山東
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(chǔ)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(shè)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(jié)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(xué)特征訓(xùn)練的基準模型。研究認為，CLAP 模型因訓(xùn)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(guān)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(chǔ)模型可有效適應(yīng)聽診和生命體征估算任務(wù)，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(shù)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。
特別聲明：以上內(nèi)容(如有圖片或視頻亦包括在內(nèi))為自媒體平臺“網(wǎng)易號”用戶上傳并發(fā)布，本平臺僅提供信息存儲服務(wù)。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
