日常言语停顿可预测18至90岁人群的执行功能变化
核心发现
- 研究人员分析了241名18-90岁成年人的言语模式，发现停顿和"嗯"等填充词与成年期执行功能能力相关。
- 自然言语中的找词困难比蒙特利尔认知评估等标准筛查工具更能预测认知测试表现。
- 研究结果表明，分析日常言语可提供一种便捷、可重复的方法来追踪随时间变化的认知变化，避免传统测试中存在的练习效应问题。
- 语音时间特征（停顿频率和持续时间）与认知能力显示出最强的关联，反映的不仅仅是普通的处理速度。
日常对话中的"嗯"和"啊"可能并非仅仅是言语习惯。研究表明，这些犹豫与执行功能能力相关，揭示了关于认知控制、规划和思维灵活性在整个成年期的变化情况。
当你发现自己在描述事物时更频繁地停顿时，是否该更加关注这一现象？根据发表在《言语、语言和听力研究杂志》上的一项研究，自然言语中的找词困难反映了更广泛的认知变化。
由多伦多大学和Baycrest医院组成的研究团队分析了两组人的言语样本：67名65-75岁的老年人，以及174名年龄跨度为18-90岁的成年人。每位参与者观看两幅插图，并对每幅图像中可见的所有内容进行60秒描述。软件从这些录音中提取了700多项特征，捕捉语速、停顿持续时间和填充停顿频率。
参与者完成了测量工作记忆、抑制控制、认知灵活性和语言流畅性的执行功能评估。执行功能包括支持规划、注意力管理、指令回忆和多任务处理的心理过程。这些能力通常会随着年龄增长而下降，但下降速度因人而异，取决于个体经历的是正常衰老还是发展为痴呆症。
语音时间特征预测认知表现
在两项研究中，与时间相关的语音特征都显得尤为重要。时间相关特征显示出与执行功能最清晰、最一致的联系。在描述图片过程中产生更多停顿和填充词的成年人，在认知控制测试中得分更低。这种关联无论是在仅检查老年人还是涵盖整个成年年龄范围的人群时都成立。
在老年人中，找词困难解释了通过分析确定的两个主要执行功能组件中的个体差异。一个组件反映了抑制控制和工作记忆能力，另一个则捕捉了语言流畅性和思维转换能力。更大的言语犹豫预示着在两个方面表现更差。
包括年轻参与者的第二项研究使用不同的分析方法证实了这些关系。研究人员从773人的规范样本中提取了反映自然变异的模式。与语音时间相关的两个组件与执行功能显示出最强的关联。有更多中长停顿的成年人在语言流畅性和思维转换测试中得分更低。那些有更多短停顿和填充停顿的人也显示出较弱的执行能力，尽管这种关系不太显著。
超越简单处理速度
语音时间与执行功能之间的联系可能反映的不仅仅是普通处理速度，尽管速度确实起一定作用。执行功能测试通常高度依赖反应速度，思维更快的人往往说话也更快。
然而，关于找词失败的研究指向了更具体的内容。传输缺陷假说提出，问题特别出现在从确定要说什么到检索如何发音的过渡阶段。虽然一般处理速度有助于词汇检索，但相当一部分找词困难似乎更具针对性。
考虑当某人难以命名照片中的物体时会发生什么。此人认出物体，理解其含义，知道自己想说出它的名字，但发音模式暂时想不起来。他们可能会在搜索心理词典时产生填充词，转而描述物体，或最终找到一个近似词。这个过程涉及执行功能：维持目标、抑制错误反应、灵活调整计划和监控输出。
自然言语可能捕捉到标准临床测试可能忽略的这些执行过程的某些方面，因为它代表了真实的日常行为，而非人工实验室任务。在描述复杂图片时，说话者同时计划要说的内容、选择适当词汇、监控输出的准确性和连贯性，并在词汇检索失败时进行调整。这种多任务处理大量依赖执行资源。
标准筛查工具忽略细微变化
研究揭示了自然言语测量与蒙特利尔认知评估(MoCA)得分之间存在有趣的脱节，MoCA是一种广泛使用的痴呆筛查工具。在完成MoCA的155名老年人中，语音时间特征与总分仅显示出适度的相关性，且这些关系在统计校正后不再显著。
MoCA用于筛查痴呆风险，大多数健康人的表现达到或接近上限。该测试不计时，既不测量反应速度也不测量反应时间。最常被忽略的项目涉及情景记忆，而非语音时间特征似乎涉及的执行功能。
这种差异突显了MoCA等简短痴呆筛查工具的一个关键局限性。这些工具可能会忽略仍处于"正常"分数范围内的执行功能的细微变化。相比之下，语音分析能在正常范围内检测到处理速度和词汇检索效率的差异，而这些差异仍能预测认知能力的有意义差异。
追踪你的"嗯"声可助监测认知健康
或许最有前景的应用在于纵向监测而非单次评估。健康成年人的执行功能能力差异很大。在中年享有正常认知健康的人，需要相对高级的神经退行性变才会在单次测试中超出正常范围。
追踪个体执行功能下降速度提供了更多诊断潜力。健康人的执行能力会以一定速度随年龄下降，但在高痴呆风险人群中可能下降更快。不幸的是，全面的执行功能测试耗时、侵入性强且昂贵。很少有成年人会定期接受此类评估。此外，练习效应使解释复杂化，因为表现通常会随着重复测试而改善。
自然言语评估为克服许多这些障碍提供了一种实用方法。图片描述是一种日常活动，不太可能通过重复而大幅改善。该任务负担最小，可以轻松地每隔几个月重复一次。自动分析消除了对训练有素的管理人员的需求。该方法以可量化但自然的方式捕捉处理速度。
研究人员指出，不同的特征组合策略对不同年龄组和研究问题效果更好。在检查可能发展为痴呆的老年人时，已知随疾病进展而变化的语音特征被证明最有效。在研究更广泛的成年年龄范围时，从大规范样本中得出的统计模式更好地捕捉了有意义的变异。
这种灵活性既是优势也是挑战。言语包含有关认知功能的丰富信息，但最重要的特定方面可能取决于人群和临床问题。未来将自然言语分析与详细的执行功能测试组合结合的研究，可能更好地分离认知控制中依赖速度和不依赖速度的组成部分。
该研究表明，充斥日常对话的"嗯"和"啊"反映了真实的认知过程，而非仅仅是说话习惯。停顿频率和持续时间为执行功能能力提供了一个窗口，而传统测试常常忽略这一点。随着研究人员继续改进自动语音分析技术，这一窗口可能成为追踪整个生命周期认知健康的便捷且敏感的方法。
免责声明： 本文提供有关科学研究的一般信息，不构成医疗建议。有关个人医疗问题或认知健康疑问，请咨询合格的医疗专业人员。
论文摘要
研究局限性
本研究涉及横断面比较而非个体内的纵向追踪。虽然结果表明语音时间特征可能有效监测随时间的认知衰退，但这一应用需要通过跟踪同一批人几个月或几年的研究来验证。两项研究使用了不同的执行功能评估方法，使得队列间直接比较具有挑战性。样本量适中，特别是对最年长年龄组而言。参与者受教育程度相对较高，这可能会限制对正规教育较少人群的普遍适用性。该研究排除了MoCA评分低于21分的个体，可能遗漏了言语变化可能最具临床相关性的认知障碍最早阶段。
资金与披露
本研究获得了Mitacs加速计划实习补助金FR75766（授予魏希特Hsi T. Wei）和加拿大自然科学与工程研究理事会发现补助金RGPIN-2019-06515（授予Jed A. Meltzer）的支持。Jessica Robin是Winterlight Labs, Inc.的全职员工，该公司开发了本研究中使用的语音分析软件。其他所有作者在发表时均声明不存在竞争性财务或非财务利益。
出版详情
标题：自然言语分析可揭示成年期执行功能的个体差异
作者：魏希特(Hsi T. Wei)（多伦多大学心理学系；Baycrest医院Rotman研究所），Dana Kulzhabayeva（多伦多大学心理学系；Baycrest医院Rotman研究所），Lella Erceg（Baycrest医院Rotman研究所；多伦多大学细胞与系统生物学系），Mira Kates Rose（Baycrest医院Rotman研究所；多伦多大学言语病理学系），Kiah A. Spencer（Baycrest医院Rotman研究所；University Health Network Krembil神经科学中心），Jessica Robin（多伦多Winterlight实验室），Ellen Bialystok（约克大学心理学系），以及Jed A. Meltzer（多伦多大学心理学系；Baycrest医院Rotman研究所）
期刊：《言语、语言和听力研究杂志》，第1-19页
DOI:10.1044/2025_JSLHR-24-00268
文章历史：2024年4月25日收稿；2024年12月20日修订；2025年8月14日接受
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