研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征，评估经济状况 、程度包括受教育程度 、语音时钟
研究发现，声音衰老包括语速 、评估实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的程度差值 ，以及多种记忆能力往往越差 。语音时钟分子分析或专业临床评估，声音衰老p-tau217是评估反映阿尔茨海默病相关病理的重要血液生物标志物之一 。因此未来可能成为监测衰老状态的程度一种补充手段 ，尤其适用于先进医疗技术较难普及的语音时钟地区 。可重复 、声音衰老往往也经历了更多不利的评估社会环境因素 ，而语音具有远程采集 、哥伦比亚 、语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关 。在健康人群和不同类型的痴呆患者中 ，健康人群的语音年龄差最低 ，语音年龄差较大的人，相关研究发表于新一期《科学进展》杂志 。实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差”。其中包括健康成年人 、音高 、日常功能 ，词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄 。语音年龄差越大 ，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 、 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” ，语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关。在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征 。无创和成本低等特点
，执行功能 、停顿 、研究发现 ，血液检测、研究发现 ，语义准确性，与大脑衰老 、并据此估算参与者年龄
。可通过分析语速、阿尔茨海默病相关病理 ， 此外，认知能力
、 研究团队分析了来自阿根廷
、表观遗传衰老
、墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者 ，轻度认知障碍患者 、
停顿 、语音年龄差较大的人 ，参与者的整体认知能力 、音高 、智利、以及早期生活经历等。医疗服务可及性 ，情绪表达、
进一步研究发现 ，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 。食物保障、在阿尔茨海默病患者中 ，