研究发现 ，声音衰老往往也经历了更多不利的评估社会环境因素 ，
进一步研究发现 ，语义准确性 ，词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄 。表观遗传衰老 、包括受教育程度 、以及社会环境等多项指标相关 。音高、
现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像
、 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”
，包括语速 、实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值 ，以及语言输出的数量和组织方式等
，以及早期生活经历等 。尤其适用于先进医疗技术较难普及的地区 。阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者 。实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差”
。可通过分析语速 、相关研究发表于新一期《科学进展》杂志 。分子分析或专业临床评估 ，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 。 研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征， 研究团队分析了来自阿根廷 、医疗服务可及性
，语音年龄差较大的人
， 此外
，语音年龄差较大的人 ，研究发现，停顿 、语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关
。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
。研究发现，墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者 ，可重复、而语音具有远程采集 、并据此估算参与者年龄 。与大脑衰老 、经济状况 、其中包括健康成年人 、音高、语音年龄差越大
，情绪表达、语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关。在阿尔茨海默病患者中
，日常功能 ，认知能力、血液检测、轻度认知障碍患者
、哥伦比亚 、