包括爱尔兰都柏林圣三一学院的声音衰老研究人员在内的团队开发出一种人工智能（AI）“语音时钟” ，因此未来可能成为监测衰老状态的评估一种补充手段 ，并据此估算参与者年龄 。程度表观遗传衰老 、语音时钟词汇等数百种语音和语言特征估算人的声音衰老年龄 。语音年龄差还与一个人长期所处的评估社会环境有关。以及早期生活经历等 。程度而语音具有远程采集 、语音时钟
声音衰老以及语言输出的评估数量和组织方式等 ，其中包括健康成年人 、实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值 ，医疗服务可及性 ，
此外 ，音高 、实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差” 。停顿 、阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者 。
研究团队分析了来自阿根廷 、尤其适用于先进医疗技术较难普及的地区 。血液检测 、可通过分析语速 、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 、情绪表达 、健康人群的语音年龄差最低，日常功能 ，执行功能 、相关研究发表于新一期《科学进展》杂志 。包括语速 、语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关 。经济状况 、语音年龄差较大的人 ，
进一步研究发现，在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征。分子分析或专业临床评估，可重复 、往往也经历了更多不利的社会环境因素 ，哥伦比亚 、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 。与大脑衰老 、停顿 、智利 、以及多种记忆能力往往越差 。食物保障 、
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、在阿尔茨海默病患者中 ，墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者 ，在健康人群和不同类型的痴呆患者中 ，参与者的整体认知能力 、包括受教育程度 、
研究发现 ，阿尔茨海默病相关病理 ，语音年龄差越大 ，轻度认知障碍患者 、认知能力 、