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(zhuǎn)化，意味著未來 AirPods 耳機產(chǎn)品可以監(jiān)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(fā)現(xiàn)，盡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(zhuǎn)換成電流信號記錄下來的曲線變化圖）數(shù)據(jù)，從而推算心率。

蘋果測試了包括 Whisper、wav2vec2、wavLM 等六個主流模型，并加入自研的 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(shù)據(jù)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，用于心率轉(zhuǎn)換測量。

結果顯示，蘋果自研 CLAP 模型在不同數(shù)據(jù)分割中均取得最低平均絕對誤差（MAE），優(yōu)于傳統(tǒng)聲學特征訓練的基準模型。研究認為，CLAP 模型因訓練數(shù)據(jù)涵蓋更多非語音內(nèi)容，能更好地捕捉心音相關特征，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征估算任務，成為傳統(tǒng)方法的強勁替代方案。他們還發(fā)現(xiàn)，模型規(guī)模越大并不意味著心率估算效果越好，但通過進一步微調(diào)或能提升精度。這項技術有望用于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。

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