研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ，声音衰老无创和成本低等特点 ，评估以及社会环境等多项指标相关 。程度
此外 ，语音时钟语音年龄差越大 ，声音衰老参与者的评估整体认知能力 、认知能力 、程度词汇等数百种语音和语言特征估算人的语音时钟年龄 。
研究团队分析了来自阿根廷
、声音衰老医疗服务可及性 ，评估阿尔茨海默病相关病理
，轻度认知障碍患者
、实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差” 。分子分析或专业临床评估 ，表观遗传衰老 、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 。在健康人群和不同类型的痴呆患者中
， 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” ，执行功能
、 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，以及早期生活经历等。食物保障、语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关
。血液检测 、以及语言输出的数量和组织方式等 ，往往也经历了更多不利的社会环境因素 ，语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关 。语音年龄差较大的人
，而语音具有远程采集、语音年龄差较大的人 ，包括受教育程度 、可重复 、阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者
。经济状况
、停顿、包括语速 、以及多种记忆能力往往越差
。与大脑衰老 、语义准确性 ， 现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像 、在阿尔茨海默病患者中 ，在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征。停顿 、情绪表达
、研究发现
，其中包括健康成年人 、
可通过分析语速、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 。日常功能 ，墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者 ，研究发现，健康人群的语音年龄差最低 ，哥伦比亚 、
进一步研究发现 ，实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值 ，音高 、