IT之家 5 月 30 日消息，蘋果公司一項最新研究如果能商用轉化，意味着未來 AirPods 耳機產品可以監測用戶心率。

蘋果公司近期公布名為《Foundation Model Hidden Representations for Heart Rate Estimation from Auscultation》的研究報告，探索如何利用處理語音的基礎模型估算心率。

研究人員發現，儘管這些模型最初是為識別語音設計，但它們也能有效處理心音圖（IT 之家注：phonocardiogram，用換能器將心臟的機械震動轉換成電流信號記錄下來的曲線變化圖）數據，從而推算心率。

蘋果測試了包括 Whisper、wav2vec2、wavLM 等六個主流模型，並加入自研的 CLAP（Contrastive Language-Audio Pretraining）模型進行對比實驗。

研究使用的是公開的 CirCor DigiScope Phonocardiogram 數據集，總計約 20 小時的心音錄音，單段錄音時長在 5.1 至 64.5 秒之間。研究團隊將音頻文件分割為每秒移動一次的 5 秒片段，共生成 23381 個心音片段，用於心率轉換測量。

結果顯示，蘋果自研 CLAP 模型在不同數據分割中均取得最低平均絕對誤差（MAE），優於傳統聲學特徵訓練的基準模型。研究認為，CLAP 模型因訓練數據涵蓋更多非語音內容，能更好地捕捉心音相關特徵，從而提升估算效果。

蘋果研究人員表示，語音處理的基礎模型可有效適應聽診和生命體徵估算任務，成為傳統方法的強勁替代方案。他們還發現，模型規模越大並不意味着心率估算效果越好，但通過進一步微調或能提升精度。這項技術有望用於心肺聲音的病理分析，幫助更精準地檢測心律失常和雜音等異常。