苹果公司一项新获批的专利显示，未来的AirPods可能具备监测用户呼吸速率的功能。这项技术通过AirPods内置的麦克风捕捉音频流，分析用户的呼吸信号，从而计算出呼吸速率。该技术结合内部和外部麦克风采集音频数据，提取与呼吸相关的频谱特征，并结合运动类型或心率等用户状态，利用机器学习模型优化呼吸信号识别，通过盲源分离技术过滤噪音，适用于多种场景，为用户提供更精准的健康数据。

🍎AirPods将通过内置麦克风捕捉音频流，分析用户的呼吸信号，从而计算出呼吸速率，为用户提供一种了解自身健康状态的新途径，尤其是在运动、休息或其他活动中。

🎧AirPods将利用内部麦克风和外部麦克风分别采集耳腔内和外部环境的音频数据，系统通过分析这些音频流，提取与呼吸相关的频谱特征，并结合运动类型或心率数据等用户状态输入，精准计算呼吸速率。

🤖系统引入了机器学习模型，能够根据不同场景优化呼吸信号的识别。此外，通过盲源分离技术，系统可以有效过滤音乐或环境声音等背景噪音，确保呼吸数据的准确性。

🧘这项技术适用于运动、冥想或日常休息等多种生活场景，系统能根据用户状态（如室内外环境、心率或运动强度）调整音频流的处理方式，提供更精准的呼吸速率数据。

IT之家 5 月 2 日消息，科技媒体 patentlyapple 昨日（5 月 1 日）发布博文，报道称苹果公司获批一项专利，涉及为 AirPods 扩展健康监测功能，专门用于测量用户的呼吸速率（respiration rate）。

根据专利描述，AirPods 将通过内置麦克风捕捉音频流（audio stream），分析用户的呼吸信号（respiration signal），从而计算出呼吸速率。

IT之家注：呼吸速率是衡量一个人呼吸频率的重要指标，通常以每单位时间的呼吸次数来计算，一个完整的呼吸周期包括吸气（inhalation）和呼气（exhalation）。这项技术能够帮助用户了解自身健康状态，尤其是在运动、休息或其他活动中的呼吸变化，为健康管理提供新工具。

专利指出，AirPods 将利用内部麦克风（in-ear microphone）和外部麦克风（external microphone）分别采集耳腔内和外部环境的音频数据。系统通过分析这些音频流，提取与呼吸相关的频谱特征（spectral signature），并结合运动类型或心率数据等用户状态输入（user condition input），精准计算呼吸速率。

此外，系统还引入了机器学习（Machine Learning）模型，能够根据不同场景优化呼吸信号的识别。专利还提到，通过盲源分离（blind source separation）技术，系统可以有效过滤音乐或环境声音等背景噪音，确保呼吸数据的准确性。

这项技术适用于运动、冥想或日常休息等多种生活场景，系统能根据用户状态（如室内外环境、心率或运动强度）调整音频流的处理方式，提供更精准的呼吸速率数据。

专利还强调，通过结合多通道音频数据，系统能更好地区分干扰信号和呼吸信号，提升数据质量。