Introduction
實際場域驗證
目前針對語音訊號的強健性處理，在8k音檔轉成高品質16k音檔並可以抗噪技術進行開發，語音技術應用於實時風格轉換，還有針對現實場域收集的語音生理訊號進行個人壓力的辨識。這一些正在開發技術將結合產學合作在實際場域驗證，尤其首先是語音強健性會在客服環境下進行驗證。
可信任AI
與建立MSP-PODCAST的小組進行國際合作，進行大規模的收集中文資料，所有建構流程細節、應用之技術及版本將被紀錄，如數據分析、語音活動檢測(VAD)、語者辨識、消除噪音、自動偵測無語音片段，情緒檢索和標註策略等。從資料庫收集的過程直接掌握所有針對可信任情緒辨識AI進行紀錄累積，以為將來從各角度審視語音情緒建構與使用上的公平與可信賴性。
人文法制衝擊影響之因應作為/資料及AI模型之治理與共享
相關議題多於資料庫的收集程序，已經建立資料蒐集政策和程序，且確保所蒐集的公開資料來源符合創用CC授權條款，並依資料來源與資料型態，將相關法律、法規、命令、原創者授權及契約納入考量，制定規範表格，以確保後續團隊能在合法、有權之基礎上處理或利用資料。