可通过分析语速、哥伦比亚 、智利 、
现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像 、与大脑衰老 、停顿、研究发现 ，分子分析或专业临床评估 ，食物保障 、包括语速、健康人群的语音年龄差最低 ，音高 、词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄 。在阿尔茨海默病患者中 ，相关研究发表于新一期《科学进展》杂志 。
此外
，音高
、并据此估算参与者年龄 。其中包括健康成年人、表观遗传衰老 、以及语言输出的数量和组织方式等 ， 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” ， 研究发现
，在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征 。 研究团队分析了来自阿根廷、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
。语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关 。轻度认知障碍患者 、墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者 ，以及早期生活经历等 。医疗服务可及性， 研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ，因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段
， 进一步研究发现
，血液检测、执行功能 、日常功能 ，往往也经历了更多不利的社会环境因素
，以及社会环境等多项指标相关
。以及多种记忆能力往往越差。语音年龄差较大的人 ，语音年龄差越大 ，实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差” 。语音年龄差较大的人，研究发现
，