苹果研究人员正在使用AirPods来估算用户的呼吸频率
据外媒报道,苹果正在进一步研究基于可穿戴设备的健康监测并在周三发表的一篇研究论文中详细介绍了在AirPods的帮助下估计呼吸频率的承诺。MyHealthyApple在苹果的机器学习研究网站上发布了一篇题为《从可穿戴麦克风获得的呼吸音频中估算呼吸频率(EstimatingRespiratory
据外媒报道,苹果正在进一步研究基于可穿戴设备的健康监测并在周三发表的一篇研究论文中详细介绍了在 AirPods 的帮助下估计呼吸频率的承诺。MyHealthyApple 在苹果的机器学习研究网站上发布了一篇题为《从可穿戴麦克风获得的呼吸音频中估算呼吸频率(Estimating Respiratory Rate From Breath Audio Obtained Through Wearable Microphones》的文章。
它有介绍了利用从 AirPods 收集的音频数据监测健康人群运动时呼吸频率的方法。
苹果希望证明,像 AirPods 这样现成、“美观”且价格相对便宜的设备可以用来估计呼吸频率和跟踪心肺健康。
这篇文章虽然没有具体指出 AirPods 的型号,但有明确指出,从可穿戴设备的麦克风中采集到的呼吸音频被用来告知一个学习网络模型,目的是区分正常和沉重的呼吸。研究称,呼吸频率还可以通过检测呼吸声音模式来估计。
“虽然热敏电阻、呼吸计传感器和声波传感器等传感器可以最准确地估计一个人的呼吸模式,但它们具有侵入性,可能不适合日常使用。相比之下,可穿戴式耳机相对经济、方便、舒适、美观。”
苹果的研究重点是估算身体活动时的呼吸频率,不过研究人员指出,类似的技术也可能应用于跟呼吸困难有关的临床情况。运动时的呼吸困难经常用于医学研究,它可能是死亡率的一个强大的独立预测因素。
在收集数据的过程中,苹果要求试验参与者在锻炼之前、期间和之后录制一系列音频片段。随附数据包括 Apple Watch 的心率读数。
数据在卷积神经网络的帮助下进行解析和分析以表示个体的呼吸频率。该过程包括检测和减轻背景噪声的偶发事件。苹果得出结论,该系统能实现一致性相关系数(CCC)为 0.76,均方误差(MSE)为 0.2,这些指标被认为是估算呼吸速率的“可行”指标。
“据我们所知,之前没有研究调查过从室内和室外背景条件的自然条件中收集的数据、使用感知分级数据并试图建立一个端到端的系统,这些会消耗过滤库能量,而这可以直接预测呼吸频率并进行重呼吸分类,”苹果介绍称。
苹果是否打算在这一发现的基础上将基于 AirPods 的呼吸频率检测应用到其健康套件中目前还不得而知。有传言称,未来的可穿戴设备将包括健康监测传感器–类似于 Apple Watch 的硬件,但目前还不清楚这些型号是否及何时会发布。
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