Health Acoustic Representations (HeAR) ist ein bioakustisches Basismodell des Google Research Teams, das darauf abzielt, anhand der Analyse von vom menschlichen Körper erzeugten Geräuschen, wie z. B. Husten, frühe Anzeichen von Krankheiten zu erkennen. Das Modell wurde mit 300 Millionen Audiodaten trainiert, wobei etwa 100 Millionen Daten speziell für Hustengeräusche verwendet wurden. HeAR kann gesundheitsrelevante Klangmuster erkennen und bietet eine starke Grundlage für die medizinische Audioanalyse. Das HeAR-Modell übertrifft andere Modelle in verschiedenen Aufgaben und weist eine bessere Generalisierbarkeit auf verschiedenen Mikrofonen auf. Darüber hinaus erreicht das mit HeAR trainierte Modell auch bei geringeren Trainingsdaten eine hohe Leistung, was für datenarme Bereiche der medizinischen Forschung von entscheidender Bedeutung ist. HeAR steht derzeit Forschern zur Verfügung, um die Entwicklung kundenspezifischer bioakustischer Modelle zu beschleunigen und den Bedarf an Daten, Einstellungen und Berechnungen zu reduzieren.