2019年衛生福利部死因統計資料顯示和高血壓有高度相關的心臟疾病、腦血管疾病和高血壓性疾病皆在十大死因之列[15]。本研究提出以深度學習對心跳聲的時序頻譜圖進行訓練與分析的研究方法，應用此方法我們能以Convolution Neural Network(CNN)模型從受測者心跳聲預測出其血壓層級。CNN一般用於圖像分類，但在此研究中我們以此來分析心跳聲。同時，我們也成功證明應用此方法，區分長期高血壓和運動高血壓的可行性。若應用於穿戴型裝置持續監控心跳聲，就能隨時追蹤使用者的血壓層級的變化，有異常便能盡早就醫，避免憾事發生。另外，透過熱圖我們可以分析模型重視的頻率區段，未來可以應用於更深入的學術研究。