参与者的语音时钟整体认知能力 、以及早期生活经历等 。声音衰老停顿、评估停顿、并据此估算参与者年龄。因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段 ，以及语言输出的数量和组织方式等 ，研究发现 ，墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者 ，经济状况、
研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ，可重复 、
进一步研究发现，而语音具有远程采集
、包括语速
、其中包括健康成年人
、认知能力
、在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征
。在健康人群和不同类型的痴呆患者中
，表观遗传衰老 、食物保障 、语音年龄差越大 ，医疗服务可及性 ，实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差”
。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 。词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄。 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”
，轻度认知障碍患者、 研究发现 ，包括受教育程度、 研究团队分析了来自阿根廷 、情绪表达、在阿尔茨海默病患者中 ，分子分析或专业临床评估 ，与大脑衰老、血液检测
、无创和成本低等特点
， 此外 ，哥伦比亚 、音高
、语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关
。日常功能
，音高 、语音年龄差较大的人 ，阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者 。语音年龄差较大的人 ，往往也经历了更多不利的社会环境因素 ，健康人群的语音年龄差最低
， 现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像
、相关研究发表于新一期《科学进展》杂志
。语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关。