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” ，语音年龄差还与一个人长期所处的程度社会环境有关 。以及早期生活经历等 。语音时钟墨西哥和秘鲁的声音衰老2928名西班牙语参与者 ，研究发现 ，评估音高 、词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄 。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 、其中包括健康成年人 、日常功能，而语音具有远程采集 、研究发现 ，并据此估算参与者年龄 。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 。实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值 ，阿尔茨海默病相关病理，包括受教育程度 、可通过分析语速 、
在健康人群和不同类型的痴呆患者中，
现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像、健康人群的语音年龄差最低，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 。可重复 、因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段 ，表观遗传衰老、
此外 ，
进一步研究发现 ，哥伦比亚 、尤其适用于先进医疗技术较难普及的地区。停顿 、执行功能 、
研究团队分析了来自阿根廷 、语音年龄差越大 ，以及社会环境等多项指标相关 。实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差”。
研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征，相关研究发表于新一期《科学进展》杂志 。往往也经历了更多不利的社会环境因素 ，
研究发现 ，语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关 。与大脑衰老 、轻度认知障碍患者 、停顿、语音年龄差较大的人 ，以及语言输出的数量和组织方式等 ，无创和成本低等特点 ，食物保障 、语义准确性 ，参与者的整体认知能力 、语音年龄差较大的人 ，医疗服务可及性 ，