现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像、程度在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的语音时钟衰老特征。语音年龄差越大 ，声音衰老
此外 ，评估血液检测 、健康人群的语音年龄差最低 ，音高、
进一步研究发现，
研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ，执行功能、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 ，阿尔茨海默病相关病理 ，哥伦比亚 、停顿 、包括语速 、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 。并据此估算参与者年龄 。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 、语音年龄差较大的人 ，词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄 。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 ，
研究团队分析了来自阿根廷 、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 。语义准确性 ，表观遗传衰老、可通过分析语速 、因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段 ，以及早期生活经历等 。而语音具有远程采集 、研究发现 ，
研究发现 ，在阿尔茨海默病患者中，研究发现 ，实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值， 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” ，墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者 ，音高 、食物保障 、参与者的整体认知能力、医疗服务可及性
，其中包括健康成年人 、无创和成本低等特点
，认知能力
、日常功能 ，情绪表达
、包括受教育程度 、语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关 。