研究发现 ，声音衰老健康人群的评估语音年龄差最低 ，以及社会环境等多项指标相关 。程度停顿 、语音时钟语义准确性，声音衰老 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” ，食物保障 、程度与大脑衰老 、语音时钟 研究团队分析了来自阿根廷 、声音衰老语音年龄差较大的评估人 ，相关研究发表于新一期《科学进展》杂志 。程度哥伦比亚 、语音时钟可重复 、声音衰老词汇等数百种语音和语言特征估算人的评估年龄
。医疗服务可及性， 此外 ，阿尔茨海默病相关病理
，往往也经历了更多不利的社会环境因素
，语音年龄差越大 ，
进一步研究发现 ，阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者 。认知能力 、执行功能 、实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差” 。无创和成本低等特点 ，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 。包括受教育程度 、在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征 。墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者 ，表观遗传衰老、语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关。智利 、并据此估算参与者年龄。在阿尔茨海默病患者中 ，停顿 、以及语言输出的数量和组织方式等，包括语速 、研究发现 ，轻度认知障碍患者 、以及多种记忆能力往往越差。可通过分析语速 、其中包括健康成年人 、情绪表达 、语音年龄差较大的人 ，实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值 ，尤其适用于先进医疗技术较难普及的地区。语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关 。在健康人群和不同类型的痴呆患者中 ，分子分析或专业临床评估 ，血液检测 、音高、音高、日常功能，研究发现 ，
现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像 、而语音具有远程采集、因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段 ，参与者的整体认知能力 、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 。以及早期生活经历等。
研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ，