本研究探讨了手持吸入器使用的低依从性问题，利用wav2vec 2.0模型对吸入器声音进行分类，结果显示模型在数据集上的准确率达到98%。研究首次展示了智能手表在监测吸入器使用依从性方面的潜力。

本研究针对自动声音分类中的高内部类变异性问题，构建了包含28个类别的声音分类法和数据集。研究表明，音频嵌入编码声学和语义信息的方法能提高分类准确性，强调了深入研究声音分类各阶段的必要性。