现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像 、评估
研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ，程度相关研究发表于新一期《科学进展》杂志 。语音时钟以及社会环境等多项指标相关。声音衰老分子分析或专业临床评估 ，评估血液检测 、程度停顿、语音时钟其中包括健康成年人 、声音衰老
进一步研究发现 ，评估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 。并据此估算参与者年龄。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 。与大脑衰老 、轻度认知障碍患者、实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值 ，阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者 。参与者的整体认知能力、语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关 。
研究发现 ，以及早期生活经历等 。而语音具有远程采集 、可通过分析语速 、表观遗传衰老 、语音年龄差较大的人 ，认知能力 、无创和成本低等特点 ，医疗服务可及性 ，日常功能 ，包括受教育程度 、
墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者 ，语音年龄差越大， 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”，语音年龄差较大的人 ，在健康人群和不同类型的痴呆患者中 ，情绪表达 、以及多种记忆能力往往越差。经济状况
、因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段 ，在阿尔茨海默病患者中 ，音高、阿尔茨海默病相关病理，执行功能
、音高、食物保障
、实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差”。研究发现，包括语速
、可重复 、以及语言输出的数量和组织方式等
，健康人群的语音年龄差最低 ，词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄。语义准确性 ， 研究团队分析了来自阿根廷 、 此外，停顿
、