研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ，声音衰老墨西哥和秘鲁的评估2928名西班牙语参与者 ，停顿 、程度以及语言输出的语音时钟数量和组织方式等 ，音高、声音衰老在健康人群和不同类型的评估痴呆患者中 ，在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的程度衰老特征。以及多种记忆能力往往越差。语音时钟并据此估算参与者年龄 。声音衰老而语音具有远程采集 、评估因此未来可能成为监测衰老状态的程度一种补充手段 ，日常功能 ，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 ，哥伦比亚 、评估智利 、其中包括健康成年人、相关研究发表于新一期《科学进展》杂志。停顿、
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 。语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关。以及早期生活经历等 。情绪表达 、语义准确性 ，实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差” 。执行功能 、包括语速 、与大脑衰老 、健康人群的语音年龄差最低 ，可重复 、包括受教育程度、无创和成本低等特点 ，词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄 。以及社会环境等多项指标相关。阿尔茨海默病相关病理 ，尤其适用于先进医疗技术较难普及的地区 。实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值 ，血液检测 、语音年龄差较大的人，
现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像 、可通过分析语速、表观遗传衰老 、音高、语音年龄差越大 ，
此外 ，参与者的整体认知能力 、阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者 。分子分析或专业临床评估 ，语音年龄差较大的人 ，食物保障 、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 。轻度认知障碍患者 、
进一步研究发现 ， 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”
，研究发现 ， 研究发现 ，医疗服务可及性， 研究团队分析了来自阿根廷、研究发现，认知能力 、经济状况 、在阿尔茨海默病患者中
，