蘋(píng)果最新研究報(bào)告揭示了語(yǔ)音處理技術(shù)在非傳統(tǒng)領(lǐng)域的新應(yīng)用——通過(guò)心音估算心率。這項(xiàng)名為《基于聽(tīng)診的心率估算：探索語(yǔ)音處理基礎(chǔ)模型的隱藏表征》的研究，探討了利用語(yǔ)音處理模型來(lái)估算心率的潛力。

通常，語(yǔ)音處理模型主要用于語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)，但蘋(píng)果的研究人員意外發(fā)現(xiàn)，這些模型同樣能夠處理心音圖（PCG）數(shù)據(jù)。心音圖是通過(guò)特殊設(shè)備將心臟的機(jī)械震動(dòng)轉(zhuǎn)換為電信號(hào)并記錄下來(lái)的圖形，對(duì)心臟健康監(jiān)測(cè)至關(guān)重要。為了驗(yàn)證這一發(fā)現(xiàn)，研究團(tuán)隊(duì)對(duì)多個(gè)主流語(yǔ)音處理模型進(jìn)行了測(cè)試，包括Whisper、wav2vec2和wavLM等，并與蘋(píng)果自研的CLAP模型進(jìn)行了對(duì)比。

實(shí)驗(yàn)中，研究團(tuán)隊(duì)使用了公開(kāi)的CirCor DigiScope心音數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集包含了約20小時(shí)的心音錄音。他們將錄音分割成每秒移動(dòng)一次的5秒片段，共生成了23381個(gè)心音片段用于心率估算。結(jié)果顯示，蘋(píng)果自研的CLAP模型在不同數(shù)據(jù)分割中均表現(xiàn)出色，取得了最低的平均絕對(duì)誤差（MAE），優(yōu)于傳統(tǒng)聲學(xué)特征訓(xùn)練的基準(zhǔn)模型。這表明，由于CLAP模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)更加多樣化，包含了更多非語(yǔ)音內(nèi)容，因此能夠更好地捕捉心音特征，提高心率估算的準(zhǔn)確性。

蘋(píng)果的研究人員指出，這一發(fā)現(xiàn)意味著語(yǔ)音處理基礎(chǔ)模型在聽(tīng)診和生命體征估算方面具有巨大潛力，可能成為傳統(tǒng)方法的有力補(bǔ)充。他們還發(fā)現(xiàn)，模型規(guī)模并非決定心率估算效果的唯一因素，通過(guò)進(jìn)一步的微調(diào)，有望進(jìn)一步提升精度。這一技術(shù)未來(lái)有望應(yīng)用于心肺聲音的病理分析，幫助醫(yī)生更準(zhǔn)確地檢測(cè)心律失常、心臟雜音等異常情況。

如果這項(xiàng)技術(shù)能夠成功商業(yè)化，將極大地拓展音頻設(shè)備的應(yīng)用場(chǎng)景。想象一下，用戶(hù)只需佩戴耳機(jī)，就能通過(guò)內(nèi)置的麥克風(fēng)和聲學(xué)傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)心率，并將數(shù)據(jù)同步到蘋(píng)果的健康生態(tài)系統(tǒng)中。這一功能在運(yùn)動(dòng)時(shí)尤為實(shí)用，因?yàn)槎鷻C(jī)相比手腕設(shè)備更加穩(wěn)定，能夠提供更精確的心率數(shù)據(jù)，避免因手臂擺動(dòng)而產(chǎn)生的誤差。這無(wú)疑為健康管理帶來(lái)了新的可能性和便利。