蘋果旗下子品牌 Beats 在今年年初的時候，推出一款內建心率監測的入耳式耳機 Powerbeats Pro 2，搭載 Apple H2 晶片，當時我們就忍不住猜測：難道 Beats 是 Apple 在測試 AirPods 加入健康功能的前哨站？果不其然，現在又有最新研究論文顯示，如何「用耳機錄到的聲音」來預測心率呢？，也就表示 AirPods 偵測 心率 的功能有可能要成真了。
AirPods 內建 心率 偵測功能不是夢！？透過耳機聽到的聲音，就能算出你的心跳
Beats Powerbeats Pro 2 內建心率監測感測器，可透過耳機的 LED 光學感測器，以每秒脈衝超過 100 次的綠色 LED 光，即時測量你的心率，它的原理是透過光感測器接收反射光，分析血液流動造成的光反射變化。
而 AirPods 目前在研究的是用耳機內建的麥克風「聽」心音（如心跳聲），再用 AI 分析音訊特徵來推算出心率。這個資料來源是蘋果機器學習研究部門最新釋出的最新論文，標題是《Foundation Model Hidden Representations for Heart Rate Estimation from Auscultation》，中文意思大概是：用聲音基礎模型來從「聽診音訊」估算心率。乍看之下很學術，但其實蘋果在研究的就是：讓 AI 透過耳機聽到的聲音，算出你的心跳。
研究怎麼進行？聽診器聲音進 AI 模型
這篇研究是由 Apple 內部研究員主導，研究核心在於：蘋果團隊想知道，那些原本是為語音識別訓練出來的 AI 模型（像 Whisper、wav2vec2、CLAP），能不能用來分析心音，也就是醫生用聽診器聽到的聲音（Phonocardiogram, PCG），進而估算心率？
實驗方式：
- 他們用的是一份公開的醫療資料集 CirCor DigiScope，裡面有來自 942 位不同受試者，共 3,163 段心音（PCG）錄音。
- 收音部位涵蓋 4 個常見的胸部聽診點（auscultation sites），每段長度從 5.1 秒至 64.5 秒不等，總長約 20 小時的心音錄音檔案。
- 每段心音被切成長度 5 秒、每秒移動一次的片段，總共產生 23,381 筆測試樣本。
- 每段心音片段的心率，則是根據「心音的 S1 聲音起點（S1 onset）間距」推算出來。
- 將這些資料餵給六個不同的聲音基礎模型進行心率預測，包括：HuBERT、wav2vec2、WavLM、Whisper、公開版 CLAP，還有蘋果自研版的 CLAP。
- 最後再用 MAE（平均絕對誤差）來衡量每個模型預測心率的準確度。
這個研究對 AirPods 的意義？
AirPods 本來就已經有很強的麥克風、噪音消除技術與空間音訊處理能力。所以，如果未來能將這些心音分析技術整合至 AirPods，那麼當你配戴耳機時，它就能像聽診器一樣，持續在「聽」你的心跳，而且不需要額外的感測器。
而且根據這篇研究結果顯示，蘋果自家訓練的 CLAP 模型表現最佳，心率誤差最低可達 1.88 bpm，甚至優於傳統聲音特徵模型（1.91 bpm），意思就是蘋果自己訓練的 AI 模型不只用在語音模型厲害，未來還有機會能針對健康聲音監測場景做出健康分析，你不用配戴手錶、胸帶或貼片，就有機會達到基本的心率監測功能。
總結
蘋果一直以來都朝向健康科技領域佈局，不管是 Apple Watch 或者 AirPods 都陸續加入跟健康有關的監測技術。
而目前釋出的這篇研究報告，也是透露出蘋果正在積極開發「從聲音監測健康」的能力，而 AirPods 會是最有可能承載這些功能的裝置。
至於今年年底可能會更新的 AirPods Pro，有沒有機會加入心率感測功能呢？我們可以一起拭目以待！
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Apple 第一款能測心率的耳機 Powerbeats Pro 2
