深度學習(Deep Learning)模型百百種——從 CNN、RNN 到 Transformer、GNN,各有其擅長的資料型態與應用場景。在不同的互動情境中,該用哪一種深度學習模型最合適?
今天的文章將依據常見的人機互動情境,分類介紹適合的深度學習模型架構,讓你不再對選擇模型一頭霧水,快速掌握「互動類型 × 模型架構」的配對。
語音互動是最普遍也最具挑戰性的領域之一。無論是語音助理還是客服聊天機器人,處理語音的首要挑戰就是「序列性」。這類資料往往透過 循環神經網路(Recurrent Neural Network, RNN) 和 長短期記憶模型(LSTM) 處理時間依賴性;若需要進一步理解語句中的意思與前後關係,Transformer 架構(例如 BERT、Whisper)會是更好的選擇。它的「全局注意力機制」可以一次看到整段語音的所有內容,幫助模型更準確地抓出關鍵字、語氣變化,甚至說話者的意圖,讓語音辨識與語意理解更有深度。
📌 常見應用:語音輸入、智慧音箱、語音導航、語音情緒辨識
對於使用攝影機或動作感測器的系統來說,影像與人體姿勢的分析是關鍵。若任務僅需處理單張影像(如臉部表情辨識),2D 卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN) 即可勝任。但當任務轉向連續動作的理解(如走路、跳舞、手勢操作),便需要能同時處理時間與空間特徵的模型,例如 3D-CNN 或將時間序列結合人體骨架資訊的 圖形卷積網路(Graph Convolutional Network, GCN) 。這類模型能更有效捕捉人體各部位在時間上的動作變化與關聯性。
📌 常見應用:肢體康復、手勢辨識、沉浸式互動體驗、遊戲控制
人類的情緒表現在聲音高低、臉部肌肉、甚至心跳和膚電上,這些來自不同感測器的數據需透過「多模態深度學習」進行融合。常見做法是先讓每種感測器資料(例如:影像、語音)各自進入最擅長處理該類型的模型(像是用 CNN 處理影像、LSTM 處理語音),等各自分析完成後,再把這些結果整合在一起,形成一個統一的特徵表示(joint representation),用來進行最後的判斷或預測。
📌 常見應用:情緒互動介面、智慧輔助裝置、學習動機偵測
腦機介面資料如腦電圖(Electroencephalogram, EEG)、功能性近紅外線光譜儀(functional Near-Infrared Spectroscopy,fNIRS) 屬於高度雜訊且時間相關性強的訊號。若將 EEG 轉為時頻圖可使用 CNN 處理;若處理原始時間序列,則常見使用 RNN 或混合架構(CNN + LSTM)。深度學習讓腦波分析不再依賴傳統手工特徵,提升意圖解碼的準確性。
📌 常見應用:腦控滑鼠、義肢控制、注意力分析、沉浸式遊戲
互動類型 | 任務描述 | 適合模型架構 | 補充說明 |
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語音互動 | 指令辨識、語意分析、語音助理、語者識別 | RNN / LSTM / GRU、Transformer、Wav2Vec2.0、HuBERT | LSTM 適合處理語音序列;Transformer 適合語意理解與語音轉文字;Wav2Vec2.0 為自監督語音模型 |
視覺互動 | 手勢辨識、臉部辨識、視線追蹤 | CNN、ResNet、EfficientNet、Vision Transformer、CNN + Regression | CNN 架構穩定高效;ViT 適合全局上下文理解;注視點可搭配 Heatmap Regression |
動作與姿態互動 | 骨架追蹤、動作比對、沉浸式體感互動 | CNN + LSTM、3D CNN、ST-GCN | ST-GCN 適合骨架資料;3D CNN 可同時處理時空資訊 |
表情與情緒辨識 | 聲音、臉部、語意、心率資料推估情緒 | 多模態融合模型(Multimodal)、Transformer、GNN | 將語音、圖像、文字結合分析;GNN 用於模態關係建模 |
眼動與注視追蹤 | 注視點估計、眼動行為分析 | CNN + Regression、Vision Transformer | 使用視覺模型進行 gaze estimation,部分研究搭配熱圖回歸 |
腦波互動(BCI) | EEG 解碼意圖、分類控制信號 | CNN、RNN / LSTM / GRU、1D CNN、Autoencoder、混合模型 | CNN 處理時頻圖;RNN 適合時序資料;Autoencoder 適合無監督特徵提取 |
虛擬角色互動 | 對話生成、情緒回應 | Transformer、GPT、情緒引導模型 | 可搭配語音情緒辨識與語意生成模組 |
強化學習互動 | 遊戲互動、機器人動作控制 | CNN + 強化學習(DQN、PPO 等) | CNN 負責特徵擷取,RL 模型負責決策與控制 |
多模態互動 | 語音+手勢+文字+視覺等整合應用 | 多模態 Transformer(如 CLIP)、Fusion 架構、GNN | Early / Late Fusion 架構依應用選擇;GNN 可表達模態關聯 |
人機互動的發展不再只是設計一個「按鈕」讓使用者點擊,而是設計一個「通道」,讓電腦理解我們的行為與情緒。而深度學習正是打通這個通道的鑰匙。從語音到表情,從手勢到腦波,不同互動任務對模型的要求不同。希望今天的內容能幫助你在 HCI 專案中更快理清思路、精準選模,讓人機之間的溝通變得更加自然。