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Vocal adjective的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦吳忠信寫的 韓語三部法：音韻‧構詞‧句法 可以從中找到所需的評價。
另外網站Adjective Ordering Across Languages - Annual Reviews也說明：Adjective ordering preferences stand as perhaps one of the best ... Figure 3: Neural autapomorphies associated with vocal motor control.
國立勤益科技大學 景觀系 韓可宗所指導 孔佩柔的 聲景對人的心理及生理影響的量化實證研究：系統性文獻回顧 （2021），提出Vocal adjective關鍵因素是什麼，來自於聲環境、視聽覺、聯覺、情緒、心律。
而第二篇論文國立陽明交通大學 教育研究所 林珊如所指導 黃薾萱的 情緒狀態對解決頓悟問題的影響並以自動化臉部情緒辨識系統輔助檢測 （2020），提出因為有 情緒操弄、情緒價性、情緒覺醒度、FEAT自動化臉部情緒分析系統、FACS 專家臉部編碼、SAM 小矮人自評量表、國際情緒圖片系統的重點而找出了 Vocal adjective的解答。
最後網站Vocal synonyms | adjectives - Thesaurus.plus則補充：Vocal synonyms | adjectives. Synonyms for Vocal as an Adjective. oral. verbal, spoken. spoken. verbal, oral. outspoken. restraint, vociferous.
韓語三部法：音韻‧構詞‧句法
為了解決Vocal adjective 的問題，作者吳忠信 這樣論述：
要理解韓語語法沒這麼難！ 由韓語語法專家吳忠信博士， 帶您進入韓語語法千萬變化的世界， 透過本書，讓您對韓語語法豁然開朗！ 韓語學這麼久，還是不敢確定是對還是錯嗎？就算學了過了大量的單字、語法，仍然搞不清楚句子的組織規則到底是什麼嗎？那是因為你還沒有讀過《韓語三部法：音韻‧構詞‧句法》！ 不用擔心！就跟著韓語語學專家吳忠信老師，透過本書，帶您認識學習韓語時最基礎、也最重要的三部法，一次提升您的韓語實力！ ◆ 韓語三部法是什麼？ 所謂的三部法，就是「音韻」、「構詞」、「句法」，也就是學習韓語時會接觸的發音、單詞、句法三種語言規則。本書從500年前韓語借用漢字的表記
方式，開始介紹韓語語法的發展及脈絡，利用五個章節分別說明音韻、構詞、句法三者之間密不可分的關係。內容分別如下： 第一章 語言觀 第二章 韓語音韻 第三章 韓語構詞形態 第四章 韓語句法構造 第五章 韓文文法規範 ◎第一章 語言觀 本章談論何謂語言以及韓語在語言的分類和系統。認識韓語在15世紀前是如何借用漢字表示地名、人名，且用來編寫書籍，直至15世紀世宗大王創製韓文，韓文是如何產生及其發展過程。 ◎第二章 韓語音韻 音韻，也就是所謂的發音，也是區別單詞意義差別的最小語法單位。本章分別介紹並說明母音、子音的產生，還有判別音節的方法，了
解整個發音體系，並學習發音時的各項音韻規則及發音變化現象，藉此掌握發音要訣。 ◎第三章 韓語構詞形態 構詞形態，也就是文字形成一個詞彙的規則與方法。本章主要以韓語文字形態為主要介紹對象，在學習詞彙前先認識比詞彙更小或相同的語法概念，了解詞彙形成的要素、原形與變化方式，進一步理解詞彙的分類方法，加深對詞彙的認識。 ◎第四章 韓語句法構造 句法構造，也就是詞彙組成句子的規則。本章節主要針對韓語句子內的成分關係、排列順序、組合方式、以及成分添加的各種方式做說明，透過理解句子組成的基本規則，還有詞彙在句子當中的功能，以及每個詞彙在當中所扮演的角色，能確實了解句意。
◎第五章 韓文文法規範 說明韓文文法規則的起源及歷史發展。韓文文法的規則可是「依法有據」！本章特別說明在20世紀時韓國為現代韓文文法所制定的各項法案。 本書在講解韓語語法名稱時，皆是以「漢語文法名稱」加上「韓語文法名稱」的方式來表達。此外，本書不同於其他的文法書籍只是用冗長艱澀難懂的文句講解文法，而是透過大量的圖表、表格及條列等一目了然的方式，讓學習者輕鬆理解各種原理及法條規則。也就是說，透過本書，學習者不僅在學習韓語時能有相關的語言規則可循，更可以利用查詢本書的方式，理解文法變化的脈絡。 《韓語三部法：音韻‧構詞‧句法》一書，不管是對剛接觸韓語的您，或是已經有韓語基礎的
您，還是想更進一步認識韓語的您，都絕對是一本能夠幫助您提升學習韓語效率的工具書！ 本書特色 1.從500年前韓語借字表記用法說明語法發展 2.以系統性的方式闡述現代韓語語法現象 3.可輕鬆查詢各種艱澀的韓語語法規定 4.能有效率釐清韓語發音‧單字‧句法功能 5.能大幅提升學習者韓語語法能力
聲景對人的心理及生理影響的量化實證研究：系統性文獻回顧
為了解決Vocal adjective 的問題，作者孔佩柔 這樣論述：
聲景的定義為通過人對聲環境的感知而產生，且視覺對聽覺會產生聯覺，因此將以純聽覺和視聽覺的研究進行探討。本研究目的以（1）瞭解現有的聲景對人的生心理影響量化研究的文獻特徵；（2）比較蒐集文獻中的研究工具和研究設計；以及（3）分析聲景及相關因素對人的綜合感知之影響。以台灣期刊論文索引系統、台灣博碩士論文知識加值系統、萬方數據平台、Web of Science、ProQuest、OpenGrey進行收集。關鍵字為聲景、音景、視覺及聽覺、soundscape、audio-visual、auditory-visual。臺灣期刊論文索引系統最後搜尋日為2022年2月14日，臺灣博碩士論文加值系統最後搜索
日為2022年2月14日，萬方數據平台最後搜尋日為2022年2月15日，Web of Science最後搜索日為2022年 6月6日，ProQuest最後搜尋日為2022年6月6日，OpenGrey最後搜索日為2022年6月14日。以JBI評估文獻等級，後續以特徵表進行統整。綜合結果發現：聲景以純聽覺研究居多，大多為使用調查法和心理情緒反應的研究，多使用李克特量表為研究工具，心理多探討感知評估，生理多探討心律變化。視覺刺激會影響聽覺評估。人們最喜歡自然聲，以鳥鳴聲最高；其次為水聲，最討厭交通聲和施工聲。在環境中的綠化率越高，對聲景評估的反應越好。後續研究可以多探討生理反應，中文文獻可以增加實驗
法的研究。研究無資金來源。
情緒狀態對解決頓悟問題的影響並以自動化臉部情緒辨識系統輔助檢測
為了解決Vocal adjective 的問題，作者黃薾萱 這樣論述：
本研究主要探討情緒狀態對解決頓悟性問題表現的影響，以及頓悟發生時的生理反應，包含臉部肌肉動作、肢體反應與聲音。頓悟是指原本百思不得其解的問題，在無預警之下，問題解決者忽然消除思考框架，想通解決方法的獨特經驗（Bowden & Jung-Beeman, 2003; Gick & Lockhart, 1995; Schooler, Fallshore, & Fiore, 1995），心理學家將頓悟視為是一種特別的創意思考。著名的頓悟事件如Köhler（1925）實驗的黑猩猩自製工具，以及阿基米德在泡澡時想通體積的計算方法，開心地大喊著「Eureka！」，如此美好、又富含創造力的
經驗，該如何將其引發以及受到什麼因素影響，過往已有不少學者投入當中進行研究，其中「情緒」被認為是一項影響頓悟發生的重要因素，但研究至今無法有明白一致的結果。舉例來說，Baas, De Dreu,及 Nijstad (2008）回顧相關研究，指出正向情緒使個人在既有的知識架構中激發更豐富的關聯通路，因此在解決困難問題時能更具認知彈性與原創力，能利用捷思路徑有效率地跳脫框架；而 Forgas (2007)、Orita 及 Hattori (2019) 均發現負向情緒有助於深入、精細且持久地處理問題，因此有助於解決頓悟性問題。總之正向與負向情緒可能促使個人使用不同的認知機制與注意力廣度解決問
題，然而也有學者提出情緒覺醒程度的影響，並以動機理論進行解釋。不同難度的作業表現受到不同的激動程度的影響，簡單問題需要的最適激動程度較高，困難問題所需的最適激動程度較低（Yerkes & Dodson, 1908）。蔡秉勳等人（2013）便採用價性與覺性度進行五組情緒操弄（高度正向、中度正向、中度、中度負向、高度負向），發現中度正向組的情緒最有助於頓悟問題解決，然而僅有少數研究將覺醒度納入考量，因此本實驗認為覺醒度亦為影響情緒的重要因素應延續此議題，因此本研究採用蔡秉勳等人（2013）的結果作為研究假設，除此之外，該研究建議未來能以生理測量的方式來驗證情緒對解決頓悟性問題的影響，因此本研究使用
FEAT 自動化臉部情緒分析系統（Wu, & Lin, 2018）增加情緒操弄檢測的客觀性。本研究於公開的線上社群平台招募 51 位受試者，採用受試者內實驗設計，每一位受試者以隨機順序經歷所有五種情緒操弄。以自傳式回憶法（Baker & Guttfreund, 1993）與國際圖片系統（IAPS，Lang, Bradley, & Cuthbert, 2005）進行五種情緒操弄，分別為高度正向、中度正向、正負向共存、中度負向、高度負向。受試者於情緒操弄後採用 SAM 小矮人自評量表（Self-Assessment Manikins Scale，Lang, 1980）進行情緒自評，並進行全程錄
影，再將受試者的影片輸入 FEAT 自動化臉部情緒分析系統進行分析，以了解情緒狀態對解決頓悟性問題（Lin et al., 2012）的影響。以 SAM 小矮人自評量表檢測情緒操弄發現，五組情緒操弄大多成功，然而五種情緒狀態的頓悟問題表現（包含解題得分、速度、得分與速度加權）並無差異。因此將 10 題頓悟問題進行分析，發現每道題目的答對率相差懸殊。此外也發現在所有自變項(情緒操弄、頓悟答對率、性別、科系、產出與複製思維量表的子因素:重構、個人經驗、社會規範）中，唯有答對率能顯著預測解決頓悟性問題的表現。接著從所有受試者表情影片中篩選出十九段解題前一刻受試者臉部表情有變化的影片進行分析，有一組專
家以 FACS 進行編碼（Ekman & Friesen, 1978）與 FEAT 自動化臉部情緒分析系統（Wu, & Lin, 2018）辨識情緒類別與臉部活動單位（action units）。專家辨識發現頓悟問題解題前一刻的表情包括開心、驚訝、厭惡、專心與困惑五種類別，有些影片出現肢體反應，如脖子緊縮、身體微微向後傾，以及發出「啊！」、「喔！」、「哦~」、「呵呵」的聲音。本研究針對研究結果，提出情緒操弄刺激物、實驗設計、實驗程序方面的反省與建議，並針對 FEAT 系統應用在教育領域之設計方向提出建議，例如可增進瞬時微表情的分析功能，持續收集增加學業情緒(羞恥、焦慮、無助、無聊等等) (Pe
krun, 2002)或解題情緒表情動態資料的數量，以改善六大基本情緒之外教育情境常見情緒之自動辨識精準度。