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