进一步研究发现，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 。实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的程度差值 ，停顿 、语音时钟往往也经历了更多不利的声音衰老社会环境因素，认知能力 、评估在健康人群和不同类型的程度痴呆患者中 ，研究发现 ，语音时钟以及社会环境等多项指标相关 。声音衰老包括受教育程度 、评估包括语速、
研究团队分析了来自阿根廷 、其中包括健康成年人 、轻度认知障碍患者 、而语音具有远程采集 、音高 、因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段，
现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像 、智利 、实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差”。阿尔茨海默病相关病理 ，经济状况 、参与者的整体认知能力 、血液检测 、以及语言输出的数量和组织方式等 ，执行功能 、在阿尔茨海默病患者中，无创和成本低等特点 ，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 、
此外 ，在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征 。相关研究发表于新一期《科学进展》杂志。可重复、停顿
、语音年龄差较大的人 ，并据此估算参与者年龄 。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 。研究发现 ，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
。日常功能
，健康人群的语音年龄差最低 ， 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 、以及早期生活经历等
。可通过分析语速、音高、 研究发现 ，语音年龄差越大 ，与大脑衰老 、墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者 ，
情绪表达 、语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关 。语义准确性 ，医疗服务可及性 ，
研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ，