聽聲音(一)：聲音的理髮院招牌

• 作者／賴昭正｜前清大化學系教授、系主任、所長；合創科學月刊

我擔心人工智慧可能會完全取代人類。如果人們能設計電腦病毒，那麼就會有人設計出能夠自我改進和複製的人工智慧。 這將是一種超越人類的新生命形式。

——史蒂芬．霍金（Stephen Hawking）　英國理論物理學家

大約在八十年前，當第一台數位計算機出現時，一些電腦科學家便一直致力於讓機器具有像人類一樣的智慧；但七十年後，還是沒有機器能夠可靠地提供人類程度的語言或影像辨識功能。誰又想到「人工智慧」（Artificial Intelligent，簡稱 AI）的能力最近十年突然起飛，在許多（所有？）領域的測試中擊敗了人類，正在改變各個領域——包括假新聞的製造與散佈——的生態。

圖形處理單元（graphic process unit，簡稱 GPU）是這場「人工智慧」革命中的最大助手。它的興起使得九年前還是個小公司的 Nvidia（英偉達）股票從每股不到 $5，上升到今天（5 月 24 日）每股超過 $1000（註一）的全世界第三大公司，其創辦人（之一）兼首席執行官、出生於台南的黃仁勳（Jenson Huang）也一躍成為全世界排名 20 內的大富豪、台灣家喻戶曉的名人！可是多少人了解圖形處理單元是什麼嗎？到底是時勢造英雄，還是英雄造時勢？

在回答這問題之前，筆者得先聲明筆者不是學電腦的，因此在這裡所能談的只是與電腦設計細節無關的基本原理。筆者認為將原理轉成實用工具是專家的事，不是我們外行人需要了解的；但作為一位現在的知識分子或公民，了解基本原理則是必備的條件：例如了解「能量不滅定律」就可以不用仔細分析，即可判斷永動機是騙人的；又如現在可攜帶型冷氣機充斥市面上，它們不用往室外排廢熱氣，就可以提供屋內冷氣，讀者買嗎？

CPU 與 GPU

不管是大型電腦或個人電腦都需具有「中央處理單元」（central process unit，簡稱 CPU）。CPU 是電腦的「腦」，其電子電路負責處理所有軟體正確運作所需的所有任務，如算術、邏輯、控制、輸入和輸出操作等等。雖然早期的設計即可以讓一個指令同時做兩、三件不同的工作；但為了簡單化，我們在這裡所談的工作將只是執行算術和邏輯運算的工作（arithmetic and logic unit，簡稱 ALU），如將兩個數加在一起。在這一簡化的定義下，CPU 在任何一個時刻均只能執行一件工作而已。

在個人電腦剛出現只能用於一般事物的處理時，CPU 均能非常勝任地完成任務。但電腦圖形和動畫的出現帶來了第一批運算密集型工作負載後，CPU 開始顯示心有餘而力不足：例如電玩動畫需要應用程式處理數以萬計的像素（pixel），每個像素都有自己的顏色、光強度、和運動等, 使得 CPU 根本沒辦法在短時間內完成這些工作。於是出現了主機板上之「顯示插卡」來支援補助 CPU。

1999 年，英偉達將其一「具有集成變換、照明、三角形設定／裁剪、和透過應用程式從模型產生二維或三維影像的單晶片處理器」（註二）定位為「世界上第一款 GPU」，「GPU」這一名詞於焉誕生。不像 CPU，GPU 可以在同一個時刻執行許多算術和邏輯運算的工作，快速地完成圖形和動畫的變化。

依序計算和平行計算

一部電腦 CPU 如何計算 7×5+6/3 呢？因每一時刻只能做一件事，所以其步驟為：

• 計算 7×5；
• 計算 6/3；
• 將結果相加。

總共需要 3 個運算時間。但如果我們有兩個 CPU 呢？很多工作便可以同時（平行）進行：

• 同時計算 7×5 及 6/3；
• 將結果相加。

只需要 2 個運算時間,比單獨的 CPU 減少了一個。這看起來好像沒節省多少時間，但如果我們有 16 對 a×b 要相加呢？單獨的 CPU 需要 31 個運算的時間（16 個 × 的運算時間及 15 個 + 的運算時間），而有 16 個小 CPU 的 GPU 則只需要 5 個運算的時間（1 個 × 的運算時間及 4 個 + 的運算時間）！

現在就讓我們來看看為什麼稱 GPU 為「圖形」處理單元。圖一左圖《我愛科學》一書擺斜了，如何將它擺正成右圖呢？ 一句話：「將整個圖逆時針方向旋轉 θ 即可」。但因為左圖是由上百萬個像素點（座標 x, y）組成的，所以這句簡單的話可讓 CPU 忙得不亦樂乎了：每一點的座標都必須做如下的轉換

x’ = x cosθ + y sinθ

y’ = -x sinθ+ y cosθ

即每一點均需要做四個 × 及兩個 + 的運算！如果每一運算需要 10^-6 秒，那麼讓《我愛科學》一書做個簡單的角度旋轉，便需要 6 秒，這豈是電動玩具畫面變化所能接受的？

人類的許多發明都是基於需要的關係，因此電腦硬件設計家便開始思考：這些點轉換都是獨立的，為什麼我們不讓它們同時進行（平行運算，parallel processing）呢？於是專門用來處理「圖形」的處理單元出現了——就是我們現在所知的 GPU。如果一個 GPU 可以同時處理 10⁶ 運算，那上圖的轉換只需 10^-6 秒鐘！

GPU 的興起

GPU 可分成兩種：

• 整合式圖形「卡」（integrated graphics）是內建於 CPU 中的 GPU，所以不是插卡，它與 CPU 共享系統記憶體，沒有單獨的記憶體組來儲存圖形／視訊，主要用於大部分的個人電腦及筆記型電腦上；早期英特爾（Intel）因為不讓插卡 GPU 侵蝕主機的地盤，在這方面的研發佔領先的地位，約佔 68% 的市場。
• 獨立顯示卡（discrete graphics）有不與 CPU 共享的自己專用內存；由於與處理器晶片分離，它會消耗更多電量並產生大量熱量；然而，也正是因為有自己的記憶體來源和電源，它可以比整合式顯示卡提供更高的效能。

2007 年，英偉達發布了可以在獨立 GPU 上進行平行處理的軟體層後，科學家發現獨立 GPU 不但能夠快速處理圖形變化，在需要大量計算才能實現特定結果的任務上也非常有效，因此開啟了為計算密集型的實用題目編寫 GPU 程式的領域。如今獨立 GPU 的應用範圍已遠遠超出當初圖形處理，不但擴大到醫學影像和地震成像等之複雜圖像和影片編輯及視覺化，也應用於駕駛、導航、天氣預報、大資料庫分析、機器學習、人工智慧、加密貨幣挖礦、及分子動力學模擬（註三）等其它領域。獨立 GPU 已成為人工智慧生態系統中不可或缺的一部分，正在改變我們的生活方式及許多行業的遊戲規則。英特爾在這方面發展較遲，遠遠落在英偉達（80%）及超微半導體公司（Advance Micro Devices Inc.，19%，註四）之後，大約只有 1% 的市場。

事實上現在的中央處理單元也不再是真正的「單元」，而是如圖二可含有多個可以同時處理運算的核心（core）單元。GPU 犧牲大量快取和控制單元以獲得更多的處理核心，因此其核心功能不如 CPU 核心強大，但它們能同時高速執行大量相同的指令，在平行運算中發揮強大作用。現在電腦通常具有 2 到 64 個核心；GPU 則具有上千、甚至上萬的核心。

結論

我們一看到《我愛科學》這本書，不需要一點一點地從左上到右下慢慢掃描,即可瞬間知道它上面有書名、出版社等，也知道它擺斜了。這種「平行運作」的能力不僅限於視覺，它也延伸到其它感官和認知功能。例如筆者在清華大學授課時常犯的一個毛病是：嘴巴在講，腦筋思考已經不知往前跑了多少公里，常常為了追趕而越講越快，將不少學生拋到腦後！這不表示筆者聰明，因為研究人員發現我們的大腦具有同時處理和解釋大量感官輸入的能力。

人工智慧是一種讓電腦或機器能夠模擬人類智慧和解決問題能力的科技，因此必須如人腦一樣能同時並行地處理許多資料。學過矩陣（matrix）的讀者應該知道，如果用矩陣和向量（vector）表達，上面所談到之座標轉換將是非常簡潔的（註五）。而矩陣和向量計算正是機器學習（machine learning）演算法的基礎！也正是獨立圖形處理單元最強大的功能所在！因此我們可以了解為什麼 GPU 會成為人工智慧開發的基石：它們的架構就是充分利用並行處理，來快速執行多個操作，進行訓練電腦或機器以人腦之思考與學習的方式處理資料——稱為「深度學習」（deep learning）。

黃仁勳在 5 月 22 日的發布業績新聞上謂：「下一次工業革命已經開始了：企業界和各國正與英偉達合作，將價值數萬億美元的傳統資料中心轉變為加速運算及新型資料中心——人工智慧工廠——以生產新商品『人工智慧』。人工智慧將為每個產業帶來顯著的生產力提升，幫助企業降低成本和提高能源效率，同時擴大收入機會。」

附錄

人工智慧的實用例子：下面一段是微軟的「copilot」代書、谷歌的「translate」代譯之「one paragraph summary of GPU and AI」。讀完後，讀者是不是認為筆者該退休了？

GPU（圖形處理單元）和 AI（人工智慧）之間的協同作用徹底改變了高效能運算領域。GPU 具有平行處理能力，特別適合人工智慧和機器學習所需的複雜資料密集運算。這導致了影像和視訊處理等領域的重大進步，使自動駕駛和臉部辨識等技術變得更加高效和可靠。NVIDIA 開發的平行運算平台 CUDA 進一步提高了 GPU 的效率，使開發人員能夠透過將人工智慧問題分解為更小的、可管理的、可同時處理的任務來解決這些問題。這不僅加快了人工智慧研究的步伐，而且使其更具成本效益，因為 GPU 可以在很短的時間內執行與多個 CPU 相同的任務。隨著人工智慧的不斷發展，GPU 的角色可能會變得更加不可或缺，推動各產業的創新和新的可能性。大腦透過神經元網路實現這一目標，這些神經元網路可以獨立但有凝聚力地工作，使我們能夠執行複雜的任務，例如駕駛、導航、觀察交通信號、聽音樂並同時規劃我們的路線。此外，研究表明，與非人類動物相比，人類大腦具有更多平行通路，這表明我們的神經處理具有更高的複雜性。這個複雜的系統證明了我們認知功能的卓越適應性和效率。我們可以一邊和朋友聊天一邊走在街上，一邊聽音樂一邊做飯，或一邊聽講座一邊做筆記。人工智慧是模擬人類腦神經網路的科技，因此必須能同時並行地來處理許多資料。研究人員發現了人腦通訊網路具有一個在獼猴或小鼠中未觀察獨特特徵：透過多個並行路徑傳輸訊息,因此具有令人難以置信的多任務處理能力。

註解

（註一）當讀者看到此篇文章時，其股票已一股換十股，現在每一股約在 $100 左右。

（註二）組裝或升級過個人電腦的讀者或許還記得「英偉達精視 256」（GeForce 256）插卡吧?

（註三）筆者於 1984 年離開清華大學到 IBM 時，就是參加了被認為全世界使用電腦時間最多的量子化學家、IBM「院士（fellow）」Enrico Clementi 的團隊：因為當時英偉達還未有可以在 GPU 上進行平行處理的軟體層，我們只能自己寫軟體將 8 台中型電腦（非 IBM 品牌！）與一大型電腦連接來做平行運算，進行分子動力學模擬等的科學研究。如果晚生 30 年或許就不會那麼辛苦了?

（註四）補助個人電腦用的 GPU 品牌到 2000 年時只剩下兩大主導廠商：英偉達及 ATI（Array Technology Inc.）。後者是出生於香港之四位中國人於 1985 年在加拿大安大略省成立，2006 年被超微半導體公司收購，品牌於 2010 年被淘汰。超微半導體公司於 2014 年 10 月提升台南出生之蘇姿豐（Lisa Tzwu-Fang Su）博士為執行長後，股票從每股 $4 左右，上升到今天每股超過 $160，其市值已經是英特爾的兩倍，完全擺脫了在後者陰影下求生存的小眾玩家角色，正在挑戰英偉達的 GPU 市場。順便一題：超微半導體公司現任總裁（兼 AI 策略負責人）為出生於台北的彭明博（Victor Peng）；與黃仁勳及蘇姿豐一樣，也是小時候就隨父母親移居到美國。

（註五）或。

延伸閱讀

• 「熱力學與能源利用」，《科學月刊》，1982 年 3 月號；收集於《我愛科學》（華騰文化有限公司，2017 年 12 月出版），轉載於「嘉義市政府全球資訊網」。
• 「網路安全技術與比特幣」，《科學月刊》，2020 年 11 月號；轉載於「善科教育基金會」的《科技大補帖》專欄。

本文由 國立臺灣師範大學 委託，泛科學企劃執行。 

先前我們介紹了多位為通信科技發展做出貢獻的科學家。現在，我們要深入探討無線通信的技術層面。

無線通信，顧名思義不像傳統的電話或電報那樣需要一條實體的線路來傳遞信號。但這些信號並非憑空傳遞，它們依賴的正是電磁波。

電磁波在現代社會無處不在，從微波爐、手機到基地台，這些設備都會發射電磁波。但其實即使沒有這些科技裝置，電磁波依然存在於我們周圍。什麼意思呢？答案就是：當我們白天走到戶外，看到的光，它其實也是電磁波的一種。

希望大家掌握了這些電磁波、頻帶、頻寬等基礎知識後，未來在閱讀相關的電信新聞時更加了解他們提到的術語，以及各種縮寫。以後無論是科技發展的動態還是市場新技術，都能更有概念地理解。

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參考資料

• 光到底跑多快？ NASA 科學家自製動畫告訴你
• 台灣 5G 頻譜拍賣塵埃落定：1421 億新台幣，電信商沒有贏家

• 文／賴郁婷 | 雅文基金會聽語科學研究中心　助理研究員

「咔滋咔滋、咔滋咔滋」——聽到吃東西的聲音是不是讓人忍不住食指大動、唾液快速分泌呢？夜半時刻肚子感到空虛，美食又還在外送途中，一時半會兒吃不到宵夜該怎麼辦呢？先看看吃播也是能夠過過癮的，也因此一部分的影音創作者就抓住人們對於食物的關注，搭配 ASMR，強調食物在唇齒間的咀嚼聲，將大啖美食的畫面及聲音製作成影音大飽觀眾耳福。然而真的所有人都對 ASMR 放大的聲音感到愉悅或療癒嗎？ 

對聲音過敏？

您是否有這樣的經驗？在忙碌、deadline 逼近感到焦慮時，或是一個人走在暗巷中緊張、害怕時，任何風吹草動的聲音都會被放大或形成干擾。從空調的運轉聲、時鐘的滴答聲到進出門的開關聲等，都像是背後有隻怪獸正朝我們撲過來，若長期維持聽覺過度敏感化（Auditory Hypersensitivity / Oversensitivity）的狀況，則可能會導致注意力不集中、坐立不安、頭痛、噁心的感覺，甚至要到身心科尋求幫助；而原本有慢性耳鳴問題的人，也有可能會增加耳鳴發作的頻率 ^[1]。

這類對外界聲音過度敏感的狀態，最早是由美國聽力學家 Johnson 在 1990 年代將其定義為選擇性聲音敏感綜合症（Selective Sound Sensitivity Syndrome, 4S），然而與聽覺過度敏感化不同的是，4S 患者主要是對特定的「觸發聲音」（trigger sound）出現時，才會出現明顯的不耐受性（intolerance），有些患者甚至連相關的視覺或嗅覺刺激也可能引發恐音反應 ^[2]。2001 年時，恐音症（misophonia）一詞被提出，其字義為：對聲音的憎恨 ^[3]，被用來描述當面對特定、重複的觸發刺激時（例如：咀嚼聲、呼吸聲），會出現憤怒、厭惡的衝動反應。

容易對聲音感到焦慮、不舒服，就是有恐音症嗎？

人類因聲音感到困擾、對聲音耐受性較低的狀況，主要可分為以下三種類型 ^[4]：

1. 噪音敏感（Noise sensitivity）：指無論噪音大小（響度）如何，人們對噪音的生理及心理反應都變得敏感的狀態，因此他們通常在安靜的環境中感到最舒適。此症狀在經歷過重大腦外傷的人是很普遍的，在自閉症患者中也很常見。
2. 聽覺過敏（Hyperacusis）：指當聲音大小（響度）是在大多數人可以忍受的範圍時，聽覺過敏者則會感到生理上的不適或疼痛。研究指出，一般人對聲音響度的容忍度可以達到 100 分貝，甚至更高 ^[5]，而聽覺過敏患者只能容忍 60 至 70 分貝的聲音大小，大約是一般人說話的音量，即會造成其不適。
3. 聲音恐懼症（Phonophobia）：與上述兩者不同，聲音恐懼症所造成的不適並非由物理聲音引起，而是患者對聲音的預期恐懼，他們「害怕」可能出現的聲音，這樣的害怕情緒會導致焦慮，且可能加劇已有的聽覺問題（聽力損失、耳鳴）。

雖然這些對聲音耐受性的相關症狀各有不同，但這些病症不一定都是單獨出現的，聽覺過敏者有很高的比例會伴隨著嚴重耳鳴 ^[6]、聲音恐懼症的患者也可能因有聽覺過敏而更容易對聲音感到焦慮、害怕。

恐音症到底是什麼？

在恐音症還未被正式定義前，經常被歸類為聽覺過敏或是強迫症，對其應該被歸類為精神疾病或是聽覺的相關障礙，各界學者們也都有不同看法，究竟恐音症有什麼特殊之處，讓我們來揭露它的廬山真面目。

對恐音症的診斷標準最早由荷蘭的阿姆斯特丹大學醫學中心在 2013 年首先提出。而後，Jager 等人 ^[7] 歷時五年對近 600 位恐音症患者進行研究，並於 2020 年提出修訂版的恐音症診斷標準。對於恐音症的診斷標準建立及更新，都可以看出學者們對於恐音症的重視與關注，然而恐音症至今仍未被列入在《精神疾病診斷與統計手冊》（DSM）及《國際疾病分類》（ICD）當中。

由於，恐音症在研究的早期階段定義及描述並不統一，診斷的方法和評估的標準也不相同，在如何定義和評估恐音症上尚無一致性，而這也促成了 Swedo 等人 ^[8] 透過與各界學者的討論與對話，逐漸對恐音症的概念達成共識，其項目包含：

1. 症狀描述：對特定聲音刺激（觸發因素）的耐受性降低，且觸發因素通常是重複的、由人的身體產生的，會造成患者過度的情緒、生理和行為反應。
2. 觸發因素：最常見的觸發因素是聽覺上的，包含口腔的聲音（咀嚼、進食、咂嘴、吸食、咳嗽、清喉嚨和吞嚥等）、鼻音（呼吸和嗅聞等）、人為製造出的聲音（按原子筆、敲鍵盤、輕敲手腳和拖長腳步），以及物體發出的聲音（例如：時鐘滴答聲）或動物發出的聲音。同時也有機率對視覺上的觸發因素（折手指、抖腳、晃腿或看他人進食）有強烈反應。
3. 觸發反應：在情緒方面，憤怒、惱怒、厭惡和焦慮是最常見的；生理上則會引起自主神經興奮，使肌肉緊繃、心率加快和出汗；行為反應上可能會對觸發因素進行攻擊，或以迴避、阻止、模仿的方式減低觸發因素所帶來的不適反應。
4. 與其他疾病的關係：恐音症的症狀無法用同時發生的其他疾病做更好的解釋。恐音症可能出現在聽力正常或聽力損失的人身上，單獨或和耳鳴、聽覺過敏等病症一起發生都是可能的。同時，精神疾病也可能與恐音症共病，包含焦慮症、情緒障礙、人格障礙、自閉症、注意力不足過動症等。
5. 對生活的影響：患者在職場及求學階段都可能因注意力無法集中，而無法執行工作任務、達到目標。在社會上，也會因無法如常與人互動、建立關係，最終與人群疏離。於家庭關係上，患者可能因家庭成員的行為或聲音觸發患者的不適反應，導致關係緊張和衝突。

神燈精靈請幫幫他們吧！

雖然目前恐音症的盛行率、發生率、好發年齡及患病原因尚無定論，但患者們無法與其他人正常社交、共餐甚至可能連大眾交通工具都無法搭乘，真的很辛苦！所幸，應對恐音症，專家們還是有點辦法的。目前主要治療、減緩恐音症症狀的方法主要有三項：

1. 物理隔絕：使用能降低因觸發因素引起心理或生理反應的用品，如：耳罩、耳塞、降噪／隔音耳機、白噪音機等用具，阻擋聲音或降低對觸發因素的反應。
2. 治療法：主要為耳鳴再訓練療法（Tinnitus retraining therapy, TRT）與認知行為療法（Cognitive behavioral therapy, CBT）。兩項療法皆協助患者在遇到觸發因素時，對產生的情緒及行為進行控制，需透過專業人員制定計畫與課程，搭配患者逐步練習、適應觸發因素，最終回歸日常生活中。
3. 藥物：用於恐音症的藥物尚在研究當中，目前有研究顯示使用抗憂鬱藥物（如：舍曲林、氟西汀），能使患者獲得不錯的治療效果 ^{[9, 10]}，近期也發現類固醇可以減緩恐音症者的不適症狀 ^[11]。

另外，因應科技化的時代，恐音症治療協會也提供 app 及操作說明影片 ^[12]，透過應用程式錄下觸發聲音，並設定觸發因素的音量、持續時間、播放頻率，這些設定會在使用者聽音樂、看影片等放鬆時段運作；使用者可以透過慢慢增加觸發因素的持續時間，逐漸適應觸發因素的出現、降低對觸發因素的敏感反應。

所以，真的所有人都對 ASMR 放大的聲音感到療癒與愉悅嗎？相信大家心中已經有了答案。也因為恐音症的發展歷史相對較短，大眾對於恐音症的了解尚未普及，因此對聲音耐受性低的相關疾病已有所熟悉的你，若是發現身邊親朋好友對於聲音感到敏感或是對重複動作所造成的聲音感到嚴重不適，請協助就醫尋求幫助、釐清病因。最後，若真的遇見「專屬」的觸發因素，當下除了要求對方 Freeze & mute 之外，相信我們已經知道還有哪些方法及資源可以應對這樣的狀況了！

參考文獻

1. 簡婉曦（2021 年 1 月 27 日）。【焦慮腦學】有一種恐懼，害怕聲音可能存在。醫療心空間。https://vocus.cc/article/6011126efd89780001410d53
2. Ferrer-Torres, A., & Giménez-Llort, L. (2022). Misophonia: A Systematic Review of Current and Future Trends in This Emerging Clinical Field. International journal of environmental research and public health, 19(11), 6790. https://doi.org/10.3390/ijerph19116790
3. Jastrebo, M. M., and Jastrebo, P. J. (2001). Components of decreased sound tolerance: hyperacusis, misophonia, phonophobia. ITHS News Lett 2, 1–5.
4. Henry, J. A., Theodoroff, S. M., Edmonds, C., Martinez, I., Myers, P. J., Zaugg, T. L., & Goodworth, M. C. (2022). Sound Tolerance Conditions (Hyperacusis, Misophonia, Noise Sensitivity, and Phonophobia): Definitions and Clinical Management. American journal of audiology, 31(3), 513–527. https://doi.org/10.1044/2022_AJA-22-00035
5. Jastreboff, M. M., & jastreboff, P. J. (2001, June 18). Hyperacusis. Audiologyonline. https://www.audiologyonline.com/articles/hyperacusis-1223
6. Cederroth, C. R., Lugo, A., Edvall, N. K., Lazar, A., Lopez-Escamez, J. A., Bulla, J., Uhlen, I., Hoare, D. J., Baguley, D. M., Canlon, B., & Gallus, S. (2020). Association between hyperacusis and tinnitus. Journal of Clinical Medicine, 9(8), 2412. https://doi.org/10.3390/jcm9082412
7. Jager, I., de Koning, P., Bost, T., Denys, D., & Vulink, N. (2020). Misophonia: Phenomenology, comorbidity and demographics in a large sample. PloS one, 15(4), e0231390. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0231390
8. Swedo, S. E., Baguley, D. M., Denys, D., Dixon, L. J., Erfanian, M., Fioretti, A., Jastreboff, P. J., Kumar, S., Rosenthal, M. Z., Rouw, R., Schiller, D., Simner, J., Storch, E. A., Taylor, S., Werff, K. R. V., Altimus, C. M., & Raver, S. M. (2022). Consensus Definition of Misophonia: A Delphi Study. Frontiers in neuroscience, 16, 841816. https://doi.org/10.3389/fnins.2022.841816
9. Zuschlag, Z. D., & Leventhal, K. C. (2021). Rapid and Sustained Resolution of Misophonia-Type Hyperacusis With the Selective Serotonin Reuptake Inhibitor Sertraline. The primary care companion for CNS disorders, 23(3), 20l02731. https://doi.org/10.4088/PCC.20l02731
10. Sarigedik, E., & Yurteri, N. (2021). Misophonia Successfully Treated of With Fluoxetine: A Case Report. Clinical neuropharmacology, 44(5), 191–192. https://doi.org/10.1097/WNF.0000000000000465
11. Webb, J., & Williamson, A. (2024). Steroids for the Treatment of Misophonia and Misokinesia. Case reports in psychiatry, 2024, 3976837. https://doi.org/10.1155/2024/3976837
12. Dozier, T. (2016). Misophonia Trigger Apps. Misophonia Treatment Institute. https://misophoniatreatment.com/misophonia-apps/