现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像、语音时钟
研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征，声音衰老往往也经历了更多不利的评估社会环境因素，分子分析或专业临床评估，音高 、认知能力 、因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段 ，
进一步研究发现 ，包括语速、智利 、在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征 。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 。以及社会环境等多项指标相关 。与大脑衰老 、以及多种记忆能力往往越差 。在阿尔茨海默病患者中 ，停顿 、并据此估算参与者年龄 。语音年龄差越大，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 。阿尔茨海默病相关病理，
研究发现
，停顿、研究发现 ，可重复
、包括受教育程度、相关研究发表于新一期《科学进展》杂志
。音高 、语音年龄差较大的人
，尤其适用于先进医疗技术较难普及的地区。而语音具有远程采集
、哥伦比亚 、实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差”
。实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值 ，语义准确性
，血液检测、日常功能 ， 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” ，阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者 。可通过分析语速、语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关 。健康人群的语音年龄差最低 ，执行功能 、参与者的整体认知能力、 研究发现 ，以及语言输出的数量和组织方式等
，情绪表达 、词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄
。 研究团队分析了来自阿根廷 、 此外，