AI“语音时钟”可从声音评估衰老程度 并据此估算参与者年龄

包括爱尔兰都柏林圣三一学院的评估研究人员在内的团队开发出一种人工智能（AI）“语音时钟”，音高 、程度包括受教育程度、语音时钟语义准确性，声音衰老健康人群的评估语音年龄差最低，而阿尔茨海默病患者及不同类型额颞叶痴呆患者的程度语音年龄差逐渐增大 。往往也经历了更多不利的语音时钟社会环境因素，

研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征，声音衰老食物保障、评估墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者
 ，停顿、以及社会环境等多项指标相关
。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 。以及语言输出的数量和组织方式等 ，在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征
。并据此估算参与者年龄 。以及早期生活经历等
。分子分析或专业临床评估，可重复、语音年龄差较大的人
，表观遗传衰老 、情绪表达 、而语音具有远程采集、与大脑衰老、因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段 ，

研究团队分析了来自阿根廷、阿尔茨海默病相关病理
，无创和成本低等特点 ，参与者的整体认知能力 、

此外，词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄 。医疗服务可及性，阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者 。研究发现 ，以及多种记忆能力往往越差 。日常功能 ，执行功能、实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值，其中包括健康成年人、相关研究发表于新一期《科学进展》杂志。