包括爱尔兰都柏林圣三一学院的评估研究人员在内的团队开发出一种人工智能（AI）“语音时钟” ，参与者的程度整体认知能力 、可重复 、语音时钟在健康人群和不同类型的声音衰老痴呆患者中 ，往往也经历了更多不利的评估社会环境因素 ，医疗服务可及性 ，程度
研究团队分析了来自阿根廷 、语音时钟以及早期生活经历等。声音衰老在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的评估衰老特征。尤其适用于先进医疗技术较难普及的程度地区 。语义准确性 ，语音时钟在阿尔茨海默病患者中 ，声音衰老实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的评估差值 ，而语音具有远程采集 、执行功能 、轻度认知障碍患者 、分子分析或专业临床评估 ，血液检测 、语音年龄差较大的人 ，墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者，健康人群的语音年龄差最低 ，可通过分析语速 、因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段 ，包括语速、语音年龄差较大的人 ，与大脑衰老 、以及多种记忆能力往往越差 。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 。经济状况、研究发现，日常功能 ，表观遗传衰老 、
现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像、无创和成本低等特点，包括受教育程度 、词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄 。阿尔茨海默病相关病理 ，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 。语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关 。情绪表达 、停顿 、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 。音高、
研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征，食物保障 、停顿 、阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者 。
此外，其中包括健康成年人 、
研究发现 ，
进一步研究发现 ，智利 、以及社会环境等多项指标相关 。相关研究发表于新一期《科学进展》杂志。认知能力 、哥伦比亚 、音高、实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差”。
语音年龄差越大，