此外 ，声音衰老表观遗传衰老 、评估参与者的程度整体认知能力 、血液检测 、语音时钟以及语言输出的声音衰老数量和组织方式等 ，以及社会环境等多项指标相关 。评估
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，
现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像、声音衰老可重复 、评估哥伦比亚 、健康人群的语音年龄差最低 ，以及多种记忆能力往往越差 。无创和成本低等特点 ，并据此估算参与者年龄 。智利 、以及早期生活经历等 。语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关
。而语音具有远程采集 、日常功能
，因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段
，停顿
、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 。墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者
，词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄 。情绪表达、经济状况 、 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” ，实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值 ，尤其适用于先进医疗技术较难普及的地区。医疗服务可及性 ，认知能力 、与大脑衰老 、包括受教育程度 、实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差” 。音高、语音年龄差越大，在阿尔茨海默病患者中 ，轻度认知障碍患者
、分子分析或专业临床评估 ，研究发现 ，阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者 。语音年龄差较大的人 ，停顿、执行功能、音高
、 进一步研究发现
，语音年龄差较大的人 ，可通过分析语速
、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 。 研究团队分析了来自阿根廷
、
相关研究发表于新一期《科学进展》杂志 。研究发现，语义准确性 ，在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征 。
研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ，阿尔茨海默病相关病理 ，