關於Deepfake色情影像：雖然內容是假的，但傷害是真的

本文與 美商德州博藝社科技 HEART 合作，泛科學企劃執行。

提到台灣令人焦慮的交通，多數人會想到都市裡的壅塞車潮，但真正致命的「塞車」，其實正悄悄發生在我們體內的動脈之中。

這場無聲的危機，主角是被稱為「壞膽固醇」的低密度脂蛋白（ Low-Density Lipoprotein，簡稱 LDL ）。它原本是血液中運送膽固醇的貨車角色，但當 LDL 顆粒數量失控，卻會開始在血管壁上「違規堆積」，讓「生命幹道」的血管日益狹窄，進而引發心肌梗塞或腦中風等嚴重後果。

科學家們還發現一個令人困惑的現象：即使 LDL 數值「看起來很漂亮」，心血管疾病卻依然找上門來！這究竟是怎麼一回事？沿用數十年的健康標準是否早已不敷使用？

膽固醇的「好壞」之分：一場體內的攻防戰

膽固醇是否越少越好？答案是否定的。事實上，我們體內攜帶膽固醇的脂蛋白主要分為兩種：高密度脂蛋白（High-Density Lipoprotein，簡稱 HDL）和低密度脂蛋白（ LDL ）。

想像一下您的血管是一條高速公路。HDL 就像是「清潔車隊」，負責將壞膽固醇（ LDL ）運來的多餘油脂垃圾清走。而 LDL 則像是在血管裡亂丟垃圾的「破壞者」。如果您的 HDL 清潔車隊數量太少，清不過來，垃圾便會堆積如山，最終導致血管堵塞，甚至引發心臟病或中風。

因此，過去數十年來，醫生建議男性 HDL 數值至少應達到 40 mg/dL，女性則需更高，達到 50 mg/dL（ mg/dL 是健檢報告上的標準單位，代表每 100 毫升血液中膽固醇的毫克數）。女性的標準較嚴格，是因為更年期後]pacg心血管保護力會大幅下降，需要更多的「清道夫」來維持血管健康。

相對地，LDL 則建議控制在 130 mg/dL 以下，以減緩垃圾堆積的速度。總膽固醇的理想數值則應控制在 200 mg/dL 以內。這些看似枯燥的數字，實則反映了體內一場血管清潔隊與垃圾山之間的攻防戰。

那麼，為何同為脂蛋白，HDL 被稱為「好」的，而 LDL 卻是「壞」的呢？這並非簡單的貼標籤。我們吃下肚或肝臟製造的脂肪，會透過血液運送到全身，這些在血液中流動的脂肪即為「血脂」，主要成分包含三酸甘油酯和膽固醇。三酸甘油酯是身體儲存能量的重要形式，而膽固醇更是細胞膜、荷爾蒙、維生素D和膽汁不可或缺的原料。

這些血脂對身體運作至關重要，本身並非有害物質。然而，由於脂質是油溶性的，無法直接在血液裡自由流動。因此，在血管或淋巴管裡，脂質需要跟「載脂蛋白」這種特殊的蛋白質結合，變成可以親近水的「脂蛋白」，才能順利在全身循環運輸。

肝臟是生產這些「運輸用蛋白質」的主要工廠，製造出多種蛋白質來運載脂肪。其中，低密度脂蛋白載運大量膽固醇，將其精準送往各組織器官。這也是為什麼低密度脂蛋白膽固醇的縮寫是 LDL-C (全稱是 Low-Density Lipoprotein Cholesterol )。

當血液中 LDL-C 過高時，部分 LDL 可能會被「氧化」變質。這些變質或過量的 LDL 容易在血管壁上引發一連串發炎反應，最終形成粥狀硬化斑塊，導致血管阻塞。因此，LDL-C 被冠上「壞膽固醇」的稱號，因為它與心腦血管疾病的風險密切相關。

高密度脂蛋白（HDL） 則恰好相反。其組成近半為蛋白質，膽固醇比例較少，因此有許多「空位」可供載運。HDL-C 就像血管裡的「清道夫」，負責清除血管壁上多餘的膽固醇，並將其運回肝臟代謝處理。正因為如此，HDL-C 被視為「好膽固醇」。

過去數十年來，醫學界主流觀點認為 LDL-C 越低越好。許多降血脂藥物，如史他汀類（Statins）以及近年發展的 PCSK9 抑制劑，其主要目標皆是降低血液中的 LDL-C 濃度。

然而，科學家們在臨床上發現，儘管許多人的 LDL-C 數值控制得很好，甚至很低，卻仍舊發生中風或心肌梗塞！難道我們對膽固醇的認知，一開始就抓錯了重點？

傳統判讀失準？LDL-C 達標仍難逃心血管危機

早在 2009 年，美國心臟協會與加州大學洛杉磯分校（UCLA）進行了一項大型的回溯性研究。研究團隊分析了 2000 年至 2006 年間，全美超過 13 萬名心臟病住院患者的數據，並記錄了他們入院時的血脂數值。

結果發現，在那些沒有心血管疾病或糖尿病史的患者中，竟有高達 72.1% 的人，其入院時的 LDL-C 數值低於當時建議的 130 mg/dL「安全標準」！即使對於已有心臟病史的患者，也有半數人的 LDL-C 數值低於 100 mg/dL。

這項研究明確指出，依照當時的指引標準，絕大多數首次心臟病發作的患者，其 LDL-C 數值其實都在「可接受範圍」內。這意味著，單純依賴 LDL-C 數值，並無法有效預防心臟病發作。

科學家們為此感到相當棘手。傳統僅檢測 LDL-C 總量的方式，可能就像只計算路上有多少貨車，卻沒有注意到有些貨車的「駕駛行為」其實非常危險一樣，沒辦法完全揪出真正的問題根源！因此，科學家們決定進一步深入檢視這些「駕駛」，找出誰才是真正的麻煩製造者。

LDL 家族的「頭號戰犯」：L5 型低密度脂蛋白

為了精準揪出 LDL 裡，誰才是最危險的分子，科學家們投入大量心力。他們發現，LDL 這個「壞膽固醇」家族並非均質，其成員有大小、密度之分，甚至帶有不同的電荷，如同各式型號的貨車與脾性各異的「駕駛」。

早在 1979 年，已有科學家提出某些帶有較強「負電性」的 LDL 分子可能與動脈粥狀硬化有關。這些帶負電的 LDL 就像特別容易「黏」在血管壁上的頑固污漬。

台灣留美科學家陳珠璜教授、楊朝諭教授及其團隊在這方面取得突破性的貢獻。他們利用一種叫做「陰離子交換層析法」的精密技術，像是用一個特殊的「電荷篩子」，依照 LDL 粒子所帶負電荷的多寡，成功將 LDL 分離成 L1 到 L5 五個主要的亞群。其中 L1 帶負電荷最少，相對溫和；而 L5 則帶有最多負電荷，電負性最強，最容易在血管中暴衝的「路怒症駕駛」。

2003 年，陳教授團隊首次從心肌梗塞患者血液中，分離並確認了 L5 的存在。他們後續多年的研究進一步證實，在急性心肌梗塞或糖尿病等高風險族群的血液中，L5 的濃度會顯著升高。

L5 的蛋白質結構很不一樣，不僅天生帶有超強負電性，還可能與其他不同的蛋白質結合，或經過「醣基化」修飾，就像在自己外面額外裝上了一些醣類分子。這些特殊的結構和性質，使 L5 成為血管中的「頭號戰犯」。

當 L5 出現時，它並非僅僅路過，而是會直接「搞破壞」：首先，L5 會直接損傷內皮細胞，讓細胞凋亡，甚至讓血管壁的通透性增加，如同在血管壁上鑿洞。接著，L5 會刺激血管壁產生發炎反應。血管壁受傷、發炎後，血液中的免疫細胞便會前來「救災」。

然而，這些免疫細胞在吞噬過多包括 L5 在內的壞東西後，會堆積在血管壁上，逐漸形成硬化斑塊，使血管日益狹窄，這便是我們常聽到的「動脈粥狀硬化」。若這些不穩定的斑塊破裂，可能引發急性血栓，直接堵死血管！若發生在供應心臟血液的冠狀動脈，就會造成心肌梗塞；若發生在腦部血管，則會導致腦中風。

L5：心血管風險評估新指標

現在，我們已明確指出 L5 才是 LDL 家族中真正的「破壞之王」。因此，是時候調整我們對膽固醇數值的看法了。現在，除了關注 LDL-C 的「總量」，我們更應該留意血液中 L5 佔所有 LDL 的「百分比」，即 L5%。

陳珠璜教授也將這項 L5 檢測觀念，從世界知名的德州心臟中心帶回台灣，並創辦了美商德州博藝社科技（HEART）。HEART 在台灣研發出嶄新科技，並在美國、歐盟、英國、加拿大、台灣取得專利許可，日本也正在申請中，希望能讓更多台灣民眾受惠於這項更精準的檢測服務。

一般來說，如果您的 L5% 數值小於 2%，通常代表心血管風險較低。但若 L5% 大於 5%，您就屬於高風險族群，建議進一步進行影像學檢查。特別是當 L5% 大於 8% 時，務必提高警覺，這可能預示著心血管疾病即將發作，或已在悄悄進展中。

對於已有心肌梗塞或中風病史的患者，定期監測 L5% 更是評估疾病復發風險的重要指標。此外，糖尿病、高血壓、高血脂、代謝症候群，以及長期吸菸者，L5% 檢測也能提供額外且有價值的風險評估參考。

隨著醫療科技逐步邁向「精準醫療」的時代，無論是癌症還是心血管疾病的防治，都不再只是單純依賴傳統的身高、體重等指標，而是進一步透過更精密的生物標記，例如特定的蛋白質或代謝物，來更準確地捕捉疾病發生前的徵兆。

您是否曾檢測過 L5% 數值，或是對這項新興的健康指標感到好奇呢？

這世代的年輕孩子，隨便一位都比我們大人更精熟網路及數位裝置的操作；但面對網路上無所不在的陷阱，腦袋並沒有因此進化得更靈光。

當你以為壞人都藏在社區附近的陰暗角落時，專家正在警告，潛藏在虛擬世界中的詐騙與剝削，才是你真正該提防的。

網路陷阱：誘騙、色情與性剝削

孩子是如何上鉤的？

先來聽聽宇岩的故事吧！

宇岩是個國二男生，在班上成績中上，行為大致循規蹈矩。和大部分的同學一樣，每天會上網玩一下線上遊戲。他在線上遊戲中，認識了一位網友小芸。因為幾次合作很有默契，小芸主動提議互相加 line，以方便聯繫。

日後，小芸與宇岩就常在 line 上聊天，一開始是聊些與遊戲攻略有關的事，後來，聊及生活中的瑣事。小芸說，她是個高中生，功課壓力大，父母工作忙碌，不太關心她，她常覺得很寂寞。她覺得能和宇岩聊天很開心，希望宇岩當她的男朋友。

有一次，小芸問宇岩有沒有看過女生自慰，宇岩覺得不太對勁，但心中莫名興奮。後來，小芸時常提起一些性方面的話題，也開始傳一些露骨的畫面給宇岩，說是自己胸部、臀部等私密部位的照片。小芸問宇岩想看更多嗎？宇岩當然想！小芸要宇岩也傳張自己裸露生殖器官的照片過去，才要讓宇岩看更多。宇岩不疑有他，既然是男女朋友，應該沒關係，於是照辦了。

後來，小芸好幾次要求宇岩幫她買遊戲點數，但宇岩說自己身上沒那麼多錢。小芸卻生氣地抱怨宇岩一點都不在乎她，宇岩只好偷拿父母的錢。幾次之後，宇岩感到很不安，鄭重地拒絕小芸的要求，但她卻說：「別忘了，我手上有你的裸照喔！」

宇岩這才意識到，對方也許一開始，就不懷好意。事到如今只好硬著頭皮，向父母全盤說出這些事情，請父母出面解決。

如果宇岩沒有向大人求助，接下來會發生什麼事呢？

那位名為小芸的高中生網友，肯定會對他糾纏不已，繼續索討更多的金錢，進而要求他交出帳號密碼、家人的個資，或者出賣朋友來「抓交替」。如果宇岩不從，就威脅公開裸照，讓他的聲譽不保，宇岩只能任對方予取予求。

網路誘騙的方式推陳出新，大多都是利用人性的好奇、貪婪或恐懼心態，取得受害者的個資或私密影像，進而抓住把柄，再藉此要脅，逼你就範。詐騙者常是亂槍打鳥，在各種有聊天功能的網路平臺上隨意搭訕，利用兒童或青少年的好奇、同情心或想結交朋友的渴望，逐漸取得信任，再讓你一步一步地走進預先設好的圈套中。

二○二○年南韓媒體披露震驚社會的「N 號房事件」，主嫌在網路上經營類似聊天室的「房間」，每個「房間」都有編號。會員付費後，依照付費多寡，可以進到不同房間裡觀看女性裸露的不雅影像。房間裡的主角有許多是兒童或青少年，影片內容包含了性侵、性虐待等不堪入目的情節，甚至有的以直播的形式供會員觀賞。

這起駭人聽聞的性剝削事件，其實已經持續了數年之久，受害少女不計其數，凸顯了網路色情與誘騙氾濫的問題。究竟，這些不幸的孩子，是怎麼落入魔爪的呢？主嫌利用涉世未深的少女想快速賺錢的渴望，在網路上發布高薪兼職廣告，吸引許多有金錢需求的少女；主嫌再進一步要求他們提供個人資料或隱私裸照。如此，主嫌等於握有被害者的把柄了，便進一步要求少女錄下更多不雅影片，甚至約出來予以性侵。被害少女大多擔心自己的名譽不保，不敢不從，只能任憑主嫌擺布。事後有受害者向媒體表示，當時以為只要提供清涼照片，就能獲取大筆金錢，或者，以為只是單純的援交，沒想到，卻落到這般下場。

以網路做為誘騙或性剝削工具的事件在國內也時有所聞。不久之前，有位十四歲少女，在網路上認識三十一歲犯嫌。犯嫌以少女才華洋溢，想栽培她發展演藝事業為理由，哄騙少女離家，再把她囚禁於事先打造的夾層密室中。幸好警方快速偵破此案，少女得以平安返家。後來得知犯嫌專挑家境清寒的未成年少女下手，利用少女懵懂無知且一心致富的心態，誘騙上鉤。

復仇式色情

另一個值得關注的網路安全問題，是「復仇式色情」，常發生在情侶之間。

舉個常見的校園案例，小華與小明在學校社團中認識並交往，也常在校園中大方放閃。過一陣子，傳出兩人分手的消息。隔天，全校議論紛紛，原來，小華的私密影片被放到網路上瘋傳。才一個晚上，幾乎全校同學都看過這段影片，連別的學校的學生都知道這件事。

後來，學校調查得知，是小明不滿小華提出分手，心有不甘，便決定在網路上公開小華之前傳來的私密影片，以及兩人親熱時的影像。他決定來個玉石俱焚，做為報復。小華因此心理嚴重受創，她的世界在一夕之間崩解。一方面，光想到不計其數的同學正看著自己的身體品頭論足，覺得快要崩潰了。後來，又聽到同學的閒言閒語：「誰叫她當初要拍這些影片？」「是她自己活該！」「她就自己犯賤呀！」之類的話語，又是二度傷害。

我們確實很少考慮到以數位形式保存的資料，不論是聲音、圖片或影片，是如此容易被複製並散播，一旦放到網路上，就全面失控了。熱戀中的情侶，愛得死去活來，恨不得把自己的一切，毫無保留地獻給對方。萬萬沒想到分手後，那些當初「愛的證明」，竟成了對方遂行報復的武器。

保護個人資訊安全

我們不希望這樣的事件再度發生，但類似事件卻層出不窮。

為了避免孩子成為下一個受害者，建議家長可以善加利用這類新聞事件，與孩子討論網路安全與自我保護的話題。你需要明確地讓孩子知道一個觀念：「網路上是沒有祕密的」，所有的隱私都有被公開的可能，不只不該把私密資料放在網路上，更不可以告知任何人，包括信任的好朋友也是。

你或許可以這麼做，來保護孩子的個人資料與人身安全：

（一）如果可以的話，在孩子法定成年前，由你代為管理孩子的任何網路帳號。若孩子要新增或修改帳號內容，都需經過你的同意或由你代為操作。同時，定期為孩子更改帳戶密碼，避免遭駭。

（二）確保孩子接觸的網路內容符合年齡分級，盡可能不讓孩子接觸到風險性高或隱私控管不佳的網站。就算是一些常見的官方網站，若孩子需要輸入個人資料（姓名、身分證字號、住址、電話等）前，都需經過你的審核並同意。

（三）監督孩子的網路動態與行為。年紀較小的孩子，你需要知道他每次上網的內容，而大一點的孩子，你可以給予多一點的信任，但若察覺孩子出現任何異樣，仍該立即檢查帳戶，了解他在網路上是否惹上麻煩了。

（四）要求孩子養成「登出」的習慣。不論是在家中或使用外面的公用電腦，使用完畢一定要記得「登出」。要求孩子將「下次自動登入」的選項取消勾選，並選擇不讓瀏覽器存取帳戶資訊。

（五）時常提醒孩子，謹慎提防在網路上遇到的任何人，陌生人或認識的朋友師長亦然。告訴孩子，如果與網友互動時有任何不舒服，請相信自己的直覺，立刻終止互動，並向大人求助。請讓孩子知道你會幫助他，而不會責備他。

（六）提醒孩子「天下沒有那麼好的事！」如果有什麼好運、機會或財富從天而降，宣稱能輕鬆致富或讓你飛黃騰達，通常有詐，應立刻提高警覺。

（七）若有發現任何涉及色情、誘騙或性剝削的網站，請向相關單位檢舉或通報。臺灣展翅協會長期關注兒少上網安全問題，你可以進入其建置的「Web547」網站中檢舉不法網站或不當資訊。

至於，如何防範「復仇式色情」呢？

最簡單的方式，不是別把私密影像傳給對方，而是，根本不要拍下這類影像，連留著自己欣賞，都盡可能避免。再重申一次，所有以數位形式保存的內容，都能輕易被複製與流傳。不過，對方可能會因此抱怨：「不傳給我看，就是不夠愛我。」請教導孩子如何回應伴侶的情感勒索：「我認為，我們之間的愛情，不需要透過這種方式來證明。如果你愛我的話，請你尊重我。」 讓孩子知道，以尊重為前提的親密關係，才是健康的。如果對方仍死纏爛打，那麼，或許該認真考慮，是否還要繼續這段關係了。這是情感教育的一部分，而情感教育的核心，就是尊重自己與尊重他人。

——本文摘自《脫癮而出不迷網》，2022 年 1 月，圓神出版，未經同意請勿轉載。

• 文／邱彥哲｜雅文基金會聽語科學研究中心 助理研究員

「Hey, Siri!」「OK, Google!」你曾經對手上的行動裝置說話嗎？你會要求他回答什麼呢？受限於目前的技術，你可能不會得到非常滿意的答案，但至少你會聽到一陣悅耳如同真人的語音吧！這項現今習以為常的技術，其實背後是由很多知識累積而成的。今天，讓我邀請你擔任一日「語音設計師」，從語音合成的技術開始，接著了解人類使用者的聽覺偏好，最後探索不同族群對聆聽合成語音的差異吧！

語音合成（speech synthesis），是指以人工方式，製造出說話的聲音，可以理解為使機器裝置說出人話的技術。廣義來說，很多人也會把文字轉語音（Text to Speech，簡稱 TTS），含括在語音合成的範疇。

語音合成像樂高，但樂高有兩種！

早在 1970 年代，人類就已經開始嘗試讓機器說話了。構思如何讓機器說話這件事，最直接的方式就是請真人錄一段聲音，然後在指定的時機播放。不過，面對複雜的語言情境，我們不可能錄下所有可能的回應 ; 而且若要這樣做，也實在太沒效率。幸好，借助電腦運算技術，可以讓人類向自動生成語音邁進一大步。合成的方法可以分成兩大類，分別是單元選取合成（Unit Selection Synthesis）及參數合成（Parametric Synthesis）^[1]。

單元選取合成這種方法，是將某個語言的語音成分分別以人聲錄製起來，再根據需要的目標語音進行組合。簡單來說，如果需要機器說發出「八」的語音，就必須單獨錄製「ㄅ」跟「ㄚ」。這個技術聽起來直觀方便，但也有缺點。就是事先必須建立一個龐大的語音資料庫，這個資料庫必須包含一個語言所有語音成分，此外，還必須錄下這些語音成分在所有情境下的變化，光想起來就令人有點頭痛。

所以後者，參數合成，就顯得方便許多。這種方法，是直接將語音參數輸入電腦，讓電腦直接根據參數發出聲音，再組成語音。使用參數合成，就可以免去請人錄音的步驟，但直接使用電腦生成的語音，聽起來也會相對不自然。我們可以把這兩類方法想像成是在組合樂高，都是將語音成分一塊一塊組合起來，只是前者的樂高是自然材質（比如說木頭製），後者是人造材質（比如說塑膠）。

借助深度學習，電腦說話很自動

不過，無論是上述哪種方法，都還是需要不少的人工調校，才能使聲音逐步接近人類的語音。但還好，隨著電腦演算的進步，將深度學習（deep learning）運用在語音合成的領域，不但減少了人工成本，也大大提升的語音的擬人性。所謂深度學習，簡單來說就是一套模擬人類神經網絡的演算法。

使用這樣的演算法，設計者只需蒐集大量的語音資料，將資料「餵」給電腦，無須事先切分或分析，電腦便會自動學習其中的規律。如此一來，只要資料數量足夠龐大，電腦就可以自動產生符合自然規律且真實的語音。

但是，身為一位語音設計師，要進一步思考的是：「究竟要餵給電腦什麼呢？」這個問題又必須從使用者的角度來思考：「人類會偏好聆聽什麼樣的語音？」就像生產商品一樣，語音百百款，要能投其所好，才能讓使用者日日寸步不離，對吧！

聆聽也要投其所好，性別頻率最重要

關於合成語音的聆聽偏好，最先被討論的，是性別。雖然我們都知道機器沒有性別，但若希望他和人一樣跟你互動，投射性別是很自然的。不過有人就提出質疑：「為什麼我們的語音助理，都是女性的聲音呢？」美國西北大學梅迪爾傳播新聞整合行銷學院教授 Candy Lee 進行一項調查，測試了 8 種族裔的使用者，結果發現 64% 的人只偏好女性的聲音^[2]。

這樣看起來，預設為女性的聲音應該是沒問題的吧？不過，有人認為這是社會對「助理」的性別刻板印象所致；因為社會習慣女性作為「服務者」，所以在設計語音時，直覺地就挑選了女性聲音。雖然單就頻率方面，的確有研究指出，使用者確實是偏好頻率較高的合成語音^[3]，但若是一昧如此，也極有可能不斷複製性別偏見的印象^[4]。

有鑒於此，越來越多系統開始提供男性語音的選項。更甚者，哥本哈根研究團隊突發奇想，不以性別為選項，而是改以頻率作為調查標準。分析之後，他們得到一個最佳的頻率值──185 赫茲，設計出史上第一個無性別語音助理「Q」^[5]。如此一來，青菜蘿蔔各有所好，聆聽的偏好也朝著多元共好的目標邁進！

聽得舒服，語速考量不能少

解決的性別與頻率的問題，還得注意甚麼呢？專門研究輔助溝通系統（Augmentative and Alternative Communication，簡稱 AAC）的專家想到了語速的問題。輔助溝通系統可以簡單理解成「溝通輔具」，是用以輔助溝通障礙者溝通的工具; 簡單如圖卡，複雜如電子溝通板，都算是其中一員。而像是電子溝通板這類，以螢幕顯示圖片，點擊後可以播放語音的輔具來說，合成語音是很關鍵的技術。

這些溝通障礙專家想知道：「究竟什麼樣的語音速度，是最舒服的呢？」。

Sutton 與其研究團隊招募了 21 至 28 歲的年輕人與 61 至 79 歲的年長者，對合成語音進行語速評分^[6]。語速的計算方式，採用每分鐘幾個字（Words per minute，簡稱 WPM）計算。他們將合成語音調整成不同的語速，範圍介於 120 到 250WPM 之間。結果發現，無論年輕人或年長者，偏好的語速都落在 150 到 200WPM 之間 ; 而年長者則是相對年輕人偏好較慢的語速。這樣的範圍，其實與過去研究提出的人類平均語速，相去不遠^[7]。

如果想知道不同語速聽起來感受如何，可以到合成語音軟體 Speechify^[8]的網站試用，自行調整語速（以 WPM 計算），細細品味其中差異。或者，讓我為你朗讀，請聽示範（語速約 180WPM，內容為「我是彥哲，我是普通人。」）！ 

可見，語音合成的技術雖是極為理性的領域，但若要設計出美妙的語音，對人類感性的理解，也絕對不能偏廢。

合成語音聆聽不易，考量族群差異最貼心

「所以，我只要想辦法把語音設計得很像人類就可以了吧？」你可能會這樣想，不過這裡頭還少了一個部分。現代社會提倡多元，客製化當道，每個人使用同個產品的狀況必然會有差異。

其實，即使是一般人，聆聽並理解合成語音是比自然語音更加困難的。Winters 及 Pisoni 發表的回顧研究指出：由於合成語音的清晰度普遍較差，因此聆聽者通常需要動用更多的認知資源（像是電腦需要動用較多記憶體），以及更多高層次的語言知識來彌補語音訊息的不完整^[9]。如果對普通人來說是如此，對於某些特殊族群來說，想必有更加需要注意的地方。

比如說兒童。Mirenda 及 Beukelman 招募了成年人、10 至 12 歲以及 6 至 8 歲的兒童進行研究^[10]。參與者的任務，是要在聽完自然語音及合成語音播放的八個詞彙之後，再將這八個詞彙回憶並說出來，回答無須按照順序。結果研究者發現，兩組兒童無論聆聽自然或合成語音，回憶詞彙的表現都比成人還差 ; 對於兩組兒童而言，記憶合成語音的表現又更不理想。

由此可知，兒童本身的記憶能力就較成年人弱，在聆聽合成語音時，可以說是是難上加難。

另一個被探討的，是聽障族群。聽障族群最主要的困難，就在於聆聽。聆聽合成語音如果對聽常族群來說本來就比較困難，那對聽障族群應該是更加艱困的挑戰吧！Kangas 和 Allen 的研究^[11]回答了這個問題。研究者請年長聽障者聆聽自然語音與合成語音，並請他們在聆聽後寫出聽到的單字。結果可想而知，聽障者確實在聆聽合成語音的部分表現得比較差。

看完上面的狀況，身為語音設計師的你，在設計語音的時候，是不是也應該從使用者的背景差異去調整你的語音呢？也許是調整語音的頻率，也許是調整語速，也可能，也可能有更多領域需要探索。唯有這樣，才能朝充滿人性又個人化的智慧語音邁進。

怎麼樣？沒想到要設計語音，希望機器說出一句話，背後涉及理性的技術與感性的考量，非常不容易吧！看完之後，你還是可以輕鬆地要求你的行動裝置說個笑話，唱首歌給你聽，自娛娛人；但也千萬別忘記，多留點心思，給這人類文明的結晶致上敬意。一日語音設計師，功成身退！

參考資料

1. 詹姆士・弗拉霍斯。(2019)。從說話機器人到聊天機器人。聲控未來：引爆購物、搜尋、導航、語音助理的下一波兆元商機(孔令新譯，頁104-137)。商周出版。
2. Marc Jacob.(2022/3/30). Medill Study Finds Preference for Female Voices and Local Accents. Northwestern Medill Local News Initiative.
3. 顏宏旭，楊麗平，宋慧宏。(2020)。聽眾對語音合成導覽裝置聲音偏好之探討。戶外遊憩研究。33(4)，83-107。
4. West, M., Rebecca K., & Chew H.E. (2019). I’d Blush if I Could: Closing Gender Divides in Digital Skills Through Education.UNESCO & EQUALS Skills Coalition.
5. GenderLess Voice. (2023/3/3) Meet Q [Web message].
6. Sutton, B., King, J., Hux, K., & Beukelman, D. (1995). Younger and older adults’ rate performance when listening to synthetic speech. Augmentative and Alternative Communication, 11(3), 147-153.
7. Walker, V. G. (1988). Durational Characteristics of Young Adults during Speaking and Reading Tasks. Folia Phoniatrica et Logopaedica, 40(1), 12–20.
8. Speechify. (2023/3/3) Speechify.
9. Winters, S. J., & Pisoni, D. B. (2004). Perception and comprehension of synthetic speech. Research on spoken language processing report, 26, 95-138.
10. Mirenda, P. & Beukelman, D.R. (1987). A comparison of speech synthesis intelligibility with listeners from three age groups. Augmentative and Alternative Communication, 3, 120-128.
11. Kangas, K.A. & Allen, G.D. (1990). Intelligibility of synthetic speech for normal-hearing and hearing impaired listeners. Journal of Speech and Hearing Disorders, 55, 751-755.