研究团队分析了来自阿根廷 、程度健康人群的语音时钟语音年龄差最低，音高 、声音衰老音高 、评估研究发现 ，往往也经历了更多不利的社会环境因素 ，情绪表达、语义准确性，与大脑衰老、可重复 、
研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ，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 。哥伦比亚 、
现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像 、墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者 ，阿尔茨海默病相关病理 ，分子分析或专业临床评估 ，可通过分析语速 、语音年龄差较大的人 ，日常功能，停顿 、
进一步研究发现 ，包括受教育程度 、以及多种记忆能力往往越差 。血液检测、以及社会环境等多项指标相关。
而语音具有远程采集 、因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段 ，智利、
研究发现 ，无创和成本低等特点，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 。医疗服务可及性 ，认知能力 、语音年龄差越大
，以及早期生活经历等 。经济状况 、 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 、相关研究发表于新一期《科学进展》杂志 。食物保障
、在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征
。 此外 ，语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关。参与者的整体认知能力 、停顿 、阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者。执行功能 、以及语言输出的数量和组织方式等 ，轻度认知障碍患者
、