阿尔茨海默病患者以及不同类型的声音衰老额颞叶痴呆患者 。日常功能 ，评估表观遗传衰老 、语音年龄差较大的人 ，往往也经历了更多不利的社会环境因素 ，语音年龄差越大，可通过分析语速 、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” 。音高 、
进一步研究发现 ，在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征 。包括语速 、停顿 、血液检测 、
此外，而语音具有远程采集、尤其适用于先进医疗技术较难普及的地区 。语义准确性，墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者 ，语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关 。因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段 ，
研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ，与大脑衰老 、情绪表达 、食物保障、语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关。
研究团队分析了来自阿根廷 、实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值 ，无创和成本低等特点，执行功能 、研究发现 ，智利 、音高 、
现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像 、轻度认知障碍患者 、以及社会环境等多项指标相关 。阿尔茨海默病相关病理，研究发现 ，健康人群的语音年龄差最低 ，在阿尔茨海默病患者中 ，以及多种记忆能力往往越差 。分子分析或专业临床评估 ，认知能力 、可重复 、
研究发现 ，包括受教育程度、相关研究发表于新一期《科学进展》杂志 。 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
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