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平板電腦能讓視力障礙者有更好的閱讀體驗

營養共筆
・2012/11/15 ・1754字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 492 ・五年級

(請注意,這是在一場醫學會議上發表的研究結果。由於尚未經過同儕評審的關係,我們應該把它看待為初步的訊息。)

研究發現 iPad 與其他背光式螢幕的平板電腦也許能讓數百萬視覺障礙者閱讀地更快、更輕鬆。

視力障礙(Low vision)是對那些經過眼鏡、隱形眼鏡、藥物或甚至是手術矯正後的人在閱讀、看電視或是其他日常活動依然有困難的總稱。處在這種情況下的人,僅有的選擇就是經常使用放大鏡或是其他協助視力障礙的裝置,只是這些東西通常是笨重而且不太容易使用。

隨著 iPadKindles 與其他背光式平板的問世,這些裝置或許能為視力障礙的人們帶來新的選擇。新的研究顯示這些裝置能讓他們閱讀的更舒適地閱讀。

用背光平板電腦閱讀

這個研究是由兩個實驗所構成。第一個研究找來 62 個人來閱讀實體印刷或是 iPad 2 上 3 篇《紐約時報》( The New York Times的文章。參與研究的人有超過一半的人有黃斑部疾病的證據。黃斑部是眼睛中讓我們能看清楚細節的部位。

根據這個研究發現,使用 iPad 閱讀的人閱讀速度比印刷版的人快。此外,改善的效果在雙眼均有視力障礙的人身上更是顯著。

第二個實驗,找來一百個人以下列三種方法閱讀:

  • 看真的書
  • iPad 2 上分別以 12 點與 18 點的文字大小閱讀
  • 在 Kindle 上分別以 12 點與 18 點的文字大小閱讀

研究者們會預先把 iPad 的背景亮度調到最高。而在這個試驗中使用的 Kindle 則沒有調整背景亮度的功能,不過亞馬遜後來推出 Kindle Fire 就可以調背景亮度。

在這個實驗當中,所有使用 iPad 2 的人,閱讀速度都比使用 Kindle 閱讀的人要來得快。而這個差距在文字大小調成 18 點的時候變得更大。

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當 iPad 2 文字大小調為 18 點的時候,人們的閱讀速度平均每分鐘比閱讀實體書本要多了 42 個字;而 在同樣的文字大小情況底下,使用 Kindle 的閱讀速度平均每分鐘比閱讀實體書本多了 12 個字。

對比很重要

背光能提昇對比敏感度或從背景中看到物體被凸顯的能力。研究者 Daniel Roth 醫師表示許多有視力障礙的人失去了上述的能力。Daniel 是羅伯伍德強生醫學院(Robert Wood Johnson School of Medicine )臨床副教授。

他說:「這個發現適用於任何一個閱讀視力受損的人。放大的文字以及背光能改善他們的閱讀能力並提昇舒適度。」

平板裝置的操作相當友善,而有視力問題的老化嬰兒朝世代應該能熟練的使用他們。很多時候這些人為因為視力的問題而放棄閱讀,如今他們並不需要這樣,藉由平板電腦他們依然能享受閱讀的樂趣。挑選一個背光顯示的平板,接著把亮度調到最亮,最後再把文字大小放大到舒適的程度。

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諾克斯丘醫院(Lenox Hill Hospital)眼科醫師 Mark Fromer 說:「iPad 幾乎對每一位有視力障礙、老年黃斑部病變以及糖尿病引起的眼睛的人都有幫助。這些裝置能在文字與背景之間產生對比好讓他們不需要放大鏡也能能夠容易地閱讀。比起實體印刷物,18 點的文字大小與顯著的對比讓他們更容易看出文字的形狀。」

平板裝置也打敗其他解決方案,放大鏡跟打燈的裝置通常都太過於笨重,使用上不是那麼地方便。此外,iPad 的價格也比視力障礙輔具的價格友善,有些視力障礙輔具的售價可能在美金 3,000 元以上,而一台 iPad 價格就相對便宜許多。

延伸閱讀

背光(Backlit)

背光是一種被用於LCD顯示上的照明形式。背光式和前光式不同之處在於背光是從側邊或是背後照射,而前光顧名思義則從前方照射。他們被用來增加在低光源環境中的照明度和電腦顯示器、液晶螢幕上的亮度,以和CRT顯示類似的方式產生出光。

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摘自 Wikipedia

關於本文

  • 文章來源:WebMD
  • 文章標題:iPads May Help Those With ‘Low Vision’ Read Better
  • 文獻與人物:
    Mark Fromer, MD, ophthalmologist, Lenox Hill Hospital, New York City.
    Janet Sunness, MD, ophthalmologist, Baltimore.
    Daniel Roth, MD, associate clinical professor, Robert Wood Johnson School of Medicine, New Brunswick, N.J.
    American Academy of Ophthalmology, annual scientific meeting, Chicago, Nov. 10-13, 2012.
  • 整理編譯:Sidney

轉載自 營養共筆

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營養共筆
86 篇文章 ・ 3 位粉絲
應該是有幾個營養師一起寫的共筆,內容與健康議題有關。可能是新知分享、經驗分享或是有的沒的同學們~如果對寫這個共筆有興趣的話,歡迎一起豐富它的內容喔。

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ECU: 汽車大腦的演化與挑戰
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/07/02 ・3793字 ・閱讀時間約 7 分鐘

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本文與 威力暘電子 合作,泛科學企劃執行。

想像一下,當你每天啟動汽車時,啟動的不再只是一台車,而是一百台電腦同步運作。但如果這些「電腦」突然集體當機,後果會有多嚴重?方向盤可能瞬間失靈,安全氣囊無法啟動,整台車就像失控的高科技廢鐵。這樣的「系統崩潰」風險並非誇張劇情,而是真實存在於你我日常的駕駛過程中。

今天,我們將深入探討汽車電子系統「逆天改運」的科學奧秘。究竟,汽車的「大腦」—電子控制單元(ECU),是如何從單一功能,暴增至上百個獨立系統?而全球頂尖的工程師們,又為何正傾盡全力,試圖將這些複雜的系統「砍掉重練」、整合優化?

第一顆「汽車大腦」的誕生

時間回到 1980 年代,當時的汽車工程師們面臨一項重要任務:如何把汽油引擎的每一滴燃油都壓榨出最大動力?「省油即省錢」是放諸四海皆準的道理。他們發現,關鍵其實潛藏在一個微小到幾乎難以察覺的瞬間:火星塞的點火時機,也就是「點火正時」。

如果能把點火的精準度控制在「兩毫秒」以內,這大約是你眨眼時間的百分之一到千分之一!引擎效率就能提升整整一成!這不僅意味著車子開起來更順暢,還能直接省下一成的油耗。那麼,要如何跨過這道門檻?答案就是:「電腦」的加入!

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工程師們引入了「微控制器」(Microcontroller),你可以把它想像成一顆專注於特定任務的迷你電腦晶片。它能即時讀取引擎轉速、進氣壓力、油門深度、甚至異常爆震等各種感測器的訊號。透過內建的演算法,在千分之一秒、甚至微秒等級的時間內,精準計算出最佳的點火角度,並立刻執行。

從此,引擎的性能表現大躍進,油耗也更漂亮。這正是汽車電子控制單元(ECU)的始祖—專門負責點火的「引擎控制單元」(Engine Control Unit)。

汽車電子控制單元的始祖—專門負責點火的「引擎控制單元」(Engine Control Unit)/ 圖片來源:shutterstock

ECU 的失控暴增與甜蜜的負荷

第一顆 ECU 的成功,在 1980 年代後期點燃了工程師們的想像:「這 ECU 這麼好用,其他地方是不是也能用?」於是,ECU 的應用範圍不再僅限於點火,燃油噴射量、怠速穩定性、變速箱換檔平順度、ABS 防鎖死煞車,甚至安全氣囊的引爆時機……各種功能都交給專屬的 ECU 負責 。

然而,問題來了:這麼多「小電腦」,它們之間該如何有效溝通?

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為了解決這個問題,1986 年,德國的博世(Bosch)公司推出了一項劃時代的發明:控制器區域網路(CAN Bus)。你可以將它想像成一條專為 ECU 打造的「神經網路」。各個 ECU 只需連接到這條共用的線路上,就能將訊息「廣播」給其他單元。

更重要的是,CAN Bus 還具備「優先通行」機制。例如,煞車指令或安全氣囊引爆訊號這類攸關人命的重要訊息,絕對能搶先通過,避免因資訊堵塞而延誤。儘管 CAN Bus 解決了 ECU 之間的溝通問題,但每顆 ECU 依然需要獨立的電源線、接地線,並連接各種感測器和致動器。結果就是,一輛汽車的電線總長度可能達到 2 到 4 公里,總重量更高達 50 到 60 公斤,等同於憑空多載了一位乘客的重量。

另一方面,大量的 ECU 與錯綜複雜的線路,也讓「電子故障」開始頻繁登上汽車召回原因的榜首。更別提這些密密麻麻的線束,簡直是設計師和維修技師的惡夢。要檢修這些電子故障,無疑讓人一個頭兩個大。

大量的 ECU 與錯綜複雜的線路,也讓「電子故障」開始頻繁登上汽車召回原因的榜首。/圖片來源:shutterstock

汽車電子革命:從「百腦亂舞」到集中治理

到了2010年代,汽車電子架構迎來一場大改革,「分區架構(Zonal Architecture)」搭配「中央高效能運算(HPC)」逐漸成為主流。簡單來說,這就像在車內建立「地方政府+中央政府」的管理系統。

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可以想像,整輛車被劃分為幾個大型區域,像是車頭、車尾、車身兩側與駕駛艙,就像數個「大都會」。每個區域控制單元(ZCU)就像「市政府」,負責收集該區所有的感測器訊號、初步處理與整合,並直接驅動該區的馬達、燈光等致動器。區域先自理,就不必大小事都等中央拍板。

而「中央政府」則由車用高效能運算平台(HPC)擔任,統籌負責更複雜的運算任務,例如先進駕駛輔助系統(ADAS)所需的環境感知、物體辨識,或是車載娛樂系統、導航功能,甚至是未來自動駕駛的決策,通通交由車輛正中央的這顆「超級大腦」執行。

乘著這波汽車電子架構的轉型浪潮中, 2008 年成立的台灣本土企業威力暘電子,便精準地切入了這個趨勢,致力於開發整合 ECU 與區域控制器(Domain Controller)功能的模組化平台。他們專精於開發電子排檔、多功能方向盤等各式汽車電子控制模組。為了確保各部件之間的溝通順暢,威力暘提供的解決方案,就像是將好幾個「分區管理員」的職責,甚至一部分「超級大腦」的功能,都整合到一個更強大的硬體平台上。

這些模組不僅擁有強大的晶片運算能力,可同時支援 ADAS 與車載娛樂,還能兼容多種通訊協定,大幅簡化車內網路架構。如此一來,車廠在追求輕量化和高效率的同時,也能顧及穩定性與安全性。

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2008 年威力暘電子致力於開發整合 ECU 與區域控制器(Domain Controller)功能的模組化平台 /圖片來源:shutterstock

萬無一失的「汽車大腦」:威力暘的四大策略

然而,「做出來」與「做好」之間,還是有差別。要如何確保這顆集結所有功能的「汽車大腦」不出錯?具體來說,威力暘電子憑藉以下四大策略,築起其產品的可靠性與安全性:

  1. AUTOSAR : 導入開放且標準化的汽車軟體架構 AUTOSAR。分為應用層、運行環境層(RTE)和基礎軟體層(BSW)。就像在玩「樂高積木」,ECU 開發者能靈活組合模組,專注在核心功能開發,從根本上提升軟體的穩定性和可靠性。
  2. V-Model 開發流程:這是一種強調嚴謹、能在早期發現錯誤的軟體開發流程。就像打勾 V 字形般,左側從上而下逐步執行,右側則由下而上層層檢驗,確保每個階段的安全要求都確實落實。
  3. 基於模型的設計 MBD(Model-Based Design) 威力暘的工程師們會利用 MatLab®/Simulink® 等工具,把整個 ECU 要控制的系統(如煞車),用數學模型搭建起來,然後在虛擬環境中進行大量的模擬和測試。這等於在實體 ECU 誕生前,就能在「數位雙生」世界中反覆演練、預先排除設計缺陷,,並驗證安全機制是否有效。
  4. Automotive SPICE (ASPICE) : ASPICE 是國際公認的汽車軟體「品質管理系統」,它不直接評估最終 ECU 產品本身的安全性,而是深入檢視團隊在軟體開發的「整個過程」,也就是「方法論」和「管理紀律」是否夠成熟、夠系統化,並只根據數據來評估品質。

既然 ECU 掌管了整輛車的運作,其能否正常運作,自然被視為最優先項目。為此,威力暘嚴格遵循汽車業中一本堪稱「安全聖經」的國際標準:ISO 26262。這套國際標準可視為一本針對汽車電子電氣系統(特別是 ECU)的「超嚴格品管手冊」和「開發流程指南」,從概念、設計、測試到生產和報廢,都詳細規範了每個安全要求和驗證方法,唯一目標就是把任何潛在風險降到最低

有了上述這四項策略,威力暘確保其產品從設計、生產到交付都符合嚴苛的安全標準,才能通過 ISO 26262 的嚴格檢驗。

然而,ECU 的演進並未就此停下腳步。當ECU 的數量開始精簡,「大腦」變得更集中、更強大後,汽車產業又迎來了新一波革命:「軟體定義汽車」(Software-Defined Vehicle, SDV)。

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軟體定義汽車 SDV:你的愛車也能「升級」!

未來的汽車,會越來越像你手中的智慧型手機。過去,車輛功能在出廠時幾乎就「定終身」,想升級?多半只能換車。但在軟體定義汽車(SDV)時代,汽車將搖身一變成為具備強大運算能力與高速網路連線的「行動伺服器」,能夠「二次覺醒」、不斷升級。透過 OTA(Over-the-Air)技術,車廠能像推送 App 更新一樣,遠端傳送新功能、性能優化或安全修補包到你的車上。

不過,這種美好願景也將帶來全新的挑戰:資安風險。當汽車連上網路,就等於向駭客敞開潛在的攻擊入口。如果車上的 ECU 或雲端伺服器被駭,輕則個資外洩,重則車輛被遠端鎖定或惡意操控。為了打造安全的 SDV,業界必須遵循像 ISO 21434 這樣的車用資安標準。

威力暘電子運用前面提到的四大核心策略,確保自家產品能符合從 ISO 26262 到 ISO 21434 的國際認證。從品質管理、軟體開發流程,到安全認證,這些努力,讓威力暘的模組擁有最高的網路與功能安全。他們的產品不僅展現「台灣智造」的彈性與創新,也擁有與國際大廠比肩的「車規級可靠度」。憑藉這些實力,威力暘已成功打進日本 YAMAHA、Toyota,以及歐美 ZF、Autoliv 等全球一線供應鏈,更成為 DENSO 在台灣少數核准的控制模組夥伴,以商用車熱系統專案成功打入日系核心供應鏈,並自 2025 年起與 DENSO 共同展開平台化量產,驗證其流程與品質。

毫無疑問,未來車輛將有更多運作交由電腦與 AI 判斷,交由電腦判斷,比交由人類駕駛還要安全的那一天,離我們不遠了。而人類的角色,將從操作者轉為監督者,負責在故障或斷網時擔任最後的保險。透過科技讓車子更聰明、更安全,人類甘願當一個「最弱兵器」,其實也不錯!

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免費字幕君!怎麼用 AI 語音辨識幫你自動生成字幕?
泛科學院_96
・2024/07/08 ・2458字 ・閱讀時間約 5 分鐘

下載 Youtube 影片、自動生成影片逐字稿、AI 智慧翻譯、匯出雙語 SRT 字幕、字幕內嵌 MP4 影片,甚至是把你的電腦當成 AI 運算伺服器、使用多模態 AI 模型來做圖片辨識……這一切的一切通通都免費,敢有可能 (Kám ū khó-lîng)?

今天的影片要來跟你分享開源 AI 套件 Ollama,這個開源套件AJ 最近上課演講工作坊逢人必教。

今天的影片,我們要手把手教你使用 Ollama 在你的電腦裡執行各種免費開源 AI 模型,希望你能跟我一樣成為 AI 暈船仔……Ollama 真香……啊扯遠了,我們沒有點數可以送。

今天的影片會分成三個部分:

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  1. Ollama 安裝與模型下載
  2. 結合 Memo 翻譯影片字幕
  3. 用多模態模型做圖片辨識

Ollama 安裝與模型下載

首先我們要先安裝 Ollama:

來到 ollama.com 點選 Download,下載適合自己的版本後進行安裝,安裝完畢之後,啟動 Ollama。以我的電腦來說右上角就會出現一個小小的 Ollama 圖示,這樣就成功安裝囉!

接著我們需要下載 AI 模型到你的電腦:

回到 Ollama 首頁,點選右上角 Models,這邊就會列出所有官方支援的模型,比如最近很流行的 Meta LLAMA 3、微軟的 Phi3、法國 Mistral AI 公司的 Mistral、Google Gemini 模型的開源版 Gemma 都有,你可以挑選喜歡的來測試。

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比如我點選 LLAMA 3 的連結,模型頁面有兩個地方要注意:一是模型大小,LLAMA3 是 4.7G,一般而言要玩大模型,電腦記憶體至少 16G,預算夠就 24G 不嫌多;如果你是使用一般文書電腦,記憶體 8G 的話,建議你現在馬上停止你的任何動作。我有測試過電腦會直接當機……不要說我沒有提醒你。

點開 Latest 選單可以依照需求選擇不同版本的模型:

不過我們直接點選最右邊複製執行指令,打開電腦的終端機程式,或著命令提示字元,貼上,這樣電腦就會開始下載並且自動安裝囉。

你可以用 ollama list 指令查看現在電腦內有哪些模型,如果硬碟容量有限,用 ollama rm 後面加上模型名稱可以刪除模型。比如:ollama rm llama3。我們這邊另外安裝 llava 模型:ollama run llava,這樣準備工作就完成囉。

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Ollama + memo

最近只要演講上課,我一定會分享 Memo 這套好用的軟體,我們之前也有一支影片分享他的用法。

最近 Memo 更新之後,我們就可以直接使用 Ollama 結合特定的模型來進行字幕的翻譯。舉例來說,我們打開 memo,複製 Youtube 網址;我們用這支 楊立昆 的演講,貼上網址,開始下載,下載完畢後使用電腦進行語音辨識,接著我們就可以使用 Ollama 搭配剛剛準備好的 LLama3 模型來做翻譯!


翻譯完畢之後就可以匯出 SRT 字幕


如果你本身是影片創作者,這招就可以輕鬆製作你的 SRT 字幕,再也不用花時間對字幕時間軸了。

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或者你要把影片字幕直接內嵌在做簡報的時候播放影片:


匯出 MP4 格式,語言選雙語。如果你還沒用過這招處理影片,我強烈建議你一定要試試看!

Ollama + Enchanted

接下來我們要分享另一套非常實用的工具——Enchanted。他也是開源,可以讓原本是文字介面的 Ollama
提供類似 ChatGPT 的對話視窗,甚至支援圖片辨識的多模態模型 llava,Mac 用戶可以直接去 App Store 免費安裝。


同時開啟 Ollama 跟 Enchanted LLM:

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就擁有一個漂亮的視窗介面,可以優雅的啟用各種想要測試的 AI 模型,他甚至有手機版 APP!用手機連線自己的蘋果電腦跑 AI 模型?這……這,真的可以免費用嗎?

讓我來試試看!

首先要先安裝 ngrok 這套程式,選擇自己的作業系統然後下載。Windows 用戶應該直接安裝就可以了,Mac 的用戶在終端機執行這行 Sudo 指令把程式解壓縮到 user local bin 資料夾,接著註冊一個免費的 ngrok 帳號。

複製 ngrok config 指令,貼回自己電腦的終端機,把連線金鑰寫入自己的電腦。

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最後一步,啟動連線,指令是:ngrok http 11434 –host-header=”localhost:11434″

一切順利的話就會看到類似這個畫面。

然後把 forwarding 的網址複製,打開 iPhone 或 iPad 的 Enchanted app,在設定 Setting 裡面把 Ollama 網址貼上,這樣就可以遠端調用電腦的 Ollama 來使用 AI 模型,比如選用稍早下載的 LLava 多模態模型。

傳一張照片,問它這是什麼?

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是不是非常神奇呢?
快練習把 ollama、ngrok 跟 Enchanted 串起來跟朋友炫耀吧!

總結

今天的影片跟各位分享了基於 Ollama 這個開源 AI 套件的各種有趣應用,你是否有成功在 iphone 上打造自己的 AI 服務呢?

  1. 太複雜了我決定躺平
  2. 笑話,我可是尊榮的 GPT Plus 用戶
  3. 沒有 Mac 電腦不能玩……嗚嗚嗚
  4. 你怎麼不介紹那個 ooxx Ollama 套件

如果有其他想看的 AI 工具測試或相關問題,也可以留言告訴我們~

更多、更完整的內容,歡迎上泛科學院的 youtube 頻道觀看完整影片,並開啟訂閱獲得

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泛科學院_96
44 篇文章 ・ 54 位粉絲
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!

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比起文字,人類更傾向透過聲音來理解並記憶語言——《大腦這樣「聽」》
天下文化_96
・2023/02/12 ・1436字 ・閱讀時間約 2 分鐘

我們正在逐步瞭解語言學習策略如何改善腦中的聲音處理過程。

語言學習策略與大腦處理聲音的過程息息相關。圖/Envato Elements

以聲音來強化語言能力

如果,我們能在孩子蹣跚學步時,就藉由瞭解他們的聽覺神經系統來預測他們七歲時的閱讀能力,那麼我們就能預先採取行動,避免負面結果發生。

海德公園日校所使用的輔助性聽覺裝置是其中一種方法,普羅維登斯採用的穿戴式計字科技產品是另一種,默澤尼克和塔拉爾開發的聽覺訓練遊戲,以及貝納西奇研發的寶寶玩具則是提供了額外的有效途徑。

對聲音和語言之間的關係有更多瞭解之後,我們就能找出更好的方法幫助孩子發展語言能力,幫助我們可以聽得更好的科技正在蓬勃發展。

了解更多聲音和語言之間的關係,就能找出幫助孩子發展語言能力更好的方法。圖/Envato Elements

我希望看見它們成為主流,而非僅限於像海德公園日校這樣的少數地方。我有位學生是語言障礙人士,我在教學時會戴上有如項鍊的麥克風,而她所戴的輔助性聽覺裝置可以接收來自麥克風的訊號。

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某天下課後,我跟她交換裝置,結果令我印象深刻:她站在演講廳的另一頭說話時,我可以清楚聽見她的聲音。我能想像,在嘈雜的環境中每個人都能因這項科技而受惠,如果可以發展出更強的語言能力對每個人都有幫助。

聽覺、閱讀、有聲書

身為一個對聲音有著各種琢磨的人,我想知道體驗聲音的新方式會對我們的聽覺神經系統產生什麼影響。我之前曾提過,我結束一天的方式大部分是由我先生唸書給我聽;但我沒有提到的是,我也會聽有聲書。這對我的聲音意識會有什麼影響?我的閱讀、說話和思考方式會有什麼變化?就理解和記憶的層面而言,聽文本和讀文本的效果似乎相差不遠。

有時候,用聽的效果可能更好。

我就發現莎士比亞筆下那些古文,比起閱讀,用聽的更能讓我理解;演員在聲音中加入諷刺、幽默或其他線索,可以幫助我們對所聽到的內容有更全面的理解。

莎士比亞浪漫喜劇〈仲夏夜之夢〉(A Midsummer Night’s Dream)。圖/GIPHY

大聲朗讀也可以提升你對所讀內容的記憶程度,我認為人類的天性更傾向於透過聲音來理解並記憶語言,而不是透過文本;因為在我們開始讀跟寫之前,聽覺是幾百萬年就演化出來的能力。

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有聲書擴大了我們可以閱讀的環境,聽有聲書時我會戴上耳塞式耳機,一方面聆聽內容,一方面同時隔絕了我在烹飪(滋滋作響的洋蔥)、健身或搭火車時的背景噪音。

我期待進一步探究聽文本和讀文本的生物學基礎,以及個體之間的差異;我想要知道聆聽有聲書會對聲音意識的演化產生何種影響。

——本文摘自《大腦這樣「聽」:大腦如何處理聲音,並影響你對世界的認識》,2022 年 12 月,天下文化出版,未經同意請勿轉載。

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天下文化_96
142 篇文章 ・ 624 位粉絲
天下文化成立於1982年。一直堅持「傳播進步觀念,豐富閱讀世界」,已出版超過2,500種書籍,涵括財經企管、心理勵志、社會人文、科學文化、文學人生、健康生活、親子教養等領域。每一本書都帶給讀者知識、啟發、創意、以及實用的多重收穫,也持續引領台灣社會與國際重要管理潮流同步接軌。