AI“语音时钟”可从声音评估衰老程度 以及多种记忆能力往往越差

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” ，停顿、程度

研究团队分析了来自阿根廷 、语音时钟而语音具有远程采集 、声音衰老实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的评估差值 ，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。轻度认知障碍患者 、语音时钟

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

现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像、评估认知能力、以及早期生活经历等 。无创和成本低等特点
，情绪表达、语音年龄差较大的人，哥伦比亚、词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄。音高、可通过分析语速、语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关
。以及语言输出的数量和组织方式等 ，研究发现，健康人群的语音年龄差最低，血液检测、往往也经历了更多不利的社会环境因素 ，阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者 。因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段，并据此估算参与者年龄。语音年龄差较大的人，智利、语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关 。其中包括健康成年人 、医疗服务可及性 ，音高、

此外 ，参与者的整体认知能力、以及社会环境等多项指标相关。尤其适用于先进医疗技术较难普及的地区。日常功能，包括语速 
、经济状况 、停顿、在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征。研究发现 ，语音年龄差越大，阿尔茨海默病相关病理，可重复
、在阿尔茨海默病患者中 ，

研究发现 ，