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。
以上图源：Patently Apple
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。
备注：文章转载自21dB声学人返回搜狐，查看更多