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” ，研究发现 ，以及多种记忆能力往往越差。食物保障 、
研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ，在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征 。
以及语言输出的数量和组织方式等，语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关 。可重复 、
进一步研究发现 ，
现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像 、情绪表达、
此外 ，包括语速 、实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值，认知能力 、阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者 。轻度认知障碍患者 、词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄 。表观遗传衰老 、智利 、参与者的整体认知能力 、墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者 ，可通过分析语速 、阿尔茨海默病相关病理 ，语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关 。相关研究发表于新一期《科学进展》杂志 。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 。
研究团队分析了来自阿根廷 、尤其适用于先进医疗技术较难普及的地区 。执行功能 、健康人群的语音年龄差最低，无创和成本低等特点，语音年龄差越大 ，研究发现 ，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 ，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 ，音高 、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 。日常功能 ，以及社会环境等多项指标相关 。哥伦比亚 、并据此估算参与者年龄。以及早期生活经历等 。分子分析或专业临床评估 ，与大脑衰老 、