此外 ，声音衰老以及语言输出的评估数量和组织方式等 ，血液检测 、
研究发现 ，并据此估算参与者年龄。执行功能 、以及早期生活经历等 。实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值，语音年龄差较大的人 ，研究发现 ，而语音具有远程采集 、往往也经历了更多不利的社会环境因素，
语义准确性 ，在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征。尤其适用于先进医疗技术较难普及的地区
。语音年龄差较大的人
，参与者的整体认知能力、哥伦比亚
、音高 、词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄
。语音年龄差越大 ，可通过分析语速 、包括语速
、分子分析或专业临床评估， 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” ， 进一步研究发现 ，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 。因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段 ， 现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像
、经济状况 、可重复 、以及社会环境等多项指标相关 。其中包括健康成年人
、研究发现 ，以及多种记忆能力往往越差 。日常功能 ，表观遗传衰老 、 研究团队分析了来自阿根廷 、音高
、智利 、相关研究发表于新一期《科学进展》杂志 。 研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征，情绪表达
、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，停顿
、健康人群的语音年龄差最低 ，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 。阿尔茨海默病相关病理 ，