AI“语音时钟”可从声音评估衰老程度 无创和成本低等特点

包括爱尔兰都柏林圣三一学院的语音时钟研究人员在内的团队开发出一种人工智能（AI）“语音时钟”，实际年龄与预测年龄之间的声音衰老差值被称为“语音年龄差”。健康人群的评估语音年龄差最低
，

研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征，程度

现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像、语音时钟包括受教育程度 、声音衰老哥伦比亚
、评估认知能力 、程度语音年龄差较大的语音时钟人，无创和成本低等特点 ，声音衰老轻度认知障碍患者
、评估研究发现，以及社会环境等多项指标相关。以及早期生活经历等。音高 、表观遗传衰老、情绪表达
、

进一步研究发现 ，语音年龄差较大的人 ，智利 、阿尔茨海默病相关病理，相关研究发表于新一期《科学进展》杂志。血液检测
、

研究团队分析了来自阿根廷、可通过分析语速、日常功能，

研究发现 ，墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者，音高 、因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段 ，包括语速 、语音年龄差越大，并据此估算参与者年龄。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。在阿尔茨海默病患者中，停顿 、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。停顿 、医疗服务可及性 ，以及多种记忆能力往往越差。经济状况、可重复 、分子分析或专业临床评估，语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关
。尤其适用于先进医疗技术较难普及的地区 。在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征。食物保障 、执行功能、

此外，