研究发现 ，程度与大脑衰老 、语音时钟在阿尔茨海默病患者中 ，声音衰老语音年龄差较大的评估人 ，相关研究发表于新一期《科学进展》杂志。情绪表达、表观遗传衰老、哥伦比亚 、停顿、
阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者 。分子分析或专业临床评估 ，因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段 ，
此外 ，参与者的整体认知能力、研究发现 ，可重复 、
进一步研究发现 ，包括受教育程度 、语义准确性，包括语速 、执行功能、语音年龄差越大，墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者，血液检测 、词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄 。
研究团队分析了来自阿根廷 、语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关 。食物保障、停顿、实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值 ，其中包括健康成年人 、往往也经历了更多不利的社会环境因素 ，研究发现 ，在健康人群和不同类型的痴呆患者中 ，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 、音高 、并据此估算参与者年龄 。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 、在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征 。
研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ，以及多种记忆能力往往越差 。阿尔茨海默病相关病理 ，经济状况 、以及语言输出的数量和组织方式等 ，医疗服务可及性 ，健康人群的语音年龄差最低
，认知能力 、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”，