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基於語音回饋之個人化長者社交推薦

為了解決張傑帆python的問題，作者張競文 這樣論述：

在日常生活中，說話是人類主要的溝通方式，透過說出來的內容，人們能夠從中理解對方的人類的許多喜好或與潛在的想法，並以此推論對方會有什麼樣的行動並給予回應與行為都潛藏在溝通的內容裡。在如此高齡化時代面對在2065年每10人中，約有4位是65歲以上老年人口，而此4位中則即有1位是85歲以上之超高齡老人，社會型態與長者生活型態的轉變，促使社區長者照護成為當代重要議題。有感於長者時常陷入脫節於社會的孤獨感，本研究透過模擬機器寵物在家陪伴長者的情境，，從中蒐集長者與機器寵物互動之利用語音內容聲音進行、語意分析，並應用於長者社交推薦系統在機器狗居家照護的領域上。如此，使得機器寵物不僅具備陪伴療癒的功能，更

藉由互動、溝通與關懷提供予長輩一個多元的社交機制，實踐社區鄰里關懷且長者活躍老化的前景更能隨時隨地搜集長者在家中狀況，透過聲音與語意的分析明白長著居家狀況或需要，適時的回應長著給予陪伴關懷功用，並在危急時刻能提供緊急救援與幫助。本研究以樹莓派搭配Respeaker mic array V2作為硬體，搜集510位60歲以上的長者連續3天的日常語音作為分析資料，將日常生活的語音紀錄轉成文字檔將會儲存至資料庫中，並藉由分析挖掘出紀錄著長者每天在的語音內容中潛藏的興趣語意，並透過詞向量分析Google cloud Nature Language API找出長者來讀取長輩在當下說話時的情緒分析使用者在個

性、興趣喜好上的關聯度性向，最後，以關聯度為基礎為使用者提供長者個人化的社交推薦個人化回應提升使用者的陪伴照護品質。