2026年6月4日晚間，陽明交大互貴商會（Givers Club）新竹分會於光復校區工程四館致遠堂舉辦專題講座。活動伊始，循著商會傳統，與會校友們輪流進行簡短的自我介紹。多位學長姐以具代表性的專屬「Slogan」活絡現場氣氛，例如推廣透明顯示器的「精透、清晰、顯示之最」，以及研發寵物客製化保健品的「寵物保健找佩沛愛，讓你生活更有愛」等，展現了交大校友在各行各業的創新與活力。

隨後，具備交大機械與音樂研究所雙領域背景的開南大學健康產業管理學系教授暨繆思科技創辦人黃志方學長，以「生成式 AI 音樂與自律神經音療藍圖」為題登台分享。他致力於探討如何透過 AI 技術，讓音樂成為連結娛樂、教育與健康的橋樑。

在探討音療設備的開發時，黃志方學長點出現有市場的技術選擇關鍵。他直言，儘管腦波（EEG）測量在學術研究上極具價值，但對於一般消費性健康產品而言，腦波設備必須配戴於頭部，不僅干擾睡眠，且極易受環境微小電波干擾，實用性與普及度面臨挑戰。因此，他的團隊將研發方向轉向「心率變異度（HRV）」。透過穿戴裝置擷取心律數據以評估自律神經的交感與副交感狀態，能大幅降低設備成本，並提供穩定且客觀的生理回饋。

為了將生理數據轉化為實質的療癒機制，團隊引入了「雙耳拍頻（Binaural Beats, BB）」技術。黃志方學長解釋，單純的雙耳拍頻僅是嗡嗡作響的單調頻率，缺乏音樂的組織與美感。繆思科技的突破在於，利用 AI 生成技術結合 MIDI 音樂資料庫，將拍頻參數自然地隱藏並融入伴奏與和聲之中。這套系統能透過 2 到 3 分鐘的前測數據，了解使用者的即時生理狀態，進而動態調整專屬的「音樂處方」，形成一套具備即時監測與調節的閉環機制。 演講結束後，現場提問十分踴躍。與會校友針對 AI 音樂的主觀性訓練、醫療機構導入的臨床驗證標準，以及未來的商業模式等面向提出深入探討，黃志方學長也一一給予實務上的見解與回應。

聚會尾聲，商會特別安排了感心的感恩環節。大家除了感謝黃志方學長學長帶來兼具科技深度與人文廣度的精彩分享，也特別向本屆主席逸翠學姐致謝，感謝她的用心籌劃與準備的豐盛點心，讓與會者在下班後的疲憊中獲得放鬆。最後，校友們也彼此感恩在這個資源分享的正向循環平台中能夠持續互相幫助，為這場週四晚間的交流畫下溫馨而圓滿的句點。

延伸閱讀：AI 音樂整合平台三大發展架構

繆思科技的 AI 引擎涵蓋以下三大應用：
AI 音樂生成（內容產業）： 平台整合 MIDI 與 Audio 資料訓練。相較於市面上單純使用 Waveform 聲波的生成平台（如 Suno），MIDI 具備更高的精準度與編輯彈性，可解決生成長度短及互動性低的問題。

AI 自律神經音療（健康科技）： 結合 HRV 與 AI 演算法，將傳統缺乏生理數據支持的音樂治療，轉化為可自動化、客製化調節的精準健康管理工具。

虛擬樂器與虛擬歌手（互動娛樂）： 透過 AI 生成與互動設計，解決傳統音樂教育互動不足的痛點，期望未來能與遊戲產業結合，提供寓教於樂的體驗。

延伸閱讀：自律神經音療關鍵名詞解釋
自律神經音療關鍵名詞解釋心率變異度 (HRV, Heart Rate Variability)： 透過分析心跳間距（RR Interval）的微小變化，來評估人體自律神經系統活性的客觀指標。

SDNN (Standard Deviation of Normal to Normal)： 代表整體自律神經活性的關鍵數據。黃志方學長學長指出，SDNN 數值越大代表心律變異度越高，是身心靈活度健康的象徵；若數值過低則為亞健康或老化警訊。

雙耳拍頻 (Binaural Beats)： 一種神經科學技術。透過雙耳播放頻率微幅差異的音波（例如左耳 250Hz、右耳 260Hz），利用大腦的頻率跟隨效應，產生相應頻率（如相差的 10Hz）的神經震盪，藉此引導腦波狀態。