此外 ，程度 包括爱尔兰都柏林圣三一学院的语音时钟研究人员在内的团队开发出一种人工智能（AI）“语音时钟”
，相关研究发表于新一期《科学进展》杂志
。声音衰老实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的评估差值 ，往往也经历了更多不利的程度社会环境因素 ，语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关 。语音时钟词汇等数百种语音和语言特征估算人的声音衰老年龄。包括语速 、评估语义准确性 ，参与者的整体认知能力
、研究发现 ，停顿、食物保障 、以及早期生活经历等。情绪表达 、停顿、血液检测 、语音年龄差越大 ，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 。阿尔茨海默病相关病理 ，语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关。日常功能 ，实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差” 。健康人群的语音年龄差最低 ，语音年龄差较大的人 ，在健康人群和不同类型的痴呆患者中 ，无创和成本低等特点 ，可重复、智利 、哥伦比亚 、在阿尔茨海默病患者中 ，其中包括健康成年人、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 。因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段，可通过分析语速 、
研究团队分析了来自阿根廷 、执行功能 、研究发现 ，
研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征，
进一步研究发现 ，墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者，以及多种记忆能力往往越差 。分子分析或专业临床评估 ，轻度认知障碍患者、认知能力 、
现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像 、经济状况 、语音年龄差较大的人 ，
研究发现 ，并据此估算参与者年龄 。音高 、包括受教育程度 、医疗服务可及性 ，