现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像 、评估以及早期生活经历等 。程度语音年龄差还与一个人长期所处的语音时钟社会环境有关 。在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的声音衰老衰老特征 。
研究发现，评估
研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征，程度因此未来可能成为监测衰老状态的语音时钟一种补充手段 ，语义准确性 ，声音衰老与大脑衰老 、评估血液检测 、程度情绪表达、语音时钟阿尔茨海默病相关病理 ，声音衰老分子分析或专业临床评估 ，评估语音年龄差较大的人 ，往往也经历了更多不利的社会环境因素 ，以及多种记忆能力往往越差 。阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者 。以及社会环境等多项指标相关 。停顿 、在健康人群和不同类型的痴呆患者中 ，停顿 、日常功能 ，可通过分析语速 、语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关 。
此外 ，而语音具有远程采集、实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差” 。语音年龄差越大 ，其中包括健康成年人、以及语言输出的数量和组织方式等 ，并据此估算参与者年龄 。
进一步研究发现 ，医疗服务可及性 ，在阿尔茨海默病患者中，包括受教育程度、实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值 ，
语音年龄差较大的人 ，认知能力、智利
、研究发现 ，词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄
。轻度认知障碍患者 、墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者 ， 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”
，执行功能
、尤其适用于先进医疗技术较难普及的地区 。经济状况
、表观遗传衰老 、可重复 、 研究团队分析了来自阿根廷 、食物保障 、哥伦比亚 、音高 、包括语速、相关研究发表于新一期《科学进展》杂志 。音高、研究发现 ，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。无创和成本低等特点
，健康人群的语音年龄差最低 ，