專案背景與挑戰
Voice Kit 人聲分析器是 SGOplus Group 開發的人聲分析工具，包含網站與 Android App。官網的任務是讓一般使用者在下載 App 之前，就能親自體驗「看見自己的聲音」。
人聲分析牽涉麥克風權限與生物特徵資料，使用者對隱私高度敏感；同時，聲學數據若呈現不當，容易被誤讀為性別、健康或個性判斷。官網必須在技術實力、隱私保護與誠實揭露限制之間取得平衡。
技術與架構實現
1. 瀏覽器端即時音訊管線
透過 getUserMedia 取得麥克風授權，以 AudioWorklet 擷取音訊，再交由 Web Worker 執行分析，主執行緒始終保持流暢。原始音訊只存在記憶體中，分析完成即清除，停止錄音或離開頁面時立即關閉麥克風——全程不經過伺服器、不使用 AI。
2. 專業級聲學分析演算法
體驗流程分為兩段錄音：約 15 秒的自然朗讀，以及約 5 秒的持續母音 /a/。
- 音高 (F0)： 採用 YIN 音高估計器，偵測範圍 60–1000 Hz，取有效發聲幀的中位數
- 共振峰： 以 Burg LPC 分析 F1–F4，並透過過原點迴歸估算共振峰間距 ΔF
- 語調： 計算有效音高第 10 至第 90 百分位的半音跨度
- 音質細節： 以波形相關週期追蹤量測 Jitter / Shimmer，以自相關搭配窗函數校正估算 HNR，並計算 CPPS、H1*−H2* 與 alpha ratio
3. 聲音印象的視覺化敘事
將複雜數據轉化為直覺的「低音深沉 ↔ 高音明亮」漸層尺度，搭配音高、共鳴、音質三個浮動標籤，讓非專業使用者也能一眼理解自己的聲音輪廓。
4. 誠實揭露的分析方法頁
獨立的「分析方法」頁面完整說明演算法、適用範圍與限制：參照資料主要來自英文文獻、尚無華語校準、dBFS 為相對輸入電平而非聲壓級，且網頁版與 App、Praat 的數值不宜直接比較。主動揭露限制，反而大幅提升專業可信度。
5. App 銜接與深色質感設計
官網採深色背景搭配暖橘主色與藍粉漸層，並預告 Android App 的進階功能：即時音高與共鳴視覺化、本機歷史紀錄、引導式音域測試，以及需使用者主動送出才會啟用的 Google Gemini AI 對話。
成果亮點
- 無需帳號、不上傳錄音，以架構本身實踐隱私承諾
- 將 YIN、LPC、HNR 等專業聲學指標包裝成一般人也能理解的聲音印象
- 透明公開方法與限制，建立超越一般娛樂型聲音測驗的專業形象