前言

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 × 序列模型

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

影像與動作 × CNN/GCN

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

情緒與多模態 × 融合架構

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

BCI 與腦波 × 混合型模型

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

選擇建議：怎麼挑對模型？

1. 資料型態優先：圖像用 CNN、語音用 RNN/LSTM、長文語意用 Transformer
2. 時間性強就選序列模型：例如語音、腦波、動作序列
3. 資料維度多就考慮融合架構：如同時有語音 + 臉部 + 心跳
4. 追求即時性選輕量模型：如 MobileNet、Tiny Transformer

互動情境與模型對應總覽表

結語

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。