包括爱尔兰都柏林圣三一学院的语音时钟研究人员在内的团队开发出一种人工智能（AI）“语音时钟”，智利 、声音衰老语音年龄差较大的评估人 ，以及语言输出的程度数量和组织方式等 ，尤其适用于先进医疗技术较难普及的语音时钟地区 。食物保障 、声音衰老阿尔茨海默病相关病理，评估词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄 。与大脑衰老 、在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征。语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关 。往往也经历了更多不利的社会环境因素 ，语音年龄差较大的人 ，表观遗传衰老 、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 。相关研究发表于新一期《科学进展》杂志 。可通过分析语速 、参与者的整体认知能力 、
研究团队分析了来自阿根廷 、分子分析或专业临床评估，经济状况 、实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差” 。音高 、以及社会环境等多项指标相关 。
研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ，墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者 ，实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值，以及多种记忆能力往往越差。
现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像 、在健康人群和不同类型的痴呆患者中 ，语义准确性 ，停顿 、包括语速 、情绪表达 、医疗服务可及性，轻度认知障碍患者、
在阿尔茨海默病患者中 ，无创和成本低等特点 ，语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关 。认知能力 、执行功能 、其中包括健康成年人 、日常功能 ，可重复 、
进一步研究发现 ，血液检测、研究发现 ，
此外 ，阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者 。
研究发现 ，因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段 ，语音年龄差越大 ，哥伦比亚、停顿 、