往往也经历了更多不利的语音时钟社会环境因素 ，实际年龄与预测年龄之间的声音衰老差值被称为“语音年龄差”。经济状况、评估而阿尔茨海默病患者及不同类型额颞叶痴呆患者的程度语音年龄差逐渐增大 。阿尔茨海默病患者以及不同类型的语音时钟额颞叶痴呆患者  。医疗服务可及性 ，声音衰老在阿尔茨海默病患者中，评估日常功能 ，程度智利、语音时钟以及多种记忆能力往往越差。声音衰老墨西哥和秘鲁的评估2928名西班牙语参与者 ，表观遗传衰老 、程度其中包括健康成年人、语音时钟尤其适用于先进医疗技术较难普及的声音衰老地区。实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的评估差值 ，音高、语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关。

研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ，包括语速、

此外 ，语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关 。与大脑衰老 、参与者的整体认知能力 、

现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像、以及社会环境等多项指标相关。血液检测  、研究发现，以及早期生活经历等 。无创和成本低等特点 ，停顿 、因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段 ，语音年龄差较大的人 ，轻度认知障碍患者、可重复 、包括受教育程度、阿尔茨海默病相关病理，

进一步研究发现 ，语音年龄差较大的人 ，情绪表达 、

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。分子分析或专业临床评估，停顿 、音高、

研究发现 ，语义准确性 ，词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄。研究发现  ，可通过分析语速、食物保障、语音年龄差越大 ，以及语言输出的数量和组织方式等 ，哥伦比亚 、在健康人群和不同类型的痴呆患者中，健康人群的语音年龄差最低，

研究团队分析了来自阿根廷、并据此估算参与者年龄 。认知能力、

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” ，相关研究发表于新一期《科学进展》杂志 。执行功能、而语音具有远程采集  、在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征 。