苹果黑科技！AirPods获新专利：可监测用户呼吸速率

苹果黑科技！AirPods获新专利：可监测用户呼吸速率

然而，传统的呼吸率检测方法（如胸带传感器、鼻气流监测）往往依赖专用硬件，存在佩戴不便、舒适度低等问题。

2025年5月1日，苹果公司公开了一项名为“基于音频流和用户状态确定呼吸速率”的专利（US20250134408A1），旨在利用AirPods等头戴设备已有的硬件架构实现呼吸监测。

技术概述

该专利描述了一种通过音频流和用户状态确定呼吸率的系统和方法。系统接收指示用户状态的输入，以及来自头戴设备的内置麦克风（耳内麦克风）和外部麦克风的音频流。根据用户状态，系统选择性地利用内部和/或外部音频流来确定用户的呼吸率。在某些情况下，系统会调用机器学习模型，基于用户状态从音频流中提取呼吸信号。该方法适用于不同场景（如冥想或运动），通过调整内部和外部音频流的权重来提高呼吸率检测的准确性。

核心内容

1.双麦克风信号融合：同时利用耳内麦克风（内部音频流） 和外部麦克风（外部音频流） 采集呼吸信号，以提高信噪比。

2.用户状态感知：根据用户当前的活动状态（如运动、冥想、休息）动态调整信号处理策略，优化呼吸率计算。

3.机器学习辅助增强：采用盲源分离和深度学习模型提取呼吸信号，减少环境噪声干扰。

系统架构

1.硬件组成

（1）头戴设备

耳内麦克风（In-Ear Microphone）：采集耳道内的呼吸声（如呼气/吸气气流）。

外部麦克风（External Microphone）：采集环境声音，用于辅助降噪或运动时的呼吸检测。

扬声器（Speaker）：用于播放音频（如音乐、通话），但可能引入干扰，需进行回声消除。

（2）配套设备

智能手机、智能手表等，用于接收用户输入（如运动模式）或提供额外传感器数据（如心率、运动加速度）。

2.信号处理流程

（1）信号采集

耳内麦克风→内部音频流

外部麦克风→外部音频流

（2）预处理（滤波 & 增强）

低通滤波（LPF）：保留呼吸相关频段（通常 0.1–2 kHz）。

盲源分离（BSS）：分离呼吸信号与噪声（如音乐、环境声）。

回声消除（AEC）：若设备正在播放音频（如音乐），需去除该干扰。

（3）特征提取

时频分析（Spectrogram/MFCC）：检测呼吸周期（吸气/呼气）

机器学习模型：采用双层GRU循环网络与全连接层构成的模型，通过时间序列分析提取呼吸周期特征。

输入：音频特征+用户状态（如运动、冥想）。

输出：呼吸率估计值。

（4）动态权重调整

根据用户状态，调整内部/外部音频流的贡献权重。

冥想模式：主要依赖内部音频流（耳内信号更清晰）。

运动模式：主要依赖外部音频流（运动噪声影响耳内信号）。

（5）后处理&验证

信任度评分：评估呼吸率计算的可靠性。

多传感器融合：结合心率、运动数据（如智能手表）进行交叉验证。

技术创新点

1.双麦克风协同与盲源分离

AirPods 通过内部麦克风采集耳道呼吸声，外部麦克风捕捉环境噪音，结合盲源分离技术过滤音乐、人声等干扰，直接提取呼吸信号。这一设计在地铁、办公室等复杂场景下仍能保持数据准确性。

2.多模态数据融合

系统结合运动类型、心率数据动态调整算法，例如运动时提高呼吸速率阈值，避免误判。机器学习模型可适应不同用户的呼吸特征，降低个体差异影响。

3.场景化应用拓展

呼吸速率与心肺功能、代谢状态密切相关，例如呼吸急促可能提示哮喘发作或高原反应。AirPods 的便携性使其适合日常健康管理，如运动时的呼吸节奏指导、睡眠呼吸暂停的早期预警等。此外，结合 Apple Watch 的血氧、心率数据，可构建更全面的健康画像。

总结

目前消费级市场中，尚无产品采用与该专利完全相同的技术路径。华为、三星等厂商仍以 HRV 和体动监测为主，而医疗设备与消费级产品存在明显鸿沟。技术难点包括复杂噪音环境下的信号分离、长时间监测的功耗控制，以及算法对不同呼吸模式的适应性。苹果若能将专利转化为实际功能，可能重新定义耳机的健康监测能力。

该专利反映了可穿戴设备向 “无感监测” 发展的趋势 —— 通过日常使用的设备（如耳机、眼镜）实现生理指标的非侵入式采集。未来，音频分析技术可能进一步拓展至语音情绪识别、压力监测等领域，推动健康科技与消费电子的深度融合。