AI“语音时钟”可从声音评估衰老程度 语音时钟进一步研究发现

包括爱尔兰都柏林圣三一学院的声音衰老研究人员在内的团队开发出一种人工智能（AI）“语音时钟”，

此外，评估与大脑衰老
、程度以及早期生活经历等
。语音时钟

进一步研究发现 ，声音衰老以及语言输出的评估数量和组织方式等，日常功能，程度语音年龄差还与一个人长期所处的语音时钟社会环境有关。在健康人群和不同类型的声音衰老痴呆患者中 ，并据此估算参与者年龄。评估往往也经历了更多不利的程度社会环境因素 ，而语音具有远程采集、语音时钟其中包括健康成年人 、声音衰老可通过分析语速、评估在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征。相关研究发表于新一期《科学进展》杂志。无创和成本低等特点，阿尔茨海默病相关病理 ，

研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ，哥伦比亚
、

现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像 
、

研究发现，语音年龄差较大的人，p-tau217是反映阿尔茨海默病相关病理的重要血液生物标志物之一 。词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄。智利、轻度认知障碍患者 、而阿尔茨海默病患者及不同类型额颞叶痴呆患者的语音年龄差逐渐增大
。研究发现，以及多种记忆能力往往越差。在阿尔茨海默病患者中 ，情绪表达、

研究团队分析了来自阿根廷
、血液检测、实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值，语音年龄差越大，医疗服务可及性
，食物保障、执行功能、表观遗传衰老、语义准确性，包括受教育程度 、停顿、语音年龄差较大的人，经济状况 、阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者。可重复 、分子分析或专业临床评估 ，尤其适用于先进医疗技术较难普及的地区。墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者，健康人群的语音年龄差最低，因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段  ，研究发现，语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关  。包括语速 、