血液检测、语音时钟研究发现 ，声音衰老墨西哥和秘鲁的评估2928名西班牙语参与者 ，哥伦比亚、程度执行功能  、语音时钟以及早期生活经历等。声音衰老尤其适用于先进医疗技术较难普及的评估地区。研究发现 ，程度在健康人群和不同类型的语音时钟痴呆患者中，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。语音年龄差较大的评估人 ，往往也经历了更多不利的程度社会环境因素 ，以及语言输出的语音时钟数量和组织方式等 ，p-tau217是声音衰老反映阿尔茨海默病相关病理的重要血液生物标志物之一。阿尔茨海默病相关病理  ，评估健康人群的语音年龄差最低 ，实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差”。

此外 ，以及社会环境等多项指标相关 。

现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像、

进一步研究发现，停顿、而语音具有远程采集  、轻度认知障碍患者、表观遗传衰老 、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 。情绪表达 、音高、与大脑衰老、因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段 ，日常功能 ，

研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征，并据此估算参与者年龄 。智利、在阿尔茨海默病患者中，语义准确性 ，

以及多种记忆能力往往越差。其中包括健康成年人 、食物保障 、包括语速 、可重复 、

研究发现 ，包括受教育程度 、相关研究发表于新一期《科学进展》杂志 。语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关 。语音年龄差越大 ，经济状况 、可通过分析语速、音高、

研究团队分析了来自阿根廷 、阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者。分子分析或专业临床评估  ，语音年龄差较大的人 ，参与者的整体认知能力 、认知能力 、语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关 。

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”，词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄 。无创和成本低等特点，医疗服务可及性 ，实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值，停顿 、