＃創傷壓力症候群
＃郭大維醫師

難以抹滅可怕的記憶─「創傷壓力症候群」
TCM Can Help！
中醫可以治癒不安的情緒！

太魯閣408號事件雖然已經過了一個星期，但對當時參與救災的警消人員和醫護人員來說，至今仍有許多人無法安心入睡、情緒無法平靜，如同人間地獄的畫面歷歷在目，久久無法抹去，無形中已經造成他們身心靈受創的「創傷壓力症候群」。

創傷後壓力症候群(Post-Traumatic stress disorder, 簡稱PTSD) ，指的是一種遭遇重大事故所產生的一連串生理與心理過度反應。因過去經歷創傷之後，心裡會受到毀滅性的傷害，因而出現失眠、作噩夢、精神恍惚、情緒暴躁、易受驚嚇等等症狀。

台灣重大意外事故如八八風災、九二一大地震、華航大園空難、高雄氣爆、錢櫃KTV火災等，歷經這些事故後的痛苦，甚至發生令人震驚的社會事件（捷運隨機殺人事件）後續都可能會演變成PTSD。

研究指出PTSD對於女性的影響多於男性，主要是女人比男人對外界變化更敏感，因此會感受到更強烈的情緒。但任何年齡的患者都可能被影響，甚至是兒童。

PTSD歸屬於中醫「心悸」、「鬱證」、「情志病」的範疇，每每在國家發生重大意外事故後，患者大多數有明顯噩夢、失眠的主訴。

他們總是恐慌睡不著覺，不斷重現意外當時的場景，導致工作無法進行、記憶力下降、成天哭泣、晚上做噩夢、食慾不振、噁心嘔吐、血壓增高、心跳加快…等等的症狀，這就是一個創傷後壓力症候群。

重大意外易造成集體焦慮無力感，不只是受難者，甚至罹難者家屬、醫護人員、救難人員甚至遺體修護人員、倖存者的狀況等都需要特別注意！

中醫也能治癒創傷壓力症候群
中醫治療，主要是透過的形神一體觀，利用針灸通過對穴位和經絡系統的刺激，使經絡暢通、氣血調和，讓患者心神安定，達到調節情緒的作用。

「頭皮針」可起到鎮靜、安神，藉由共振效應刺激大腦皮質，活化前額葉，調節中樞神經系統及內分泌系統的功能，矯正自主神經功能的紊亂，從而起到治療焦慮或抑鬱的作用。
耳針貼壓於相關耳穴也可起到疏通經絡、運行氣血、調和五臟六腑的作用，以達心寧神安的作用。

中藥如酸棗仁湯（虛熱擾神）、百合地黃湯（陰虛內熱）、天王補心丹（心神不寧）、甘麥大棗湯（臟躁）、逍遙散（肝郁脾虛）、柴胡疏肝散（肝氣郁滯）、溫膽湯（痰熱擾心）等，都是相當常用的方藥，具有安神的作用。

PTSD是可以治癒的，愈早尋求治療，便會越早康復。而這是需要跨專業領域人員的共同協助，包括中西醫師、心理治療師、社工師、護理師、志工甚至宗教團體的支持才能讓人與社會平靜和諧與穩定。

AI 將可快速分離人聲、各式樂器等音源，Facebook 開源 Demucs 計畫

作者 雷鋒網 | 發布日期 2020 年 03 月 11 日 10:59 |

音樂源分離，是利用技術將一首歌曲分解成它的組成成分，如人聲、低音和鼓，這和人類大腦的工作很類似，大腦可以將一個單獨的對話，從周圍的噪音和一屋子的人聊天中分離出來。

如果你擁有原始的錄音室多軌錄音，這很容易實現，你只需調整混音來分離一個音軌，但是，如果你從一個普通 MP3 檔案開始，所有的樂器和聲音都被混合到一個立體聲錄音中，即使是最複雜的軟體程式也很難精確地挑出一個部分。

Facebook AI 的研究人員已經開發了一個系統，可以做到這一點──精確度高得驚人。

創建者名叫亞歷山大‧笛福茲（Alexandre Defossez），是 Facebook 人工智慧巴黎實驗室的科學家。笛福茲的系統被稱為 Demucs，這個名字來源於「音樂資源深度提取器」，其工作原理是檢測聲波中的複雜模式，對每種樂器或聲音的波形模式建立一個高層次的理解，然後利用人工智慧將它們巧妙地分離。

笛福茲說，像 Demucs 這樣的技術，不僅能幫助音樂家學習複雜的吉他即興重複段落，總有一天，它還能讓人工智慧助理在嘈雜的房間裡更容易聽到語音指令。笛福茲說，他的目標是讓人工智慧系統擅長辨識音頻源的組成部分，就像它們現在可以在一張照片中準確地區分不同的物體一樣。「我們在音頻方面還沒有達到同樣的水平。」他說。

分解聲波的更好方法

聲源分離長期以來一直吸引著科學家。1953 年，英國認知科學家科林‧切爾瑞（Colin Cherry）創造了「雞尾酒會效應」這個詞語，用來描述人類在擁擠嘈雜的房間裡專注於一次談話的能力。

工程師們首先試圖透過調整立體聲錄音中的左右聲道，或調整均衡器設置來提高或降低某些頻率，進而隔離歌曲的人聲或吉他聲。

基於聲譜圖的人工智慧系統，在分離出以單一頻率響起或共振的樂器的音符方面相對有效，例如鋼琴或小提琴旋律。

這些旋律在聲譜圖上顯示為清晰、連續的水平線，但是隔離那些產生殘餘噪音的撞擊聲，比如鼓、低音拍擊，是一項非常艱鉅的任務。鼓點感覺像一個單一的、即時的整體事件，但它實際上包含了不同的部分。對於鼓來說，它包括覆蓋較高頻率範圍的初始撞擊，隨後是在較低頻率範圍內的無音高衰減。笛福茲說，一般的小鼓「就頻率而言，到處都是」。

聲譜圖只能將聲波表現為時間和頻率的組合，無法捕捉到這樣的細微差別。因此，他們將鼓點或拍子低音處理成幾條不連續的垂直線，而不是一個整齊、無縫的聲音。這就是為什麼透過聲譜圖分離出來的鼓和低音軌道，聽起來常常是模糊不清的。

夠聰明的系統來重建缺失

基於人工智慧的波形模型避免了這些問題，因為它們不試圖將一首歌放到時間和頻率的僵化結構中。笛福茲解釋，波形模型的工作方式與電腦視覺相似，電腦視覺是人工智慧的研究領域，旨在讓電腦學會從數位圖像中辨識模式，進而獲得對視覺世界的高級理解。

電腦視覺使用神經網路來檢測基本模式──類似於在圖像中發現角落和邊緣──然後推斷更高級或更複雜的模式。「波形模型的工作方式非常相似」，笛福茲說。他解釋了波形模型如何需要幾秒鐘來適應歌曲中的突出頻率──人聲、低音、鼓或吉他──並為每一個元素生成單獨的波形。然後，它開始推斷更高比例的結構，以增加細微差別，並精細雕刻每個波形。

笛福茲說，他的系統也可以比做探測和記錄地震的地震儀。地震時，地動儀的底座會移動，但懸掛在上面的重物不會移動，這使得附著在重物上的筆可以畫出記錄地面運動的波形。人工智慧模型可以探測到同時發生的幾個不同地震，然後推斷出每個地震的震級和強度的細節。同樣，笛福茲的系統分析並分離出一首歌曲的本來面目，而不是根據預先設定的聲譜圖結構來分割它。

笛福茲解釋，構建這個系統需要克服一系列複雜的技術挑戰。他首先使用了 Wave-U-Net 的底層架構，這是一個為音樂源分離開發的早期人工智慧波形模型。然後他還有很多工作要做，因為聲譜圖模型的表現優於 Wave-U-Net。他透過添加線性單元來微調波形網路中分析模式的演算法參數。笛福茲還增加了長短期記憶，這種結構允許網路處理整個數據序列，如一段音樂或一段視頻，而不僅是一個數據點，如圖像。笛福茲還提高了 Wave-U-Net 的速度和記憶體使用率。

這些修改幫助 Demucs 在一些重要方面勝過 Wave-U-Net，比如它如何處理一種聲音壓倒另一種聲音的問題。「你可以想像一架飛機起飛，引擎噪音會淹沒一個人的聲音」，笛福茲說。

以前的波形模型，透過簡單地移除原始音頻源文件的一部分來處理這個問題，但是它們不能重建丟失材料的重要部分。笛福茲增強了 Demucs 解碼器的能力，「Demucs 可以重新創建它認為存在但卻迷失在混音中的音頻​​」，這意味著他的模型可以重新合成可能被響亮的鐃鈸聲影響而遺失的柔和鋼琴音符，因為它理解應該呈現什麼樣的聲音。

這種重構和分離的能力使 Demucs 比其他波形模型有優勢。笛福茲說，Demucs 已經與最好的波形技術相匹配，並且「遠遠超出」最先進的聲譜技術。

在盲聽測試中，38 名參與者從 50 首測試曲目中隨機抽取 8 秒鐘進行聽音，這 50 首曲目由 3 個模型分開：Demucs、領先波形、頻譜圖技術。聽眾認為 Demucs 在品質和無偽影（如背景噪音或失真）方面表現最佳。

Demucs 已經引起了人工智慧愛好者的興趣，精通技術的讀者可以從 GitHub 下載 Demucs 的代碼，代碼用 MusDB 數據集來分離音樂源。

笛福茲解釋，隨著 Demucs 的發展，它將為人們在家中創作音樂的數位音頻工作站帶來聲音的真實性。這些工作站提供了能夠喚起特定時代或風格的合成儀器，通常需要對原始硬體進行大量的數位化改造。

想像一下，如果音樂源分離技術能夠完美地捕捉 20 世紀 50 年代搖滾歌曲中用電子管放大器演奏的老式空心電吉他的聲音，Demucs 讓音樂愛好者和音樂家離這個能力更近了一步。

資料來源：https://technews.tw/2020/03/11/using-ai-for-music-source-separation/?fbclid=IwAR1C-0LhFNEkIFUg9QS3xRQK8VKeqKIkPEx9kh7QdGamcsCfUViwyeXyqXg

AI 將可快速分離人聲、各式樂器等音源，Facebook 開源 Demucs 計畫

作者 雷鋒網 | 發布日期 2020 年 03 月 11 日 10:59 |

音樂源分離，是利用技術將一首歌曲分解成它的組成成分，如人聲、低音和鼓，這和人類大腦的工作很類似，大腦可以將一個單獨的對話，從周圍的噪音和一屋子的人聊天中分離出來。

如果你擁有原始的錄音室多軌錄音，這很容易實現，你只需調整混音來分離一個音軌，但是，如果你從一個普通 MP3 檔案開始，所有的樂器和聲音都被混合到一個立體聲錄音中，即使是最複雜的軟體程式也很難精確地挑出一個部分。

Facebook AI 的研究人員已經開發了一個系統，可以做到這一點──精確度高得驚人。

創建者名叫亞歷山大‧笛福茲（Alexandre Defossez），是 Facebook 人工智慧巴黎實驗室的科學家。笛福茲的系統被稱為 Demucs，這個名字來源於「音樂資源深度提取器」，其工作原理是檢測聲波中的複雜模式，對每種樂器或聲音的波形模式建立一個高層次的理解，然後利用人工智慧將它們巧妙地分離。

笛福茲說，像 Demucs 這樣的技術，不僅能幫助音樂家學習複雜的吉他即興重複段落，總有一天，它還能讓人工智慧助理在嘈雜的房間裡更容易聽到語音指令。笛福茲說，他的目標是讓人工智慧系統擅長辨識音頻源的組成部分，就像它們現在可以在一張照片中準確地區分不同的物體一樣。「我們在音頻方面還沒有達到同樣的水平。」他說。

分解聲波的更好方法

聲源分離長期以來一直吸引著科學家。1953 年，英國認知科學家科林‧切爾瑞（Colin Cherry）創造了「雞尾酒會效應」這個詞語，用來描述人類在擁擠嘈雜的房間裡專注於一次談話的能力。

工程師們首先試圖透過調整立體聲錄音中的左右聲道，或調整均衡器設置來提高或降低某些頻率，進而隔離歌曲的人聲或吉他聲。

基於聲譜圖的人工智慧系統，在分離出以單一頻率響起或共振的樂器的音符方面相對有效，例如鋼琴或小提琴旋律。

這些旋律在聲譜圖上顯示為清晰、連續的水平線，但是隔離那些產生殘餘噪音的撞擊聲，比如鼓、低音拍擊，是一項非常艱鉅的任務。鼓點感覺像一個單一的、即時的整體事件，但它實際上包含了不同的部分。對於鼓來說，它包括覆蓋較高頻率範圍的初始撞擊，隨後是在較低頻率範圍內的無音高衰減。笛福茲說，一般的小鼓「就頻率而言，到處都是」。

聲譜圖只能將聲波表現為時間和頻率的組合，無法捕捉到這樣的細微差別。因此，他們將鼓點或拍子低音處理成幾條不連續的垂直線，而不是一個整齊、無縫的聲音。這就是為什麼透過聲譜圖分離出來的鼓和低音軌道，聽起來常常是模糊不清的。

夠聰明的系統來重建缺失

基於人工智慧的波形模型避免了這些問題，因為它們不試圖將一首歌放到時間和頻率的僵化結構中。笛福茲解釋，波形模型的工作方式與電腦視覺相似，電腦視覺是人工智慧的研究領域，旨在讓電腦學會從數位圖像中辨識模式，進而獲得對視覺世界的高級理解。

電腦視覺使用神經網路來檢測基本模式──類似於在圖像中發現角落和邊緣──然後推斷更高級或更複雜的模式。「波形模型的工作方式非常相似」，笛福茲說。他解釋了波形模型如何需要幾秒鐘來適應歌曲中的突出頻率──人聲、低音、鼓或吉他──並為每一個元素生成單獨的波形。然後，它開始推斷更高比例的結構，以增加細微差別，並精細雕刻每個波形。

笛福茲說，他的系統也可以比做探測和記錄地震的地震儀。地震時，地動儀的底座會移動，但懸掛在上面的重物不會移動，這使得附著在重物上的筆可以畫出記錄地面運動的波形。人工智慧模型可以探測到同時發生的幾個不同地震，然後推斷出每個地震的震級和強度的細節。同樣，笛福茲的系統分析並分離出一首歌曲的本來面目，而不是根據預先設定的聲譜圖結構來分割它。

笛福茲解釋，構建這個系統需要克服一系列複雜的技術挑戰。他首先使用了 Wave-U-Net 的底層架構，這是一個為音樂源分離開發的早期人工智慧波形模型。然後他還有很多工作要做，因為聲譜圖模型的表現優於 Wave-U-Net。他透過添加線性單元來微調波形網路中分析模式的演算法參數。笛福茲還增加了長短期記憶，這種結構允許網路處理整個數據序列，如一段音樂或一段視頻，而不僅是一個數據點，如圖像。笛福茲還提高了 Wave-U-Net 的速度和記憶體使用率。

這些修改幫助 Demucs 在一些重要方面勝過 Wave-U-Net，比如它如何處理一種聲音壓倒另一種聲音的問題。「你可以想像一架飛機起飛，引擎噪音會淹沒一個人的聲音」，笛福茲說。

以前的波形模型，透過簡單地移除原始音頻源文件的一部分來處理這個問題，但是它們不能重建丟失材料的重要部分。笛福茲增強了 Demucs 解碼器的能力，「Demucs 可以重新創建它認為存在但卻迷失在混音中的音頻​​」，這意味著他的模型可以重新合成可能被響亮的鐃鈸聲影響而遺失的柔和鋼琴音符，因為它理解應該呈現什麼樣的聲音。

這種重構和分離的能力使 Demucs 比其他波形模型有優勢。笛福茲說，Demucs 已經與最好的波形技術相匹配，並且「遠遠超出」最先進的聲譜技術。

在盲聽測試中，38 名參與者從 50 首測試曲目中隨機抽取 8 秒鐘進行聽音，這 50 首曲目由 3 個模型分開：Demucs、領先波形、頻譜圖技術。聽眾認為 Demucs 在品質和無偽影（如背景噪音或失真）方面表現最佳。

Demucs 已經引起了人工智慧愛好者的興趣，精通技術的讀者可以從 GitHub 下載 Demucs 的代碼，代碼用 MusDB 數據集來分離音樂源。

笛福茲解釋，隨著 Demucs 的發展，它將為人們在家中創作音樂的數位音頻工作站帶來聲音的真實性。這些工作站提供了能夠喚起特定時代或風格的合成儀器，通常需要對原始硬體進行大量的數位化改造。

想像一下，如果音樂源分離技術能夠完美地捕捉 20 世紀 50 年代搖滾歌曲中用電子管放大器演奏的老式空心電吉他的聲音，Demucs 讓音樂愛好者和音樂家離這個能力更近了一步。

資料來源：https://technews.tw/…/using-ai-for-music-source-separation/…