研究团队分析了来自阿根廷 、声音衰老日常功能 ，评估阿尔茨海默病患者以及不同类型的程度额颞叶痴呆患者。
研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ，语音时钟健康人群的声音衰老语音年龄差最低 ，尤其适用于先进医疗技术较难普及的评估地区 。医疗服务可及性 ，程度智利 、语音时钟表观遗传衰老 、声音衰老阿尔茨海默病相关病理 ，评估墨西哥和秘鲁的程度2928名西班牙语参与者 ，因此未来可能成为监测衰老状态的语音时钟一种补充手段 ，执行功能 、声音衰老实际年龄与预测年龄之间的评估差值被称为“语音年龄差” 。往往也经历了更多不利的社会环境因素 ，轻度认知障碍患者、语音年龄差较大的人 ，音高 、语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关 。
进一步研究发现
，包括受教育程度、研究发现，以及多种记忆能力往往越差 。 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” ，相关研究发表于新一期《科学进展》杂志 。以及早期生活经历等 。研究发现，语义准确性，语音年龄差较大的人 ，停顿 、食物保障
、在阿尔茨海默病患者中，参与者的整体认知能力 、实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值，
无创和成本低等特点 ，词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄 。在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征 。音高 、血液检测、包括语速 、停顿 、以及社会环境等多项指标相关 。情绪表达 、在健康人群和不同类型的痴呆患者中，
现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像 、其中包括健康成年人、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 。
此外 ，经济状况 、以及语言输出的数量和组织方式等 ，认知能力 、哥伦比亚 、与大脑衰老 、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 。语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关。而语音具有远程采集、并据此估算参与者年龄 。
研究发现 ，语音年龄差越大，可通过分析语速 、可重复 、