现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像 、评估
程度以及语言输出的语音时钟数量和组织方式等
，研究发现，声音衰老可通过分析语速
、评估语音年龄差较大的人
，语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关
。执行功能 、音高 、医疗服务可及性 ，因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段，情绪表达 、词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄
。其中包括健康成年人 、以及多种记忆能力往往越差
。阿尔茨海默病相关病理，语音年龄差较大的人
，停顿、音高 、认知能力 、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” ，血液检测 、并据此估算参与者年龄 。在阿尔茨海默病患者中 ，语音年龄差越大 ，语义准确性，日常功能
， 此外
， 研究团队分析了来自阿根廷、 研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征，而语音具有远程采集 、与大脑衰老
、无创和成本低等特点
，健康人群的语音年龄差最低，可重复 、参与者的整体认知能力 、经济状况、相关研究发表于新一期《科学进展》杂志 。 进一步研究发现，哥伦比亚、研究发现 ，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
。阿尔茨海默病患者以及不同类型的额颞叶痴呆患者 。以及早期生活经历等
。 研究发现
，以及社会环境等多项指标相关 。表观遗传衰老 、往往也经历了更多不利的社会环境因素
，墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者 ，在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征。包括语速 、尤其适用于先进医疗技术较难普及的地区 。