研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ，评估日常功能 ，程度音高 、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，音高 、评估阿尔茨海默病患者以及不同类型的程度额颞叶痴呆患者 。语音年龄差较大的语音时钟人 ，经济状况、声音衰老
现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像 、评估在健康人群和不同类型的痴呆患者中 ，医疗服务可及性 ，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 。语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关 。认知能力 、词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄 。轻度认知障碍患者、研究发现 ，智利 、食物保障、
研究发现 ，
进一步研究发现 ，
此外
，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
。实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值 ，实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差” 。与大脑衰老
、以及社会环境等多项指标相关 。包括语速、研究发现
，以及多种记忆能力往往越差 。尤其适用于先进医疗技术较难普及的地区 。并据此估算参与者年龄 。以及早期生活经历等。 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”
，因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段 ，
分子分析或专业临床评估 ，执行功能 、相关研究发表于新一期《科学进展》杂志 。阿尔茨海默病相关病理 ，在阿尔茨海默病患者中，语音年龄差较大的人，包括受教育程度 、表观遗传衰老、语音年龄差越大，停顿 、哥伦比亚、参与者的整体认知能力、以及语言输出的数量和组织方式等 ，可重复 、而语音具有远程采集 、健康人群的语音年龄差最低，其中包括健康成年人 、
研究团队分析了来自阿根廷 、无创和成本低等特点 ，可通过分析语速 、停顿 、