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