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为什么呢？这就要从现在常用的便携式心率测量技术——光电容积脉搏波描记法谈起。
便携式脉搏测量的基础——光电容积脉搏波描记法
光电容积脉搏波描记法，是利用光测量脉搏的一种技术：血液是红色的，反射红光，吸收绿光。当一定波长的光束照射到指端皮肤表面时，光束将通过透射或反射方式传送到光电接收器，在此过程中由于受到指端皮肤肌肉和血液的吸收衰减作用，检测器检测到的光强度将减弱。像肌肉、骨骼、静脉和其他连接组织等等对光的吸收是基本不变的（前提是测量部位没有大幅度的运动），而皮肤内的血液，容积在心脏作用下呈搏动性变化。当心脏收缩时外周血容量最多光吸收量也最大，检测到的光强度最小。而在心脏舒张时，正好相反，检测到的光强度最大，使光接收器接收到的光强度随之呈脉动性变化。
腕带式的心率传感器依赖设备里面的LED来测量血管里面血液的流动。LED的灯光会反射每一次心跳的动脉运动，这种反射被转译成起伏波动，最后变成设备上你所看到的数字。然而手表和手腕的接触并不是一动不动的，当你举哑铃或是跑步时，LED和血管之间的接触面在不断地相对运动，导致测量出来的数据并不准确。相比之下，耳朵不会有这种情况。耳朵由软骨组织构成，不易产生相对运动并且环境更黑暗，其中的动脉更接近皮肤的表面，在耳朵里面放一枚传感器，信号的清晰度要比手腕上高百倍左右。
三大场景验证入耳式心率测量方案
测量使用来自最多三个LED的短脉冲信号。LED电流最高可达370 mA，最小脉冲宽度为1μs。LED的最佳波长根据测量位置和测量方法来选择。手腕上只能测量表面动脉，故而选择绿光，耳朵则不同，可以使用红外光，从而获得更大的穿透深度和更高的SNR。光电二极管（其探测面积与其响应度直接相关）用于测量反射光，因此它会同时测量信号和背景噪声。下游模拟前端提供更高的SNR，它用作信号滤波器，将检测到的电流转换为电压，进而转换为数字形式。除反射测量外，算法还包括用于通过加速度计滤除运动伪像的校正。
ADI公司的 ADPD144RI芯片用作模拟前端，它还集成了光电二极管和LED。测量传感器由三轴加速度计提供支持，该三轴加速度计不仅用于识别步态和运动，还用于去除伪像。本例中使用 ADXL362。整个过程由ADuCM3029 微控制器控制，该微控制器用作各种传感器的接口并包含算法。
图1显示了该测试系统，常规耳塞中同时容纳了光学传感器和加速度计。已采取措施将ADC采样率限制在100 Hz并最小化LED强度，以尽可能降低功耗。
图1. 集成光学传感器和加速度计的测试系统，刻度尺用于比较。
为了对系统特性进行表征，针对不同的运动模式考虑了三种不同的场景：站立不动，步行，跑步或跳跃。评估仅使用光学信号，这样就能知道脉冲测量不准确性出现在哪些场景中，以及何时需要加速度计数据来提高脉冲测量的精度。
测试结果显示在没有运动的情况下，信号非常清晰，心率可通过峰值位置和已知的采样速率来确定。在没有运动的情况下，信号很强且没有阻碍噪声，因此算法能以高可信度确定心率。来自红外通道的信号强于来自红光通道的信号。在另外一个场景下，测试人员以低速（大约每分钟50步）沿一个方向均匀移动，PPG信号中混合了心率与步伐，各种声道的总和显示的信号非常模糊，来自加速度计的附加运动数据将非常有用，特别是测量仅在较低步行速度下进行时。对于测量均匀运动，如短跑和跳跃以一定的间隔交替进行，可以非常清楚地识别运动伪像，算法很难隔离出正确的心率，如下图所示，必须运动传感器提供支持。
图2. 很明显，没有加速度计支持的条件下很难确定心率。
从测试案例中可以得出结论，在大多数情况下，心率可以利用耳塞中集成的传感器非常精确地加以确定。在慢速平移运动的情况下，心率甚至可以在不使用加速度计数据的情况下加以确定。即使在突然和快速运动的极限情况下，与运动校正数据进行比较也能释读数据。
结论
尽管此前基于耳朵的测量设备受空间和功耗的限制，并未在消费电子领域得到充分利用。但随着高集成度、更低功耗芯片的推出，陆续有许多公司开发出相应的解决方案，可以将有效运作的生命体征测量器件集成到典型的入耳式耳机中，其响应度的改进开辟了全新的应用领域和可能性。功能测试系统已经证明，耳朵测量非常有前途。测量装置也可以通过更好的机械集成来改进，并加以扩展来实现额外的测量。
值得特别一提的是，随着TWS耳机在2019年市场爆发性增长，随之而来的是未来消费者对产品的要求也越来越高，普通的TWS耳机产品已经不足以满足消费者的需求，差异化、特殊定制化的产品将成为厂商在TWS耳机市场竞争的主要手段。ADI公司同时作为主动降噪技术(ANC)提供商和健康监测解决方案提供商，其ANC技术已经迭代到第三代，新一代的主动降噪耳机已经非常小，耳机+MEMS+主动降噪的小体积化方案未来是否会加速落地呢，我们不妨拭目以待。