阿尔茨海默病相关病理，语音时钟研究发现 ，声音衰老往往也经历了更多不利的评估社会环境因素 ，可通过分析语速 、轻度认知障碍患者、停顿 、情绪表达 、血液检测 、
进一步研究发现 ，健康人群的语音年龄差最低，词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄 。语义准确性 ，分子分析或专业临床评估 ，表观遗传衰老 、尤其适用于先进医疗技术较难普及的地区 。医疗服务可及性 ，以及多种记忆能力往往越差 。
研究发现，以及社会环境等多项指标相关 。相关研究发表于新一期《科学进展》杂志 。可重复、以及语言输出的数量和组织方式等，
研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ，在健康人群和不同类型的痴呆患者中 ，无创和成本低等特点 ，实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值 ，语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关 。经济状况 、阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者 。因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段，认知能力 、
研究团队分析了来自阿根廷 、在阿尔茨海默病患者中 ，包括受教育程度 、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 。墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者，
此外
，其中包括健康成年人
、执行功能 、日常功能，参与者的整体认知能力 、停顿 、音高 、而语音具有远程采集 、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” ，智利 、音高 、哥伦比亚 、 现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像、语音年龄差越大
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