根據目前傳出的消息，新一代的 AirPods Pro 3 將會加入心率監測的功能，與早先推出的 Powerbeats Pro 2 同樣都可以透過耳機監測心率。
但是耳機要如何做到監測心率呢？今天就帶大家一起了解。
蘋果如何透過耳機量心跳？用「聲音」和「光」
根據現有資訊，要透過 AirPods 測量心跳主要有兩種方式：
- 透過 PPG 技術透過 LED 測量脈搏變化
- 透過耳機接收耳朵附近的「心音」
方法一：透過 LED 偵測脈搏變化
當我們心臟跳動時，血液會流入周圍組織，改變這些組織對光的吸收與反射。PPG 技術透過 LED（通常是綠光）照射皮膚，並利用光感測器（光電二極體）量測反射光的強度變化。
其中，Powerbeats Pro 2 以及 Apple Watch 目前就是使用這樣的方式。前者偵測耳道內血管的血液量變化、後者則是偵測手腕的血液量變化，透過每秒 100 次的 LED 光閃爍來分析心率：
- LED 光線穿透皮膚到達下方血管。
- 血液中的血紅素吸收部分綠光。
- 心跳時，血管中血液量增加 → 綠光被吸收更多 → 反射量變少。
- 心臟放鬆時，血管中血液量減少 → 綠光反射量變多。
方法二：透過心音了解心跳節奏
我們的心臟會在每一次收縮時產生聲音，稱為心音（phonocardiogram, PCG），就是你把耳朵靠近心臟會聽到的「砰、砰」聲。這些聲音不僅可以從胸口聽到，也會經由骨頭、耳道傳至耳朵附近。如果耳機內建的麥克風夠敏感，搭配降噪設計，就有機會捕捉這些微弱的心音。
Apple 於 2024 年與 2025 年發表兩篇研究論文，分析來自 PCG 音訊的特徵（如 Mel 頻譜圖、MFCC、功率譜密度與 RMS 能量），搭配 2D 卷積神經網路（CNN）模型，能以誤差小於 1.4 bpm 的精準度估算心率。
同時也發現，透過 HuBERT、wav2vec2、Whisper、CLAP 等原本是設計來辨識語音的聲音模型，也能準確辨識心跳的頻率。其中 Apple 自行訓練、未公開的 CLAP 模型輸出結果最佳，平均最小誤差 1.88 bpm，最低單次誤差 1.33 bpm，比傳統聲音特徵法更穩定。
光線、聲音那一種比較好？
透過「心音」搭配降噪耳機以及 AI 模型分析辨識心率的做法目前還在實驗階段，沒有實際的商業產品出現，但好處就是不需要再多加入額外的感測器，像是 AirPods Pro 其實就已經達到基本條件了，只要收音清楚、搭配後端軟體的 AI 模型分析就可以做到心率偵測。
而透過 LED 綠光分析光線變化的方式則已經在 Apple Watch、Powerbeats Pro 2、Fitbit 等產品上使用，預計在 AirPods Pro 3 也會加入這種測量心率的方式。整體使用下來也蠻穩定的，但缺點就是產品需要額外加入 LED 光感測器，無形中也增加了成本，而且感測器必須要盡可能地貼近皮膚，否則就會有較多的干擾和誤差。
所以這兩者之間並沒有哪一個是絕對的好，而且現階段所偵測出來的心率僅作為輔助使用，通常是用來追蹤一段時間內的心率變化量，看看是否有心律不整的問題。
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