前言：當我們開口說話，系統聽得懂嗎？

想像這樣一個場景：你對手機說出「播放音樂」，它立刻理解你的語意並打開播放清單；你說「開燈」，燈就亮起。這一連串的語音互動過程，對使用者而言不過是幾秒鐘的體驗，背後卻是由語音辨識、分類模型、指令解析與回應邏輯所構成的一整套系統設計。

語音互動(Voice Interaction) 不只是「聽得見」，更是「聽得懂、做得對」。而要讓系統達到這樣的互動目標，第一步就是建立一個可以「理解簡易語音指令」的分類模型。今天將拆解語音互動的基礎設計流程，從資料的選擇、聲音的特徵提取，到模型如何辨識與產生回應，帶你踏出語音互動的第一步。

一、語音互動系統的整體架構概覽

一個基本的語音互動系統可以拆解成以下幾個步驟：

1. 語音輸入：使用者透過麥克風輸入語音。
2. 音訊前處理：將音訊轉為模型可處理的格式（如梅爾頻譜圖）。
3. 語音分類模型：使用 CNN 等模型判斷語音屬於哪一類（例如：「yes」「no」「stop」）。
4. 指令對應與解析：將語音標籤映射到具體行為。
5. 系統回應：完成對應操作，並提供回饋（如語音、燈光、圖像等）。

其中最關鍵的核心，在於如何準確辨識語音內容並轉換為可執行的指令。

二、資料集選擇：用 Speech Commands 建立語音分類基礎

Google 開放的 Speech Commands Dataset 是訓練語音辨識入門模型的好選擇。它包含數萬筆一秒鐘的語音樣本，涵蓋數十種常見指令（如 up, down, left, right, yes, no, go, stop…），並由不同人聲錄製，具備多樣性與實用性。

每筆資料格式如下：

• 聲音檔案（.wav）
• 指令標籤（如 "yes", "no"）
• 樣本長度固定為 1 秒，採樣率為 16kHz

這樣的設計非常適合初學者進行分類模型訓練與部署。

三、從聲音到特徵：為什麼用 Mel 頻譜圖？

語音是一種時間序列的波形資料，如果我們直接把原始音訊輸入模型，模型會難以抓到關鍵資訊。因此，我們需要透過「特徵擷取」來幫助模型看見人類聽得懂的音訊結構。人耳對於不同頻率的感知是非線性的，因此將聲音轉換為 梅爾頻譜圖（Mel Spectrogram) 能更貼近人類的聽覺特性。

簡單來說，梅爾頻譜圖是把聲音變成一張圖片，X 軸是時間，Y 軸是頻率強度，這樣的圖像結構非常適合用 CNN 等影像分類模型來處理。

CNN 是目前語音指令分類中仍然常見的基礎模型，理由包括：

• 速度快：計算效率高，適合邊緣設備或即時系統
• 架構簡單：訓練與推論過程較穩定，適合新手快速上手
• 圖像擅長者的優勢：若你熟悉影像處理，轉為梅爾頻譜圖後可直接套用 CNN 設計技巧

但若要處理更複雜的語意脈絡、長句語音指令，**Transformer 系列（如 Whisper、Wav2Vec2）**會是更有力的工具，它們能捕捉時間上更遠距的依賴關係。

四、從模型輸出到系統回應：設計互動的邏輯

辨識出語音內容只是第一步。真正的人機互動系統還需要設計：

• 指令對應表（例如："stop" → 停止移動、"go" → 開始執行）
• 錯誤處理與容錯機制（例如語音模糊時請求重複）
• 回饋回應機制（例如用語音或動畫提示已接收到指令）

這些環節將語音辨識與實際互動串起來，讓「開口說話」真正成為一種直覺的人機溝通方式。

結語

從語音輸入到模型判別，從指令分類到動作反應，一套語音互動系統所需的不只是訓練一個模型，更是一連串「感知 × 回應」的邏輯設計。
語音互動是感知型 AI 的重要入口，但真正的關鍵不在於系統「聽見了什麼」，而是它能否「理解你、並給出恰當的回應」。