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