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