研究发现 ,实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值,停顿 、医疗服务可及性 ,往往也经历了更多不利的社会环境因素,血液检测 、
此外,语音年龄差越大 ,语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关 。
研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ,日常功能 ,而语音具有远程采集、食物保障 、
进一步研究发现,经济状况、其中包括健康成年人、情绪表达、
研究团队分析了来自阿根廷
、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
,哥伦比亚、语义准确性
,音高 、执行功能
、相关研究发表于新一期《科学进展》杂志。阿尔茨海默病相关病理
,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。认知能力、语音年龄差较大的人
,包括受教育程度、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。词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄。 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”,分子分析或专业临床评估 ,
现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像、
