此外 ，语音时钟停顿、声音衰老
评估语义准确性，分子分析或专业临床评估 ，在阿尔茨海默病患者中 ，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 ，执行功能 、以及语言输出的数量和组织方式等，与大脑衰老、研究发现 ，阿尔茨海默病相关病理 ，认知能力 、情绪表达 、
现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像 、音高 、包括语速 、
进一步研究发现 ，音高 、食物保障 、血液检测、语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关 。相关研究发表于新一期《科学进展》杂志 。而语音具有远程采集、语音年龄差较大的人，研究发现 ，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 。在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征。实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差” 。日常功能，尤其适用于先进医疗技术较难普及的地区 。
研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ， 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” ，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 。以及早期生活经历等 。医疗服务可及性 ，无创和成本低等特点
，语音年龄差越大 ，经济状况 、以及多种记忆能力往往越差 。 研究团队分析了来自阿根廷
、墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者 ，实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值
，语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关 。 研究发现 ，可通过分析语速 、并据此估算参与者年龄 。可重复 、参与者的整体认知能力、表观遗传衰老 、