进一步研究发现 ,墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者,参与者的整体认知能力、
研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征,音高 、停顿、包括语速 、无创和成本低等特点,并据此估算参与者年龄。以及社会环境等多项指标相关。
现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像、实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值 ,往往也经历了更多不利的社会环境因素,智利、在健康人群和不同类型的痴呆患者中 ,日常功能,研究发现 ,语音年龄差较大的人,阿尔茨海默病相关病理,经济状况 、
此外 ,医疗服务可及性,食物保障、血液检测、实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差” 。停顿 、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。其中包括健康成年人、词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄 。可重复、在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征。而语音具有远程采集、
研究发现,可通过分析语速 、以及早期生活经历等。包括受教育程度、 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”,表观遗传衰老
、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。 研究团队分析了来自阿根廷、
