本研究旨在發展可以供國民教育階段特殊教育工作者為學生選用輔助溝通系統之流程，並建立其信效度。

本行動研究設計一套具有理論基礎的嵌入式教學方案，內容包含精確教學和輔助溝通介入策略與訓練材料，希望解決兩位低口語自閉症學生在集中式特教班的團體科學探究課程所遭遇的學習困境。

本研究旨在針對一名就讀於特殊教育學校的無口語極重度多重障礙學童，以低科技輔助溝通系統 GO TALK 的介入，對其三項溝通表達行為－玩玩具、用步履訓練器練習走路、上廁所，成效之研究。

本研究對象設想為運動神經元患者（如ALS 患者），構建基於深度學習的卷積神經網路（CNN）結合影像處理方法的視線輸入介面。

本研究旨在探究運用 AAC 搭配同儕示範，對於一位國小二年級唐氏症兒童溝通表達之改變及其歷程。

本實務案例幫助一位國中重度自閉症學生擴大並提升自發性口語溝通的頻率。本實務案例配合需求情境課程以及文字句條作為擴大性溝通，藉由應用行為分析中動機操作的方式來誘發溝通動機或製造練習機會。

本研究旨在探討使用圖卡和以iPad作為SGD的兩款溝通輔具，並參考PECS一至四階段的訓練模式所設計之溝通介入方案，以檢驗提升自閉症幼兒溝通表現之成效。

目前使用輔助溝通（AAC）的現況中，存在三分之一的AAC使用者學習了輔助溝通系統後，在即使仍需要AAC系統的情況下也會放棄繼續使用AAC系統。並且在低口語自閉症的輔助溝通介入上，也未能做到讓其能夠隨時隨地、隨心所欲地進行溝通交流。在研究中往往忽視了使用者本身的選擇偏好。

由於失智症患者的病程退化，會使他們與他人對話的能力下降，這會導致患者沒有辦法好好地表達出自己的需求，進而導致無法更好地給予照護。因此在失智症的照護中，重點就在於協助一個人使用和保留他們的技能和能力[1]。
在本研究的實驗中會進行虛擬角色的驗證以及對話性的驗證，以此來測試本研究所開發的失智症的智能對話系統是否能夠用於失智症患者的對話。實驗結果表明，導入擁有虛擬角色的AI聊天助理對失智症患者的對話是有所助益的。

近年，透過語音驅動的方法不斷被提出並試圖改善患者語音清晰度。目前常見系統仍需要大量患者及目標語者的語料來強化系統成效，而這也直接造成患者與目標語者使用負擔。有鑑於此，本論文提出DVC 3.1系統來試圖減緩患者及目標語者的錄音負擔並強健轉換效益，我們透過文字轉語音(text-to-speech)與多對多語音轉換模型來生成大量類患者及目標語者語料。