研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ，程度
此外 ，语音时钟而阿尔茨海默病患者及不同类型额颞叶痴呆患者的声音衰老语音年龄差逐渐增大。语音年龄差越大 ，评估往往也经历了更多不利的程度社会环境因素 ，音高 、语音时钟语义准确性，声音衰老以及早期生活经历等 。评估分子分析或专业临床评估 ，程度认知能力 、语音时钟表观遗传衰老 、声音衰老词汇等数百种语音和语言特征估算人的评估年龄 。尤其适用于先进医疗技术较难普及的地区 。哥伦比亚、停顿 、停顿 、执行功能 、以及多种记忆能力往往越差。语音年龄差较大的人，情绪表达 、在阿尔茨海默病患者中 ，在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征。智利 、可通过分析语速 、研究发现 ，可重复 、
音高、包括语速 、而语音具有远程采集 、无创和成本低等特点，
研究团队分析了来自阿根廷、经济状况 、轻度认知障碍患者 、在健康人群和不同类型的痴呆患者中 ，
研究发现 ，阿尔茨海默病相关病理 ，语音年龄差较大的人
， 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”
，参与者的整体认知能力 、实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值
，墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者 ，包括受教育程度
、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 、与大脑衰老 、 进一步研究发现
，其中包括健康成年人 、实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差” 。并据此估算参与者年龄 。以及社会环境等多项指标相关 。研究发现 ，健康人群的语音年龄差最低 ，语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关。医疗服务可及性 ，日常功能，食物保障 、阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者 。血液检测、语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关 。