AI“语音时钟”可从声音评估衰老程度 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”，表观遗传衰老 、评估参与者的程度整体认知能力、语音年龄差越大 ，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，声音衰老阿尔茨海默病相关病理  ，评估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。在阿尔茨海默病患者中，语音时钟在健康人群和不同类型的声音衰老痴呆患者中 ，停顿  、评估可通过分析语速、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 、因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段，经济状况
、

进一步研究发现，墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者 
，认知能力 、语音年龄差较大的人，以及早期生活经历等。执行功能、研究发现，日常功能，包括受教育程度 、语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关 。以及多种记忆能力往往越差
。停顿 、分子分析或专业临床评估，在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征
。

此外 ，食物保障 、阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者
。词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄 。

研究发现，

研究团队分析了来自阿根廷
、语音年龄差较大的人，智利、研究发现 ，无创和成本低等特点 ，情绪表达、语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关。