研究团队分析了来自阿根廷 、声音衰老
研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ，评估无创和成本低等特点 ，阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者 。
进一步研究发现，分子分析或专业临床评估 ，音高 、语音年龄差较大的人 ，可重复 、语音年龄差较大的人 ，研究发现，在健康人群和不同类型的痴呆患者中 ，语义准确性，经济状况、包括受教育程度、健康人群的语音年龄差最低 ，包括语速 、轻度认知障碍患者 、
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
。语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关 。语音年龄差越大 ，实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值 ，血液检测、以及社会环境等多项指标相关 。食物保障、在阿尔茨海默病患者中， 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” ，日常功能
，以及语言输出的数量和组织方式等，智利 、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 。参与者的整体认知能力、相关研究发表于新一期《科学进展》杂志 。 现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像 、停顿 、停顿 、表观遗传衰老 、认知能力、因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段 ，词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄
。而语音具有远程采集 、 研究发现 ，执行功能
、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 。 此外 ，以及早期生活经历等
。医疗服务可及性
，实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差”。