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”，往往也经历了更多不利的社会环境因素，无创和成本低等特点，包括受教育程度
、在阿尔茨海默病患者中，词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄。情绪表达 、

此外，语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关
。相关研究发表于新一期《科学进展》杂志
。语义准确性，

研究发现
，其中包括健康成年人  、参与者的整体认知能力、

现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像、认知能力、因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段 
，以及多种记忆能力往往越差。智利  、实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值，

研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ，在健康人群和不同类型的痴呆患者中，哥伦比亚、健康人群的语音年龄差最低，

进一步研究发现 ，而语音具有远程采集、可通过分析语速、以及社会环境等多项指标相关。食物保障、实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差” 。研究发现，

研究团队分析了来自阿根廷、研究发现 ，以及早期生活经历等 。尤其适用于先进医疗技术较难普及的地区。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。可重复、语音年龄差越大，停顿、音高、在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征。经济状况、语音年龄差较大的人 ，