 2021/03/14

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windmill 2021/03/14 141

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windmill 2021/03/14

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windmill 2021/03/14

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windmill 2021/03/14

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windmill 2021/03/14

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windmill 2021/03/14

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Brian 2021/03/14

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Brian 2021/03/14

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Brian 2021/03/14

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chenny125wujie 2021/03/14

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chenny125wujie 2021/03/14

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chenny125wujie 2021/03/14

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chenny125wujie 2021/03/14

無法留言😨

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chenny125wujie 2021/03/14

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chenny125wujie 2021/03/14

剛剛為什麼會無法留言😶

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h83762 2021/03/14 202

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freddy09900007 2021/03/14

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Peggy Sha／沙珮琦 2021/03/14

一次留太多我們家系統有點緊張XD

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freddy09900007 2021/03/14 206

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a87871234567890 2021/03/14

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a87871234567890 2021/03/14

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陳子翔 2021/03/14

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Amber Wu 2021/03/14

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Amber Wu 2021/03/14

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Amber Wu 2021/03/14

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Amber Wu 2021/03/14

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有力氣的女子 2021/03/14

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有力氣的女子 2021/03/14

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有力氣的女子 2021/03/14

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有力氣的女子 2021/03/14

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鄭國威 Portnoy 2021/03/14

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鄭國威 Portnoy 2021/03/14

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有力氣的女子 2021/03/14

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有力氣的女子 2021/03/14

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有力氣的女子 2021/03/14

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臨竭澤 2021/03/14

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翔翔 2021/03/14

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翔翔 2021/03/14

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Homo sapiens 2021/03/14

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臨竭澤 2021/03/14 257

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Homo sapiens 2021/03/14 258

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臨竭澤 2021/03/14 258

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Homo sapiens 2021/03/14

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臨竭澤 2021/03/14 259

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Homo sapiens 2021/03/14

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臨竭澤 2021/03/14 260

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Homo sapiens 2021/03/14

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翔翔 2021/03/14

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臨竭澤 2021/03/14

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Homo sapiens 2021/03/14 261

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Homo sapiens 2021/03/14

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臨竭澤 2021/03/14

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Homo sapiens 2021/03/14

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臨竭澤 2021/03/14

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Homo sapiens 2021/03/14

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Homo sapiens 2021/03/14

#560

鄭國威 Portnoy 2021/03/15

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鄭國威 Portnoy 2021/03/15

#562

鄭國威 Portnoy 2021/03/15

#563

鄭國威 Portnoy 2021/03/15

#564

鄭國威 Portnoy 2021/03/15 263

#565

鄭國威 Portnoy 2021/03/15

#564
發現自己兩次猜都猜到最後才猜到。

#566

餅乾 2021/03/15 264

#567

餅乾 2021/03/15 265

#568

餅乾 2021/03/15 266

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餅乾 2021/03/15 267

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餅乾 2021/03/15 268

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餅乾 2021/03/15 269

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餅乾 2021/03/15 270

#573

Ａ編編 2021/03/15

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Ａ編編 2021/03/15

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Ａ編編 2021/03/15 271

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LU 2021/03/15

#577

miriamlin2005 2021/03/15

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環遊數界 2021/03/15 272

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mirro 2021/03/16

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Ａ編編 2021/03/17

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Ａ編編 2021/03/17

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Ａ編編 2021/03/17

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Ａ編編 2021/03/17

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Amber Wu 2021/03/17

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Amber Wu 2021/03/17

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Amber Wu 2021/03/17

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Amber Wu 2021/03/17 287

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陳宥瑋 2021/03/17

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雷雅淇 / y編 2021/03/18

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雷雅淇 / y編 2021/03/18

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雷雅淇 / y編 2021/03/18

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雷雅淇 / y編 2021/03/18

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windmill 2021/03/19

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Jason 2021/07/25

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#666

Ａ編編 2022/03/11

#667

sci-1 2022/03/11

#121
可以笑一下嗎？猜到第九次才中。哈。

#668

sci-1 2022/03/11 324

#669

sci-1 2022/03/11

#670

sci-1 2022/03/11 321

#671

sci-1 2022/03/11

#672

sci-1 2022/03/15

昨天我和一群人在下午1:59一起大喊
“Happy Pi day!”
然後一起吃派慶祝
挺有意思的

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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・2019/05/01 ・1344字・閱讀時間約 2 分鐘・SR值 470

・五年級

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原文自東海大學應用物理系臉書

心領神會不是神話？

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。

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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

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

Brain signals translated into speech using artificial intelligence
Anumanchipalli, G. K., Chartier, J., & Chang, E. F. (2019). Speech synthesis from neural decoding of spoken sentences. Nature, 568(7753), 493.

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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薪資證明的難題：零工經濟者的「隱形損失」

300 萬張罰單背後的僥倖：你的直覺，正在害死你

保險不夠賠？豪車時代的「超額算計」

談判桌的最佳姿態：「溫柔而堅定」最有效？

車禍不只是一場意外，它是認知、情緒、金錢與法律邏輯的總和 。

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專屬個人的聲音密碼

聲紋比對辨身分

聲紋辨識不只可以抓犯人，還可以……

參考資料：

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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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心領神會不是神話？

鋼彈故事中的科技逐漸成真

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車禍不只是一場意外，它是認知、情緒、金錢與法律邏輯的總和。

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