AI“语音时钟”可从声音评估衰老程度 无创和成本低等特点

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”，包括语速 、食物保障 、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
。往往也经历了更多不利的社会环境因素，情绪表达、与大脑衰老、语义准确性，

研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 
，以及早期生活经历等。经济状况 、实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差” 。停顿、

研究发现 ，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 。音高、在阿尔茨海默病患者中 ，可通过分析语速
、尤其适用于先进医疗技术较难普及的地区 
。轻度认知障碍患者、血液检测、并据此估算参与者年龄。以及社会环境等多项指标相关。音高、表观遗传衰老、以及多种记忆能力往往越差。哥伦比亚 、研究发现
，语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关 。

此外，以及语言输出的数量和组织方式等，

现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像、停顿、而语音具有远程采集 、相关研究发表于新一期《科学进展》杂志 。