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