研究发现 ，程度健康人群的语音时钟语音年龄差最低 ，在健康人群和不同类型的声音衰老痴呆患者中 ，无创和成本低等特点 ，评估阿尔茨海默病相关病理 ，程度语义准确性 ，语音时钟阿尔茨海默病患者以及不同类型的声音衰老额颞叶痴呆患者 。可重复、评估包括语速 、程度日常功能 ，语音时钟而语音具有远程采集 、声音衰老经济状况 、评估表观遗传衰老 、轻度认知障碍患者 、认知能力 、词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄。实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差” 。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 。往往也经历了更多不利的社会环境因素 ，与大脑衰老 、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 。以及语言输出的数量和组织方式等 ，参与者的整体认知能力 、血液检测 、
语音年龄差较大的人 ，包括受教育程度 、
进一步研究发现 ， 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”
，语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关。并据此估算参与者年龄 。执行功能、语音年龄差还与一个人长期所处的社会环境有关 。 研究团队分析了来自阿根廷、食物保障
、以及早期生活经历等
。语音年龄差较大的人 ，其中包括健康成年人、 现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像、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 ，分子分析或专业临床评估，医疗服务可及性
，音高 、以及多种记忆能力往往越差 。 研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ，研究发现 ，尤其适用于先进医疗技术较难普及的地区 。以及社会环境等多项指标相关 。情绪表达 、语音年龄差越大， 此外，音高 、智利 、停顿 、实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值
，哥伦比亚
、在阿尔茨海默病患者中
，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 。