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聽懂我的喜怒哀懼:語調情緒

雅文兒童聽語文教基金會_96
・2020/12/03 ・2632字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 554 ・八年級

  • 文/雅文基金會聽語科學研究中心 研究助理 王璽鈞

當你聽到另一半說「喔,好呀!」時,要如何正確解讀這個回答才能毫髮無傷、全身而退?這個「好」到底是開心的好?不甘願的好?還是我皮在癢的好?要能順利使用口語溝通,聽懂字句意義是基本功,此外我們還需透過其他線索脈絡才能絲毫不差地解讀訊息,了解對方真正的意圖。

圖/Pixabay

喜怒哀懼的聲學特徵

在解讀意圖的過程中,言語調律(prosody)的戲份就十分吃重,它像是聲音的調色盤,讓說話者的情緒一目瞭然。大家可以想一想,聽Google小姐講話跟聽一般人說話有什麼不同?沒錯,就是少了一股「人味」,Google小姐聽起來就像機器人般,講話呆板,讓人摸不透她的喜怒哀懼。而這「人味」就是言語調律,包含了說話者的音調高低、音量大小、語速快慢、重音及節奏。這些元素編譜出的「抑、揚、頓、挫」不僅能抓住聽者的注意力、增進理解,也能讓人掌握訊息的情緒和意圖,對於人際互動的影響力不容小覷[1]

開心、生氣、害怕、難過等這麼多種不同的情緒裡,我們如何正確解讀呢?難過為什麼聽起來是難過?是有「一點點」開心還是「非常」開心?其實聲音情緒有不同的聲學特徵,如音高、時長及音強等[2]

音高(pitch)是指聲帶振動的頻率,也就是基礎頻率(fundamental frequency),而我們對話中的語調(intonation)變化,則是反映在基礎頻率的高低起伏,通常依據講話的情緒或訊息重點而有不同的表現[3]。時長(duration)則是時間性的訊號,是指說話時所使用的時間,花費的時間越短代表說話者的語速越快[3]。最後,音強(intensity)是聲音的大小聲,和聲帶振動的幅度有關,振幅愈大,分貝音量愈大[3]。如圖一所示,「開心」具有較高的平均基礎頻率,此時音高上揚,語速變快,音量也變大;而「難過」平均基礎頻率則較低,語速變慢,音量也會變小。透過這些聲學特徵,我們就可以推論對方的情緒[4]

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圖一:開心和難過的聲學特徵解析—相較於難過(右側)而言,左側的開心語氣在講同一句話時的時長較短(2秒)、語速較快、波峰波谷上下的振幅也較大。圖中藍線為音高,可以看出「開心」較「難過」有更多的變化且更高的平均基本頻率。圖/Schirmer & Kotz (2006).

情緒語調處理三階段

那麼問題來了,那為什麼還會有「白目」或「讀不懂空氣」這樣的字眼存在?是故意唱反調嗎?還是在抓取這些情緒語調的訊息上面有困難呢? 其實若想正確解讀情緒語調是需要生理和認知活動參與進行整合分析的[5]。如圖二所示,有研究假設提出情緒語調的處理包括三個階段[4]

  • 第一階段「感官處理」:
    聽覺系統接收聲音刺激後,將訊號透過丘腦(thalamus),送至聽覺皮層,並由聲音特質決定活化的神經元數目與位置。處理後再將訊息送往與情緒辨識有關的腦區—顳上溝(superior temporal sulcus)。­­
  • 第二階段「情緒聲音線索的整合」:
    處理語言及伴隨的言語調律,整合情緒相關的聲音線索。這個迴路由顳上迴(superior temporal gyrus)傳至前顳上溝(anterior superior temporal sulcus),被稱為「顳葉人聲腦區 (temporal voice-selective area)」,是對人聲特別有反應的區域。
  • 第三階段「認知」:
    訊息繼續傳遞至前額葉進行後續認知的歷程處理,例如情緒語調的判斷會涉及右額下迴(right inferior frontal gyrus)與眼眶額葉皮質(orbitofrontal cortex),而情緒語調的語意整合則涉及左額下迴(left inferior frontal gyrus)。
圖二:(a)情緒語調的三個階段:(1)接收聽覺刺激(2)整合情緒相關聽覺刺激(3)認知處理判斷情緒語調。(b)腦區訊息的傳遞方向:聽覺皮層(淺藍色)→前顳上溝(深藍色) →右額下迴與眼眶額葉皮質(綠色)。圖改自/Schirmer & Kotz (2006),改編內容包含文字翻譯和刪除部份資訊。

聽力會影響情緒解讀

由上述可知,情緒語調辨識涉及多個處理階段,若任一環節受阻,則可能導致無法準確解讀[6]。舉例來說,若有聽知覺上的限制,像是聽力損失,在辨識情緒語調的第一階段就可能得花些心力。不同語音的能量可能集中於不同的頻率帶,例如ㄙ、ㄑ屬於高頻音,ㄨ則為低頻音;而語調通常則透過低頻來展現。聽損者可能由於某些頻率的聽力受限,使得語音訊息的接收不完整,導致他們的頻率區辨能力不如聽力正常者,進而影響情緒語意和語調的理解[8]

雖然聽損者可以透過助聽器或人工電子耳幫助他們知覺聲音,但這些輔具仍然有頻譜解析(spectral resolution)的限制,讓接收聲音的解析度不佳[6],增加情緒辨識的困難,進而影響生活品質[7]

最近因防疫需要,時常得戴著口罩說話,不僅遮蔽了說話者的臉部表情,也讓聽覺線索的傳遞更困難[9],使得重音或語氣的辨識更不易,例如一不小心就有可能將語氣上揚的疑問句誤聽為語氣平穩的直述句,讓人答非所問,好不尷尬。由此可見聽力在情緒辨識上的重要性。

運用其他線索解碼情緒

在溝通的同時,我們會利用語言溝通與非語言溝通交錯進行傳遞[10],除了語言本身的意義外,也強調了言語調律的重要性,除此之外,我們也常會透過視覺的線索—臉部表情、眼神接觸、肢體動作進行情緒的理解和表達。要進行有效的溝通與情緒解碼,這些語言和語言外的要素都是缺一不可的[10],下次和別人聊天時,除了注意文字訊息外,也別忘了眼耳併用,不要放過其他線索,一次掌握對方的弦外之音,言外之意。

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參考資料

  1. 鄭靜宜(2011)。語音聲學。台北:心理。
  2. Murray, I. R., & Arnott, J. L. (1993). Toward the simulation of emotion in synthetic speech: A review of the literature on human vocal emotion. Journal of the Acoustical Society of America, 93(2), 1097-1108.
  3. 謝國平(1998)。語言學概論。台北:三民。
  4. Schirmer, A., & Kotz, S. A. (2006). Beyond the right hemisphere: Brain mechanisms mediating vocal emotional processing. Trends in Cognitive Sciences, 10(1), 24-30.
  5. Rosen, S., & Howell, P. (1993). Signals and Systems for Speech and Hearing. Journal of the Acoustical Society of America, 94(6), 3530.
  6. Shannon, R. V., Zeng, F. G., & Wygonski, J. (1998). Speech recognition with altered spectral distribution of envelope cues. Journal of the Acoustical Society ofAmerica, 104(4), 2467-2476.
  7. Luo X., Kern A., & Pulling K. R. (2018). Vocal emotion recognition performance predicts the quality of life in adult cochlear implant users. The Journal of the Acoustical Society of America, 144, EL429–EL435.
  8. Chatterjee, M., Zion, D. J., Deroche, M. L., Burianek, B. A., Limb, C. J., Goren, A. P., Christensen, J. A. (2015). Voice emotion recognition by cochlear-implanted children and their normally-hearing peers. Hearing Research, 322, 151-162.
  9. Goldin A, Weinstein BE, & Shiman N. (2020). How do medical masks degrade         speech perception? Hearing Review, 27(5):8-9.
  10. 胡愈寧、林美蓉、吳青蓉、張菁芬(1994)。溝通與表達。台北:華立。
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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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AI 可以設計散熱,但誰敢讓它出貨?林唯耕談算力背後的物理現實
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2026/08/20 ・2819字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 高柏科技 合作,泛科學撰文

林唯耕剛回台灣任教時,曾在清華大學的實驗室裡用一立方公分的「氨」做實驗。沒想到氨氣意外洩漏,那股刺鼻的氣味瞬間瀰漫整棟大樓,引來眾多師生抗議。

「從此以後,我再也不敢在實驗室裡用氨了。」他在《思想實驗室》的訪談中,帶著笑意回憶這段往事。

這段插曲聽來像是一則工程師的寓言:在理論模型中,氨是太空熱控系統的理想介質;但在現實的辦公大樓裡,它首先是逼人逃竄的臭味。公式本身沒有錯,但現實世界永遠比公式更複雜——它包含了人、成本、風險,以及必須為後果負責的工程師。

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高柏科技技術專家、清華大學榮譽退休教授林唯耕 ,曾任職於美國 OAO 工程部熱流組,深耕電子構裝散熱與熱管技術多年。隨著 AI 浪潮席捲全球,他鑽研一輩子的老問題再次被推向科技產業的核心:當晶片運算速度無止境攀升,那股伴隨而生的熱,究竟該往哪裡去?

熱不會讀新品發表會

科技巨頭在發表會上熱衷於談論大型語言模型、GPU 規格與驚人的算力。這些詞彙在投影片上光鮮亮麗,彷彿進步毫無邊界。然而,每一次數位運算都紮實地發生在實體晶片上。晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護。在物理現實面前,再動聽的發表會敘事也必須低頭。

晶片會發熱、材料會疲勞老化,一旦設備過熱,系統便會降頻保護 / 圖片:envato

回顧個人電腦發展早期,晶片幾乎不需專屬散熱元件。隨後,鋁製鰭片、風扇、熱管到均溫板逐一登場。這段歷程常被視為技術升級,其實更像是對空間的極限勒索:晶片功率翻倍,發熱源的面積卻沒變大,機箱空間也不可能無限擴張。

林唯耕指出,散熱設計的核心只有三要素:功率、熱源面積與空間限制。他舉例,在標準的 1U 機箱中,若發熱面積約為三十乘三十毫米,氣冷系統在達到八百瓦時就會面臨瓶頸。這並非固定的物理常數,而是取決於空間、面積與氣流的動態平衡。最現實的代價在於,風扇轉速提升的背後,是噪音、電力損耗與空間占用。

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因此,「液冷技術」的興起並非單純為了追求酷炫,而是算力密度提升後的必然選擇。它能更精準地帶走晶片廢熱,卻也將新的挑戰帶入機房:漏液風險、流道堵塞、材料相容性,以及維運時的難度。工程的進步,本質上鮮少是徹底消滅問題,更多時候是選擇一組「比較值得承擔」的新問題。

太空教他的,不是把答案搬回地面

太空熱控工程之所以迷人,是因為它剝奪了地球上最常見的散熱工具。在真空宇宙中,沒有空氣能讓風扇製造對流;受光面溫度破百度,陰影處卻極度嚴寒。工程師必須純粹仰賴熱傳導、熱輻射,以及熱管與環路型熱管(LHP)來搬移熱能。

熱管運作的關鍵在於「相變」——液體蒸發時吸收大量潛熱,冷凝後重回循環。林唯耕比較了銅與水的熱傳導能力:在他設定的特定條件下,實心銅塊約能傳導 120 瓦的熱能;但若每秒有一立方公分的水發生蒸發相變,移熱量可瞬間拉升至 2.4 千瓦(kW)。他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。

儘管如此,太空科技並不能直接套用到地面。太空元件因考量重量、功耗與維修難度,偏好無馬達幫浦的被動式設計;但地面 AI 伺服器面臨更高的熱負載與環境溫度,往往仍需幫浦驅動流量。當年那場「氨氣洩漏」事故正是最好的提醒:技術是否「先進」,與它是否「適合」當下的場景,始終是兩回事。

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他強調「每秒」的觀念,因為散熱談的是動態流動速率,而非靜態的冷卻魔法。/圖片:envato

好論文,為什麼仍可能造不出好產品

學術研究致力於證明「可行性」,而工業現場則要求「可重複性」——不僅要能運作,還得確保每台出廠的設備都不漏水。林唯耕將此定義為「從 0 到 1」與「從 1 到 100」的差別。後者涉及良率、成本、公差與客戶信任。論文中那次最完美的實驗數據,在產線上往往未必管用。

他從不避談失敗。在高柏科技早期與學界合作時,也曾遇過實驗數據無法複製,或研究方向偏離產業需求。這未必是雙方努力不夠,而是彼此對「成功」的標準不同。為了解決這道鴻溝,高柏科技推動「柏苗啟航創新培育計畫」,每年投入逾千萬資金與成大、中山、台科大等校合作,並指派專業人才在過程中持續微調、校正,確保研發貼近產線現實。

他分享了近期一項液冷工質校正專案。團隊使用非侵入式的超音波流量計進行觀測,但由於儀器預設以「水」校正,換成其他化學流體後讀數便出現誤差。最初嘗試用幫浦壓差推算,卻發現缺乏重複性,數據甚至推導出不合理的蒸發率。最後團隊回歸基本面,改用秤重法搭配能量平衡進行交叉驗證,才讓數據成功收斂。

這個故事真正的價值不在於「產學雙贏」的口號,而在於那段不夠優雅的挫折:假設失效、數據混亂、方法砍掉重練。也正是在這種時刻,企業需要的不只是會算數的人才,而是能洞察研究何時「走鐘」,並有權力喊停、要求重來的關鍵決策者。

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林唯耕坦言,過去在校園裡總認為「技術第一、成本第二」,進入商界後才驚覺行銷與信任關係往往才是關鍵。這番話雖然不如科技突破那樣動聽,卻是產品能否進入市場的殘酷真相。再卓越的散熱設計,若無法穩定生產或贏得客戶信任,也僅止於一份精美的報告。

AI 會給答案,誰來負責出貨?

訪談尾聲,主持人國威提出了一個時代難題:假設 AI 能在彈指間生成散熱架構、材料配方與流道設計,企業該選擇全面擁抱 AI 的速度,還是保留緩慢但穩定的工程驗證,以規避潛在的失效風險?

林唯耕拒絕落入二選一的框架。他的觀點是:兩者並存。AI 擅長處理資訊、生成草案;但工程師仍須實作原型,進行嚴苛的性能與可靠度測試,最終由人決定是否出貨。這並非盲目崇拜人類直覺,而是基於一項事實:AI 的資料庫裡,通常沒記載下一次「意外洩漏」或「材料疲勞」的細節,且模型永遠無法為量產結果擔負法律與商業責任。

在 AI 時代,最稀缺的未必是熟練下指令(Prompt)的人,而是具備這種能力的人:能預判答案可能在哪裡出錯、能設計實驗將問題「逼」出來,並且願意為最終的量產品質負起責任。

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大眾習慣將雲端想像成輕盈、無重量的空間。但現實中,雲端是由龐大的機房架構而成,裡面裝滿了晶片、管線、泵浦與冷卻液。虛擬算力的每一次擴張,都會在實體世界留下發熱的足跡。散熱工程師的價值,就是不讓這筆物理帳單,被埋沒在光鮮亮麗的投影片背後。

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當情緒像過山車?從亢奮到低落,解碼躁鬱症的真實面貌
PanSci_96
・2024/10/12 ・2253字 ・閱讀時間約 4 分鐘

躁鬱症(Bipolar Disorder),正式名稱為「雙向情緒疾患」或「雙極性情感障礙」,是一種讓患者的情緒不受控制地在極度亢奮和極度低落之間擺盪的精神疾病。這樣的情緒變化不僅僅是短暫的起伏,而是持續多天、甚至數週的狀態,對於患者的生活、關係和工作會造成重大影響。

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什麼是躁鬱症?

躁鬱症患者的情緒通常經歷兩個極端階段:躁期和鬱期。

在躁期,患者可能會感到無比的精力充沛、自信心爆棚,甚至會有過度樂觀和衝動的行為。然而,躁鬱症不僅僅是「情緒高漲」的表現,在躁期過後,患者往往會經歷嚴重的情緒低谷,進入所謂的鬱期。此時,他們會感到情緒低落、無力感、甚至有自我傷害的傾向。

近幾年大眾逐漸正視精神疾病的影響,許多名人也曾經公開分享他們的躁鬱症經歷,如歌手瑪麗亞.凱莉、演員小勞勃道尼。這些公眾人物的經歷讓我們看到了這種精神疾病的廣泛影響,以及如何對他們的創作、生活和心理造成衝擊。

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躁鬱症的分類與盛行率

根據跨國研究,不論種族、性別或地區,躁鬱症的盛行率約為 1%,這意味著每 100 人中就有一人可能經歷過躁鬱症的發作。如果將所有的亞型計算在內,終生盛行率甚至可能高達 2.4%。躁鬱症的發病年齡通常集中在 20 至 30 歲之間,超過 70% 的患者在 25 歲前就會出現早期症狀。

躁鬱症依照症狀的不同,還可以分為不同的亞型。最常見的分類是第一型和第二型。第一型躁鬱症的特徵是患者會經歷完整的躁期,通常會影響患者的日常功能,甚至需要住院治療。而第二型躁鬱症的躁期則相對較輕,稱為「輕躁期」,但鬱期仍然會對患者的生活造成嚴重影響。

躁鬱症根據症狀可分為不同亞型,最常見的是第一型和第二型。圖/envato

什麼是「躁期」和「鬱期」?

「躁期」和「鬱期」是躁鬱症的兩個主要特徵階段。

躁期: 許多人對「躁」字的理解常常會聯想到「暴躁」或「焦躁」,實際上躁鬱症的躁期,更多的是情緒高昂、亢奮的狀態。在輕躁期(Hypomania),患者會持續數天感到極度精力充沛,無論在工作還是生活中,表現得比平時更有自信和創造力。但問題是,這種情緒亢奮狀態不一定持續太久,躁期可能會逐漸惡化為狂躁期(Mania)。這時,患者的行為可能會變得極端,容易做出無法預測的決定,例如過度消費、縱情娛樂或進行不安全的行為。

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鬱期: 在鬱期,患者的情緒和行為完全反轉。他們會感到無精打采、情緒低落,對任何事物都提不起勁。這時候,患者的日常活動變得困難,注意力和記憶力也會大幅下降,甚至有自我傷害或自殺的傾向。

從外界看來,躁期似乎是一個非常「高能」的狀態,但實際上,躁鬱症的危險之處正在於它的不穩定性。躁鬱症患者在躁期中無法控制自己的情緒與行為,即使感覺自己處於高峰狀態,這樣的「興奮」很可能會導致衝動行為,如不理智的財務決策或人際衝突。

如何應對躁鬱症?

躁鬱症不僅僅是情緒的擺盪,同時也會對患者的生活產生影響:

  1. 無法控制的躁期時間:躁期的長度和強度不是患者能控制的,患者可能從精力充沛的狀態,轉變為難以收拾的混亂局面。
  2. 鬱期的危險性:在躁期過後,進入鬱期的患者常常因為自責或對前期行為的後悔,而陷入更深的低谷,這增加了自我傷害的風險。
  3. 生活質量下降:反覆發作的情緒擺盪讓患者難以享受生活,甚至對快樂的感受也會變得懷疑和恐懼。
  4. 人際關係受損:情緒極端的變化會讓患者難以建立穩定的人際關係,這對於長期支持系統的建立是巨大的挑戰。
  5. 大腦損傷:每次發作對大腦的損害都是不可逆的,長期下來,注意力、記憶力、甚至思考能力都會受到影響。

治療與日常應對方法

對於躁鬱症的治療,藥物和心理治療是兩個不可或缺的部分。穩定情緒的藥物,如鋰鹽,是控制躁鬱症的重要工具。鋰鹽自 20 世紀開始就被廣泛用於躁鬱症的治療,能有效減少躁鬱症的復發風險。如果患者正處於躁期,醫生還可能會使用抗精神病藥物來幫助控制症狀。

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除了藥物治療,心理治療同樣重要,特別是在症狀穩定後,透過心理治療,患者可以學習如何識別躁鬱症復發的早期徵兆,以及如何調適壓力和情緒。

心理治療可以幫助患者學習識別躁鬱症復發的早期徵兆,並有效調適壓力和情緒。圖/envato

如何支持身邊的躁鬱症患者?

身為躁鬱症患者的家人或朋友,了解如何在不同的情緒階段支持患者是關鍵。在躁期時,避免硬碰硬,而是試著將患者的注意力引導到安全的活動上;在鬱期時,提供非批評的陪伴,讓患者感受到被理解與支持。

躁鬱症是一種需要長期管理的疾病,但這並不意味著生活的希望就此消失。許多躁鬱症患者在接受治療後,依然能過著豐富充實的生活,並在自己的專業領域中發揮才華,擁有幸福的人生。

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AI 可以幫你聽懂老婆的情緒了?AI 情緒理解原理解密!
泛科學院_96
・2024/07/01 ・510字 ・閱讀時間約 1 分鐘

讓電腦理解人類情感,一直是許多科學家關注的議題。那你知道現在 AI 已經學會人類情緒的辨識了嗎?

所以我們這集就來講講:

  1. AI 如何理解人類情緒
  2. AI 如何生成情緒語音
  3. 世界上第一款具有同理心的 AI 對話工具 Hume

那麼我們就開始吧!

最後,你覺得 AI 情緒辨識能拿來做什麼呢?

  1. 就陪我練英文而已吧
  2. 挖賽這樣我就有女友翻譯器啦
  3. 開始想跟 AI 談戀愛
  4. 其他也歡迎留言分享喔

如果有其他想看的 AI 工具測試或相關問題,也可以留言發問~

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泛科學院_96
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我是泛科學院的AJ,有15年的軟體測試與電腦教育經驗,善於協助偏鄉NPO提升資訊能力,以Maker角度用發明解決身邊大小問題。與你分享人工智慧相關應用,每週更新兩集,讓我們帶你進入科技與創新的奇妙世界,為未來開啟無限可能!