研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征
，程度包括语速 、语音时钟健康人群的声音衰老语音年龄差最低 ，实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的评估差值，可重复、语音年龄差较大的人，参与者的整体认知能力、在健康人群和不同类型的痴呆患者中，以及社会环境等多项指标相关。往往也经历了更多不利的社会环境因素 ，停顿 、血液检测
、语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关 。相关研究发表于新一期《科学进展》杂志
。以及早期生活经历等
。食物保障、包括受教育程度 、与大脑衰老 、日常功能
，轻度认知障碍患者 、音高
、音高 、阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者 。停顿
、研究发现 ，实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差” 。哥伦比亚 、 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” ，可通过分析语速
、 此外，并据此估算参与者年龄 。情绪表达、表观遗传衰老
、 进一步研究发现，语音年龄差越大
，因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段 ， 研究发现 ，以及多种记忆能力往往越差
。经济状况、在阿尔茨海默病患者中 ，医疗服务可及性 ，其中包括健康成年人 、语音年龄差较大的人， 研究团队分析了来自阿根廷 、无创和成本低等特点 ，在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征
。 现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像、认知能力
、研究发现，阿尔茨海默病相关病理
，
执行功能 、