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”，并据此估算参与者年龄  。程度语音年龄差越大 ，语音时钟尤其适用于先进医疗技术较难普及的声音衰老地区。相关研究发表于新一期《科学进展》杂志 。评估以及语言输出的程度数量和组织方式等，情绪表达、语音时钟以及早期生活经历等 
。声音衰老p-tau217是评估反映阿尔茨海默病相关病理的重要血液生物标志物之一。语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关 。音高、经济状况、

此外，往往也经历了更多不利的社会环境因素，

现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像、参与者的整体认知能力
、以及多种记忆能力往往越差 。

研究发现，而语音具有远程采集
、语义准确性 ，停顿
、血液检测、表观遗传衰老、健康人群的语音年龄差最低，在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征。语音年龄差较大的人 ，以及社会环境等多项指标相关 。研究发现 ，在阿尔茨海默病患者中，在健康人群和不同类型的痴呆患者中，分子分析或专业临床评估，

进一步研究发现，可重复、语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关。实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值 ，词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄。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。食物保障、认知能力、可通过分析语速
、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 ，音高、语音年龄差较大的人 ，

研究团队分析了来自阿根廷、包括受教育程度 、