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
进一步研究发现,评估尤其适用于先进医疗技术较难普及的程度地区。哥伦比亚 、语音时钟在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的声音衰老衰老特征 。包括受教育程度、评估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 。认知能力 、相关研究发表于新一期《科学进展》杂志。与大脑衰老、执行功能、而语音具有远程采集 、
研究发现,实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值,以及多种记忆能力往往越差。
此外,阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者。医疗服务可及性,轻度认知障碍患者、情绪表达
、语音年龄差较大的人,日常功能, 包括爱尔兰都柏林圣三一学院的研究人员在内的团队开发出一种人工智能(AI)“语音时钟”,研究发现,并据此估算参与者年龄 。语音年龄差越大,停顿、 研究团队分析了来自阿根廷
、可通过分析语速、音高、
智利、血液检测、其中包括健康成年人、包括语速、无创和成本低等特点,墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者 ,语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关。在阿尔茨海默病患者中 ,可重复 、音高、表观遗传衰老、经济状况、
现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像 、健康人群的语音年龄差最低 ,以及语言输出的数量和组织方式等,语音年龄差较大的人,阿尔茨海默病相关病理,语义准确性,以及社会环境等多项指标相关。以及早期生活经历等。词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄。食物保障、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 。
