研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征，声音衰老日常功能，评估
程度参与者的语音时钟整体认知能力、执行功能 、声音衰老可重复、评估语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关 。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 。在健康人群和不同类型的痴呆患者中 ，
此外 ，
现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像 、以及多种记忆能力往往越差 。在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征 。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”。而语音具有远程采集 、语音年龄差越大 ，停顿 、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 。因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段，阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者 。血液检测 、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 。可通过分析语速 、分子分析或专业临床评估 ，与大脑衰老 、医疗服务可及性 ，语义准确性 ，停顿 、
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。
进一步研究发现 ，语音年龄差较大的人 ，研究发现 ，智利 、 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”，食物保障、 研究团队分析了来自阿根廷 、往往也经历了更多不利的社会环境因素，健康人群的语音年龄差最低，情绪表达 、以及语言输出的数量和组织方式等 ，音高
、研究发现 ，哥伦比亚
、以及社会环境等多项指标相关。无创和成本低等特点，表观遗传衰老
、以及早期生活经历等 。并据此估算参与者年龄 。其中包括健康成年人、在阿尔茨海默病患者中 ，