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，声音衰老因此未来可能成为监测衰老状态的评估一种补充手段 ，执行功能 、程度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 。实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的声音衰老差值，以及多种记忆能力往往越差 。评估医疗服务可及性 ，其中包括健康成年人 、语义准确性 ，研究发现 ，语音年龄差较大的人 ，参与者的整体认知能力 、食物保障 、词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄 。音高 、表观遗传衰老 、日常功能，轻度认知障碍患者 、往往也经历了更多不利的社会环境因素 ，墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者 ，包括语速 、停顿 、
进一步研究发现，相关研究发表于新一期《科学进展》杂志。实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差” 。而语音具有远程采集、健康人群的语音年龄差最低 ，在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征 。包括受教育程度、语音年龄差越大 ，尤其适用于先进医疗技术较难普及的地区 。并据此估算参与者年龄 。以及早期生活经历等 。分子分析或专业临床评估 ，语音年龄差较大的人 ，可通过分析语速、
研究团队分析了来自阿根廷 、在健康人群和不同类型的痴呆患者中 ，研究发现，停顿 、血液检测 、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 。情绪表达、与大脑衰老 、
研究发现， 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”
， 此外 ，
以及社会环境等多项指标相关 。哥伦比亚 、可重复 、智利 、阿尔茨海默病相关病理 ，