「11401感知科技與產品設計」：修訂間差異

出自CCW Lecture
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* '''學生任務'''：體驗AI語音應用，紀錄安撫感受  
* '''學生任務'''：體驗AI語音應用，紀錄安撫感受  
* 📚 技術資源：
* 📚 技術資源：
** [NoteGPT TTS](https://notegpt.io/text-to-speech)  
** [NoteGPT TTS （官方）](https://notegpt.io/text-to-speech)  
** [openai.fm](https://openai.fm)
** [openai.fm （官方 Demo）](https://openai.fm)  
 
在第一週課程中，我們以「AI語音也能安撫你？」作為核心問題，引導大家重新思考語音與情緒的關聯。語音在日常生活中不僅是資訊的傳遞工具，更是建立人際情感的重要媒介。從問候、安慰到陪伴，語音所帶來的感受往往比文字更直接、更具溫度。課程的起點就是讓同學意識到：當我們將語音與人工智慧結合時，它有機會超越單純的溝通功能，進一步成為一種「情緒介面」，協助人們處理壓力與焦慮。 
 
其次，本週會介紹「安撫」在感性設計中的角色。安撫並不是單一的情緒，而是一種複合的心理狀態，通常與放鬆、安心、陪伴等感受相關。在成人的日常生活中，焦慮與緊張往往來自工作、人際關係或孤獨感，而設計能夠安撫的產品，就是在這些不易言說的心理需求上提供支持。學生需要理解，安撫感的生成並非偶然，而是可以透過設計策略被觸發與放大。本課程將以語音為切入點，探討如何讓科技產品在功能之外，也能觸動使用者的心。 
 
  接著，我們將帶領同學實際體驗 AI 語音工具，像是 [NoteGPT TTS](https://notegpt.io/text-to-speech) 與 [openai.fm](https://openai.fm) 。透過簡單的操作，每位同學都能生成一段語音，並嘗試從中觀察「它是否帶來安撫的感覺」。在這個過程中，學生要開始練習紀錄與描述自己的主觀感受，例如「這段聲音讓我覺得溫柔」、「這個語速太快，讓我有壓迫感」。這樣的紀錄不僅是感受的保存，更是後續進行 SD 法調查與問卷設計的重要素材。 
 
最後，本週的重點在於建立設計思維的基礎。設計並不是從技術開始，而是從需求與情感出發。我們希望學生在體驗 AI 語音後，開始思考一個問題：「如果語音真的能安撫人，那它在日常生活中可以用在哪裡？」例如，它是否能用在睡眠輔助？或是職場減壓？甚至是長者的陪伴？這些思考將成為後續課程中 Persona 建構、情境設計與產品原型的起點。 
 


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 📚 '''參考資料（中文）'''：
 📚 '''參考資料（中文）'''：
* 林銘泉（2013）。〈整合感性語意差異的顧客需求設計分析〉。[PDF](https://nhuir.nhu.edu.tw/bitstream/987654321/18616/1/1022221E343005.pdf)  
* 林銘泉（2013）。〈整合感性語意差異的顧客需求設計分析〉。[PDF](https://nhuir.nhu.edu.tw/bitstream/987654321/18616/1/1022221E343005.pdf)  
* 曾國維、林靖（2010）。〈以語意差異法評價建築立面意象〉。《設計學報》 ，15(1)，27-48 。([Airiti Library](https://www.airitilibrary.com/Article/Detail/10163212-201003-201007050055-201007050055-27-48))  
* 曾國維、林靖（2010）。〈以語意差異法評價建築立面意象〉。《設計學報》。 〔[TCI 索引頁](https://tci.ncl.edu.tw/cgi-bin/gs32/gsweb.cgi?o=dnclresource&s=id%3D%22A11002006%22.) 〕  
* 辜婷資（2013）。〈心理因素對環境色彩喜好之研究〉。文化大學碩論。([PDF](https://ir.lib.pccu.edu.tw/bitstream/987654321/25449/2/fb150116132242.pdf)) 
* 辜婷資（2013）。〈心理因素對環境色彩喜好之研究〉。文化大學碩論。[PDF](https://ir.lib.pccu.edu.tw/bitstream/987654321/25449/2/fb150116132242.pdf)  
 
在第二週，我們將正式進入「感性工學」的核心領域，並將其與語音設計結合。感性工學強調「如何將人類的主觀感受轉換為設計變數」，而語音作為一種感性介質，正好能展現這種轉換的過程。學生需要理解，聲音中的語速、語調、停頓與音色，不只是技術參數，而是能夠觸發特定心理感受的設計元素。本週的學習重點，就是讓大家能夠辨識並描述這些語音特徵與情緒感受之間的連結。 
 
除了感性工學的基礎概念，本週還會帶領學生認識 SD 法（Semantic Differential Method, 語意差異法）的操作原理。SD 法的目的，是透過「形容詞對」來捕捉人們對某一刺激的印象，例如「溫暖－冷漠」、「安心－焦躁」。學生將學會如何挑選並組織這些詞彙，建立一份可以用來評估語音安撫感的詞彙表。這個過程能幫助大家練習「把抽象的感受轉換成具體的測量工具」，也就是將情緒語言化並系統化。 
 
在課堂實作中，我們會要求學生進行小組討論，列出至少 10 對與「安撫感」有關的詞彙。這些詞對要能涵蓋多個面向，例如「聲音的質地」（柔和－刺耳）、「情緒的氛圍」（安心－焦躁）、「人際的距離感」（親近－疏離）。同時，學生也要練習刪減或合併過於相似的詞，保留最能代表核心意象的詞彙，並整理成一份「安撫語音詞彙庫」。這份成果會在後續的問卷與測試中直接應用。 
 
最後，本週的任務不只是建構詞彙庫，更是建立對研究流程的初步理解。學生需要認識到，這些詞彙並不是最終的答案，而是之後所有分析的基礎。換句話說，若詞彙庫建立得清楚且完整，後續的問卷設計、數據分析與設計應用都會更有方向性；反之，如果詞彙模糊或重複，研究的可信度就會受到影響。因此，本週的產出雖然只是詞彙表，卻是整個研究設計能否順利展開的關鍵。  


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'''操作流程（學生需依此完成作業）'''：  
'''操作流程（學生需依此完成作業）'''：  
1. 使用 [openai.fm](https://openai.fm) 生成至少3種語音。  
1. 使用 [openai.fm](https://openai.fm) 生成至少3種語音。  
2. 建立 6-8 對詞語量表，用 Google Form 製作問卷。  
2. 建立 6-8 對詞語量表，用 Google  表單 製作問卷 （[產品頁](https://workspace.google.com/intl/zh-TW/products/forms/)、[表單入口](https://docs.google.com/forms/)） 。  
3. 邀請至少10位受測者填寫。  
3. 邀請至少10位受測者填寫。  
4. 匯出數據，計算平均值並繪製雷達圖。  
4. 匯出數據，計算平均值並繪製雷達圖。  
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 📚 '''參考資料（中文）'''：
 📚 '''參考資料（中文）'''：
* 吳明隆（2010）。《問卷統計分析實務》。臺北：五南。  
* 吳明隆（2010）。《問卷統計分析實務》。臺北：五南。  
* 張德馨（2016）。〈設計研究方法論〉課程教材（政大傳播學院）。 
在第三週，我們將正式把 SD 法應用到語音樣本的調查中。這一週的核心目標是將前一週建立的「安撫感詞彙庫」轉換成問卷工具，並用來收集受測者對不同語音樣本的主觀感受。學生需要利用 openai.fm 產生至少三種不同語音（透過改變語速、語調或情緒風格），再用這些語音作為刺激，進行 SD 法的評分實驗。這不僅是一次操作練習，更是將理論轉化為實際研究的第一步。 
在設計問卷的過程中，學生會學習如何把「詞對」放進 Google 表單，並用 7 點尺度來讓受測者評分。這裡的關鍵是問卷設計要清楚、簡單，避免過於複雜的版面或模糊的詞語。學生必須確保每一個語音樣本都被分開呈現，並在播放之後立即請受測者填寫評分，以確保印象的準確性。透過這樣的練習，學生能夠更清楚地理解「如何將抽象的感覺轉換成數據化的測量」。 
完成問卷設計後，學生需要邀請至少 10 位受測者參與調查。這個過程是訓練如何處理實際研究的第一步，包括招募受測者、給予清楚的指示，以及在適當的環境下進行施測。學生會逐漸意識到，研究不只是收集數據，更需要考慮「測試的公平性與一致性」，例如確保受測者在安靜環境下使用耳機，避免外部干擾影響結果。這些經驗對未來進行更大規模的調查具有重要價值。 
最後，本週的重點在於資料的初步整理與視覺化。學生在匯出 Google 表單數據後，需要計算每個樣本在各個詞對上的平均分數，並繪製雷達圖來比較樣本間的差異。這些圖表會是第一次直觀地看見「不同語音真的帶來不一樣的安撫效果」。學生要嘗試從這些結果中提出初步觀察，為下一步的需求分析與 Persona 建構奠定基礎。 


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* '''學生任務'''：設計並發放問卷，蒐集成人語音偏好與焦慮情境資料  
* '''學生任務'''：設計並發放問卷，蒐集成人語音偏好與焦慮情境資料  
* 📌'''研究資料產出'''：需求量化數據  
* 📌'''研究資料產出'''：需求量化數據  
* 📚 工具： [Google Forms](https://forms.google.com)、[KoboToolbox](https://www.kobotoolbox.org/)
* 📚 工具： [Google 表單](https://workspace.google.com/intl/zh-TW/products/forms/)、[KoboToolbox](https://www.kobotoolbox.org/)  
 
在第四週，我們將焦點放在「成人焦慮情境」與「安撫語音需求」的連結。語音的安撫效果並非在真空中發生，而是與使用者所處的生活狀態密切相關。例如，某些人可能因為睡眠焦慮需要放鬆的語音，另一些人則可能因職場壓力更傾向於短促而堅定的安慰。因此，了解「使用情境」和「需求差異」是設計能真正發揮作用的安撫產品的關鍵。本週將會以問卷為主要工具，幫助學生蒐集相關數據。 
 
在課堂上，我們會介紹問卷設計的基本原則，並透過案例說明如何將抽象的情緒需求轉化為可以量化的問題。例如，我們會教大家如何撰寫問題來探索「在什麼樣的情境下你最需要安撫的語音？」或「你比較喜歡偏慢的語速還是中速的語速？」。這些問題看似簡單，但其實是設計研究中最關鍵的橋樑，因為它能把「使用者需求」轉換為「設計依據」。 
 
在實作上，每位學生需要完成一份結構清晰的問卷，並至少邀請 10 位成人填答。問卷應涵蓋兩大面向：第一是「情境」，例如焦慮、孤獨、失眠、壓力；第二是「語音偏好」，例如語速、語調、性別、音色。這樣的設計能讓收集到的數據既能反映真實需求，也能與後續的 SD 法分析互相對照。學生要學會透過問卷不僅蒐集意見，更要觀察數據背後的模式與趨勢。 
 
最後，本週的重點在於培養學生對「需求量化」的敏感度。透過實際操作，學生將體會到問卷不只是資料收集的工具，更是一種「需求探索的方法論」。當我們能夠以數據的方式呈現人們的焦慮情境與語音需求，就能把設計的出發點從「假設使用者需要什麼」轉換為「根據使用者實際回饋進行設計」。這將大大提升產品的精準性與實用性，為後續 Persona 建構和情境模擬打下基礎。  


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* '''學生任務'''：建立Persona與敘事情境圖  
* '''學生任務'''：建立Persona與敘事情境圖  
* 📌'''研究資料產出'''：質性敘述資料  
* 📌'''研究資料產出'''：質性敘述資料  
* 📚 工具： [Miro](https://miro.com/)、[Canvanizer](https://canvanizer.com/)
* 📚 工具： [Miro](https://miro.com/whiteboard/)、[Canvanizer](https://canvanizer.com/)  
 
在第五週，我們將正式進入「Persona 建構」與「情境敘事設計」的階段。Persona 是一種典型使用者的虛擬角色，它不是單一受測者的真實再現，而是透過需求數據與觀察結果綜合歸納出的「代表性角色」。建立 Persona 的目的，是幫助設計者在思考時能夠「代入使用者的角度」，避免產品只反映設計者的想像。本週的重點，就是要讓學生理解如何把前幾週收集的 SD 法與問卷資料，轉化成有血有肉的角色輪廓。 
 
課堂中，我們會介紹 Persona 的組成要素，包括基本背景（年齡、性別、職業）、心理特徵（焦慮來源、安撫需求）、行為模式（使用情境、典型任務）等。學生需要將這些元素以圖像化的方式呈現，並結合具體的語音需求。例如，一位「35 歲的上班族女性 Persona」可能會在下班後感到焦慮與疲勞，因此需要一個「語速偏慢、聲音溫柔」的安撫語音來幫助她放鬆。這樣的角色設定將幫助小組後續聚焦在特定的設計方向。 
 
除了 Persona，本週還將強調「情境敘事」的重要性。單純的人物設定是不夠的，學生還需要把 Persona 放進具體的生活情境中，例如「睡前」、「通勤中」、「辦公室壓力時刻」等，並撰寫出一段短短的敘事描述。這樣的情境敘事能讓使用者需求不再是抽象的文字，而是能夠被具體想像的生活片段。當設計者能想像 Persona 在特定情境下的情緒與反應，就能更準確地設計對應的語音內容與互動模式。 
 
最後，本週的任務將以「Persona＋情境圖」的形式完成，並以小組討論的方式進行分享。這份產出不僅是設計過程中的中間成果，更是後續語音腳本與互動邏輯設計的依據。學生需要理解，好的 Persona 與情境敘事會讓設計過程更具體、更有方向，而不至於流於空泛。這一週的練習，實際上就是將「數據」轉化為「故事」，再由故事回到「設計決策」的核心步驟。  
 


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行 124： 行 81：
* '''學生任務'''：撰寫初步腳本，進行使用者訪談  
* '''學生任務'''：撰寫初步腳本，進行使用者訪談  
* 📌'''研究資料產出'''：逐字稿與主題分析  
* 📌'''研究資料產出'''：逐字稿與主題分析  
* 📚 工具： [Otter.ai](https://otter.ai)、[Obsidian](https://obsidian.md/)
* 📚 工具： [Otter.ai](https://otter.ai)、[Obsidian](https://obsidian.md/)


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行 131： 行 88：
* '''老師講授'''：TTS工具介紹與語音合成技巧  
* '''老師講授'''：TTS工具介紹與語音合成技巧  
* '''學生任務'''：產出三段安撫語音樣本並比較語音風格  
* '''學生任務'''：產出三段安撫語音樣本並比較語音風格  
* 📚 工具： [openai.fm](https://openai.fm)、[pyttsx3 (Python)](https://pypi.org/project/pyttsx3/)、[Web Speech API](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/Web_Speech_API)
* 📚 工具： [openai.fm](https://openai.fm)、[pyttsx3 （PyPI）](https://pypi.org/project/pyttsx3/)、[Web Speech API （MDN）](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/Web_Speech_API)


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行 150： 行 107：
* '''老師講授'''：語音觸發 → 語音反應 → 行為回饋邏輯流程  
* '''老師講授'''：語音觸發 → 語音反應 → 行為回饋邏輯流程  
* '''學生任務'''：繪製語音互動邏輯流程圖  
* '''學生任務'''：繪製語音互動邏輯流程圖  
* 📚 工具： [Draw.io](https://app.diagrams.net/)
* 📚 工具： [draw.io / diagrams.net](https://app.diagrams.net/)


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行 157： 行 114：
* '''老師講授'''：多感官整合概念與設計手法  
* '''老師講授'''：多感官整合概念與設計手法  
* '''學生任務'''：設計一組「語音＋光／震動」安撫模擬場景  
* '''學生任務'''：設計一組「語音＋光／震動」安撫模擬場景  
* 📚 工具： [p5.js](https://p5js.org/)
* 📚 工具： [p5.js](https://p5js.org/)


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行 164： 行 121：
* '''老師講授'''：如何用個人電腦實現語音播放模組（openai.fm、TTS API、Python / JS 範例）  
* '''老師講授'''：如何用個人電腦實現語音播放模組（openai.fm、TTS API、Python / JS 範例）  
* '''學生任務'''：在自己的電腦上實作語音播放，完成初步安撫語音裝置模擬  
* '''學生任務'''：在自己的電腦上實作語音播放，完成初步安撫語音裝置模擬  
* 📚 工具： [openai.fm](https://openai.fm)、[pyttsx3](https://pypi.org/project/pyttsx3/)、[Web Speech API](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/Web_Speech_API)
* 📚 工具： [openai.fm](https://openai.fm)、[pyttsx3](https://pypi.org/project/pyttsx3/)、[Web Speech API](https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/API/Web_Speech_API)


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行 171： 行 128：
* '''老師講授'''：互動事件設計（按鍵、滑鼠、語音指令）與語音觸發邏輯  
* '''老師講授'''：互動事件設計（按鍵、滑鼠、語音指令）與語音觸發邏輯  
* '''學生任務'''：將語音播放與互動設計結合，在電腦端完成一個可操作的安撫語音原型  
* '''學生任務'''：將語音播放與互動設計結合，在電腦端完成一個可操作的安撫語音原型  
* 📚 工具： [p5.js](https://p5js.org/)、[Electron.js](https://www.electronjs.org/)
* 📚 工具： [p5.js](https://p5js.org/)、[Electron （官方）](https://electronjs.org/)


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於 2025年9月21日 (日) 20:24 的修訂

感性科技與產品設計課程說明

本課程以「安撫」作為感性體驗的核心概念，結合感性工學與人工智慧語音應用，探討如何透過語音內容、語調、互動腳本與情境模擬來設計出能安撫情緒的產品。課程將導入AI語音生成（如TTS、情緒語音）、語意對話設計、五感互動整合等技術，並強調使用者情緒分析與互動迴路設計，最終完成一項具安撫功能的互動語音產品原型。

課程目標

  • 理解感性工學與情緒安撫的理論與設計方法
  • 學習AI語音生成與語意設計技術
  • 掌握問卷、訪談、情緒測量等研究方法
  • 製作一件具安撫功能的AI語音互動產品原型
  • 整理可用於研討會論文的研究資料與成果

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講義

每週進度

第1週｜課程導論：AI語音也能安撫你？

  • 老師講授：課程介紹、安撫作為感性設計主題、AI語音應用實例
  • 學生任務：體驗AI語音應用，紀錄安撫感受
  • 📚 技術資源：

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第2週｜感性工學與語音感受基礎

  • 老師講授：感性工學概念、SD法原理、聲音與情緒對應關係
  • 學生任務：建立「安撫語音」的SD詞彙初步清單
  • 📌研究資料產出：安撫相關感性詞彙庫

SD法基礎說明（學生需閱讀）： 1. 確定研究對象（語音樣本）。 2. 建立詞對（如「溫暖－冷漠」、「安心－不安」、「柔和－刺耳」）。 3. 設計量表（5或7點）。 4. 受測者聽語音後進行評分。 5. 整理數據，繪製圖表分析結果。

📚 參考資料（中文）：

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第3週｜SD法調查實作：語音樣本分析

  • 老師講授：SD法問卷設計與調查流程
  • 學生任務：以 openai.fm 生成語音（不同語調／語速），進行SD法評分測試
  • 📌研究資料產出：語音樣本 × 感性詞彙 × SD評分表

操作流程（學生需依此完成作業）： 1. 使用 [openai.fm](https://openai.fm) 生成至少3種語音。 2. 建立 6-8 對詞語量表，用 Google 表單製作問卷（[產品頁](https://workspace.google.com/intl/zh-TW/products/forms/)、[表單入口](https://docs.google.com/forms/)）。 3. 邀請至少10位受測者填寫。 4. 匯出數據，計算平均值並繪製雷達圖。 5. 討論不同語音樣本的安撫效果差異。

📚 參考資料（中文）：

  • 吳明隆（2010）。《問卷統計分析實務》。臺北：五南。

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第4週｜成人焦慮與安撫語音需求問卷設計

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第5週｜Persona建構與語音使用情境敘事

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第6週｜語音腳本設計與訪談調查

  • 老師講授：腳本撰寫原則、半結構式訪談教學
  • 學生任務：撰寫初步腳本，進行使用者訪談
  • 📌研究資料產出：逐字稿與主題分析
  • 📚 工具： [Otter.ai](https://otter.ai)、[Obsidian](https://obsidian.md/)

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第7週｜AI語音生成工具實作

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第8週｜期中簡報準備

  • 老師講授：簡報架構設計、資料統整方式
  • 學生任務：彙整設計歷程與研究資料，製作簡報

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第9週｜期中簡報發表

  • 學生任務：小組發表：需求分析、Persona、語音Demo
  • 老師講評：語音風格、邏輯架構、研究深度

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第10週｜語音互動邏輯與使用流程設計

  • 老師講授：語音觸發 → 語音反應 → 行為回饋邏輯流程
  • 學生任務：繪製語音互動邏輯流程圖
  • 📚 工具： [draw.io / diagrams.net](https://app.diagrams.net/)

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第11週｜聲音以外的安撫設計：光與震動

  • 老師講授：多感官整合概念與設計手法
  • 學生任務：設計一組「語音＋光／震動」安撫模擬場景
  • 📚 工具： [p5.js](https://p5js.org/)

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第12週｜產品原型製作 I：電腦端語音播放模組

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第13週｜產品原型製作 II：語音互動整合

  • 老師講授：互動事件設計（按鍵、滑鼠、語音指令）與語音觸發邏輯
  • 學生任務：將語音播放與互動設計結合，在電腦端完成一個可操作的安撫語音原型
  • 📚 工具： [p5.js](https://p5js.org/)、[Electron（官方）](https://electronjs.org/)

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第14週｜使用者測試與情緒評估設計

  • 老師講授：SAM圖／情緒問卷設計、觀察與紀錄技巧
  • 學生任務：執行使用者測試，紀錄情緒變化
  • 📌研究資料產出：情緒評估量表 + 文字觀察紀錄

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第15週｜資料分析與語音設計優化

  • 老師講授：測試回饋分類、設計優化邏輯
  • 學生任務：根據資料修正語音內容與互動設計
  • 📌研究資料產出：使用者回饋 × 設計修改對照表

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第16週｜成果整合與論文初稿資料彙整

  • 老師講授：研究摘要撰寫與展示資料編排
  • 學生任務：完成摘要＋設計說明書＋海報草圖

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第17週｜模擬發表與展場布置

  • 老師講授：發表技巧與展覽設計說明
  • 學生任務：模擬發表與場地佈置演練

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第18週｜期末成果展《聲之慰藉》＋資料繳交

  • 學生任務：
    • 現場展示AI語音互動產品
    • 口頭發表設計歷程與使用者測試結果
    • 繳交研究素材包（問卷、訪談、測試數據）
  • 老師任務：評分與彙整可作為論文使用的資料集

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研究資料包繳交項目

  • SD法分析結果（語音樣本 × 感性詞彙）
  • 問卷結果與圖表
  • Persona與敘事圖
  • 訪談逐字稿與主題分析
  • 使用者測試前後評估資料
  • 語音腳本＋互動流程圖
  • 設計修改紀錄與對照說明
  • 電腦端語音互動原型（影片或可執行程式）
  • 海報、簡報、設計摘要
取自「https://chenwei.synology.me/mediawiki/index.php?title=11401感知科技與產品設計&oldid=176」