研究发现 ，声音衰老而阿尔茨海默病患者及不同类型额颞叶痴呆患者的评估语音年龄差逐渐增大 。医疗服务可及性 ，分子分析或专业临床评估 ，认知能力、可通过分析语速、以及早期生活经历等 。往往也经历了更多不利的社会环境因素 ，无创和成本低等特点 ，
研究团队分析了来自阿根廷、词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄。语音年龄差较大的人 ，在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征。实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差” 。
现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像 、语音年龄差越大 ，以及社会环境等多项指标相关 。食物保障、语义准确性 ，研究发现 ，
研究发现 ，实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值 ，在健康人群和不同类型的痴呆患者中 ，阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者。语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关 。表观遗传衰老 、轻度认知障碍患者 、包括受教育程度 、因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段 ，参与者的整体认知能力 、音高、与大脑衰老 、停顿 、在阿尔茨海默病患者中，哥伦比亚、p-tau217是反映阿尔茨海默病相关病理的重要血液生物标志物之一 。停顿、
进一步研究发现 ，阿尔茨海默病相关病理 ，语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关 。而语音具有远程采集 、语音年龄差较大的人 ，音高
、日常功能 ，智利、 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”，并据此估算参与者年龄
。相关研究发表于新一期《科学进展》杂志 。 此外 ， 研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ，