前言

把「感知 → 理解 → 回應」做成順、穩、可用的互動，是這一類系統的靈魂。今天用低門檻、可上手的方式，帶你看清整條鏈路該怎麼設計：哪些感測訊號值得用、資料怎麼處理、模型怎麼選、介面怎麼回應、評估怎麼做，以及安全與隱私要怎麼在一開始就想好。

一、要解的問題先說清楚

選單一明確情境起步，成功率最高：

• 專注 vs. 分心（學習輔助、工作番茄鐘）
• 放鬆 vs. 緊繃（呼吸訓練、冥想 App）
• 正向 vs. 負向（客服語氣輔助、內容推薦節奏）

小原則：任務「窄」且「可重複」→ 資料好蒐集、模型好學、體驗好驗證。

二、感測訊號怎麼選

建議從穿戴容易、抗干擾的訊號開始，搭配一兩個輔助來源。

• 心跳（ECG/PPG）
  取 HR 與 HRV（如 RMSSD、LF/HF）：對壓力／放鬆很敏感。
• 皮膚電（EDA/GSR）
  看 SCL（基線）與 SCR 次數/幅度：反映激發（arousal）。
• 呼吸（RSP）
  看 呼吸率與深度：緊張時呼吸偏淺快，放鬆時變慢深。
• 加速度（ACC）
  用來判定是否在動，避免把運動造成的心跳上升誤判成焦慮。

入門配置範例：手錶 PPG（心率/HRV）＋指套 EDA＋手機 IMU。裝得了更少，就先 PPG + ACC。

三、資料到「可訓練」的最短路

同步
不同裝置要對齊時間。沒有共用時鐘？錄開始先拍手/深呼吸一次，當「對齊點」。

前處理（概念就好）

• 心跳：去漂移、找峰值 → 算 HR/HRV。
• 皮膚電：去趨勢、低通（~1–2 Hz）→ 算 SCL、SCR。
• 呼吸：找峰谷 → 算呼吸率與變異。
• 共通：用移動視窗（例：30 秒窗、5–10 秒步進）計算特徵，再做個體 z-score（以人為基線）。

標註

• 事件腳本：例如「放鬆 60 秒 → 解數獨 60 秒 → 放鬆 60 秒」；切窗時把中間 30 秒當穩定段。
• 自報量表：每段結束滑一下 Valence–Arousal（價性 × 激發）。
• 沒有標註也能起步：先做弱監督（例如用 HRV/EDA 的高低分位數挑出「高/低激發」的高置信樣本）做第一版。

四、模型選擇不複雜：先有穩定基線，再看進階

基線（推薦）

• 用上面窗格特徵（HR、RMSSD、LF/HF、SCL、SCR/min、RR）
• 丟進 Logistic Regression / XGBoost
• 優點：可解釋、可快速 A/B、容易維運

進階

• 1D CNN / LSTM：直接吃序列（每窗的多通道時間序列）
• 2D CNN：把各頻帶能量或時頻圖疊成「生理影像」
• 多模態融合
  • 早期融合：把特徵拼在一起（HRV + EDA + RSP）
  • 後期融合：各模態輸出一個機率，再加權平均（做可靠度加權：有大動作就降低 PPG 權重）

輸出要穩

• 用**指數移動平均（EMA）**平滑機率
• 設門檻 τ與冷卻時間（剛切換狀態後 N 秒內不再切）

五、互動設計：讓系統會「做人」

• 信心透明：顯示狀態與信心水位（例如一條進度條），信心低就用「建議語氣」。
• 低負擔回饋：提供 👍/👎、一鍵「這段判錯」；越輕鬆越好。
• 情境安全：在車內或客服的高風險場合，低信心就交回人（HITL）。
• 個人化：提供簡易的「我的基線」校準（2–3 分鐘呼吸練習即可），不同人差很多。
• 語氣與行為策略：
  • 高激發（可能緊張）→ 語句更短、更具體，提供一鍵捷徑。
  • 放鬆進展 → 給正向回饋與下一步建議。
  • 低信心 → 請求補充或引導做一次校準。

六、怎麼判定「夠好可以用」？

離線（先看這三個）

• F1 或 Macro-F1：類別平衡地看實力
• AUC：不同門檻的整體表現
• 資料切分：先做「同一個人的切分」（intra-subject）看到效果，再挑戰跨人（inter-subject）

線上（真的影響體驗的）

• 成功率/完成時間：任務真的更快/更穩嗎？
• 誤觸率：低信心時有乖乖等嗎？
• 回饋參與率：使用者願不願意給 👍/👎（代表回饋成本夠低）
• 分層錯誤率：不同族群/情境是否一致（公平性檢查）

七、隱私與倫理：一開始就要放進規格

• 明確告知與同意：用途、保存期限、可撤銷
• 只留需要的：多留衍生特徵、少留原始波形；能在裝置端就不要上雲端
• 人在回路：高風險情境保留人工覆核
• 分層監測：不同年齡/性別/健康狀況的表現差異要持續看

常見問題

• 把喚醒當情緒：高激發不一定負向，要結合語境或行為（例如任務是否困難、是否在運動）。
• 忽略個體差：先做個人基線，再談跨人泛化。
• 動作偽影沒處理：沒有 ACC 當參考，很容易誤判。
• 過度自動化：沒有冷卻/平滑，畫面會瘋狂跳狀態。

結語

做「感知動作與情緒」的關鍵，不是把模型堆到最花俏，而是把整條流程做乾淨、做穩、做貼心。先用簡單、看得懂的做法打底（像 HRV/EDA 的基線模型），確認真的有用，再視需要加入更進階的模型或更多感測。輸出別太躁進：加點平滑、設個門檻、放冷卻時間，體驗就不會亂跳。資料與隱私一開始就想清楚，低信心就交回人，讓系統不只聰明，還可靠、可被信任。把這幾件事做好，系統會越用越懂人。