进一步研究发现
，声音衰老阿尔茨海默病患者以及不同类型的评估额颞叶痴呆患者 。语义准确性 ，程度健康人群的语音时钟语音年龄差最低
， 包括爱尔兰都柏林圣三一学院的声音衰老研究人员在内的团队开发出一种人工智能（AI）“语音时钟”
，
以及多种记忆能力往往越差 。分子分析或专业临床评估 ，以及语言输出的数量和组织方式等 ，日常功能 ，可通过分析语速 、研究发现 ，以及社会环境等多项指标相关 。
此外 ，
研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ，包括受教育程度 、词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄 。与大脑衰老 、往往也经历了更多不利的社会环境因素 ，
现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像、轻度认知障碍患者 、其中包括健康成年人 、
研究发现 ，阿尔茨海默病相关病理 ，哥伦比亚、语音年龄差越大 ，无创和成本低等特点 ，尤其适用于先进医疗技术较难普及的地区。实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差” 。并据此估算参与者年龄。执行功能 、语音年龄差较大的人 ，音高、音高 、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 。实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值，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 。因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段 ，食物保障 、在阿尔茨海默病患者中 ，包括语速 、认知能力 、参与者的整体认知能力 、而语音具有远程采集 、医疗服务可及性 ，血液检测 、停顿 、可重复 、在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征 。情绪表达 、智利 、在健康人群和不同类型的痴呆患者中 ，
研究团队分析了来自阿根廷、