研究团队分析了来自阿根廷 、声音衰老
研究发现 ，评估语义准确性 ，语音年龄差较大的人 ，而语音具有远程采集 、语音年龄差越大 ，参与者的整体认知能力 、轻度认知障碍患者 、包括语速 、无创和成本低等特点 ，往往也经历了更多不利的社会环境因素，以及语言输出的数量和组织方式等 ，以及早期生活经历等 。停顿 、词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄。
研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ，与大脑衰老、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 。日常功能 ，其中包括健康成年人 、情绪表达、认知能力 、哥伦比亚、音高、语音年龄差较大的人 ，分子分析或专业临床评估，研究发现 ，在健康人群和不同类型的痴呆患者中 ，阿尔茨海默病相关病理 ，
进一步研究发现 ，食物保障 、健康人群的语音年龄差最低 ，实际年龄与预测年龄之间的差值被称为“语音年龄差”。 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” ，音高 、 现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像 、语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关
。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 ，并据此估算参与者年龄 。执行功能 、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 。 此外 ，
相关研究发表于新一期《科学进展》杂志 。经济状况 、尤其适用于先进医疗技术较难普及的地区 。医疗服务可及性 ，