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Apple 近期一項研究揭示了 AirPods 的潛在健康應用新方向。研究顯示，透過專用 AI 模型分析音頻，AirPods 有望能夠偵測使用者的心率。這項創新技術不僅展現了 Apple 在健康領域的持續投入，也為未來 AirPods 的功能發展帶來了更多可能性。

AirPods AI 心率偵測技術：原理與應用

AI 如何透過音頻判斷心率？
Apple 的研究重點在於利用原本用於語音識別的 AI 模型，處理心音圖來判斷用戶心率。研究人員測試了多個基礎模型，包括 Whisper 和內部開發的 CLAP（對比語言音頻預訓練）模型。這些模型通過處理約 20 小時的心跳聲音數據，學習識別心音中的細微變化，從而估算心率。

CLAP 模型的優勢在哪裡？
研究結果顯示，Apple 內部 CLAP 模型在心率估算方面表現更為出色。相較於其他模型，CLAP 模型使用了包含語音以外內容的音頻數據進行訓練，這使得它能夠更好地捕捉與心跳聲音相關的非語音特徵，進而提升心率偵測的準確性。

其他延伸主題

心音圖數據集的選擇與處理：研究人員使用了公開的 CirCor DigiScope 心音圖數據集，該數據集包含長度不一的心跳錄音。為了方便模型訓練，研究人員將錄音分割成每秒移動的 5 秒片段，並由人工標註員標記心臟雜音。

大型基礎模型並非總是最佳選擇：研究發現，較大型的基礎模型未必在心率判斷方面表現更佳。這表明，模型架構和訓練數據的選擇，比單純的模型規模更為重要。

相關實例

目前 AirPods Pro 2 已經支援一系列聽力健康功能，例如主動降噪。未來，如果 AirPods 能夠偵測心率，使用者便可以在運動或日常生活中更方便地監測自身健康狀況。例如，運動員可以透過 AirPods 監測運動強度，及時調整訓練計劃；長期病患則可以利用 AirPods 隨時追蹤心率變化，以便及早發現潛在的健康問題。

優勢和劣勢的影響分析

優勢：

• 非侵入式偵測：透過音頻分析偵測心率，無需額外感測器，使用體驗更佳。
• 便捷性：使用者可以在日常生活中隨時監測心率，無需專門的醫療設備。
• 潛在應用廣泛：除了心率偵測，該技術還可能應用於心肺聲音病理分析，例如檢測心律不整和雜音等異常情況。

劣勢：

• 準確性挑戰：音頻分析容易受到環境噪音的干擾，可能影響心率偵測的準確性。
• 個人差異：每個人的心音特徵可能存在差異，需要針對不同個體進行模型調整。
• 數據隱私：心率數據涉及個人隱私，需要嚴格的安全措施加以保護。

深入分析前景與未來動向

儘管目前這項技術還處於研究階段，但其潛力不容忽視。隨著 AI 技術的不断进步，以及 Apple 對健康領域的持續投入，我們有理由相信，未來的 AirPods 將

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