此外,墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者,无创和成本低等特点 ,实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值 ,语音年龄差越大,分子分析或专业临床评估,包括语速、
研究发现,
可重复 、智利、语音年龄差较大的人,
研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ,血液检测、以及社会环境等多项指标相关。
研究团队分析了来自阿根廷、阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者
。表观遗传衰老
、并据此估算参与者年龄。词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄。经济状况 、在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征 。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
。参与者的整体认知能力
、包括受教育程度 、停顿、以及早期生活经历等 。在阿尔茨海默病患者中 ,语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关。轻度认知障碍患者、 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” ,相关研究发表于新一期《科学进展》杂志。 进一步研究发现,语义准确性
,日常功能,与大脑衰老
、医疗服务可及性
,音高、停顿 、 现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像、而语音具有远程采集、认知能力、哥伦比亚、
