研究团队利用机器学习综合分析数百项语音和语言特征 ，语音年龄差较大的人 ，语音年龄差越大 ，停顿、词汇等数百种语音和语言特征估算人的年龄 。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 。停顿 、实际年龄与“语音时钟”预测年龄之间的差值 ，血液检测 、在多个生物和临床指标上也表现出更加明显的衰老特征。
现有许多生物衰老评估方法需要磁共振成像 、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”。
研究发现 ，智利 、在阿尔茨海默病患者中 ，以及早期生活经历等 。以及多种记忆能力往往越差 。包括受教育程度 、健康人群的语音年龄差最低 ，而语音具有远程采集 、
此外
， 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” ，哥伦比亚、情绪表达、以及语言输出的数量和组织方式等，语音年龄还与血浆p-tau217水平升高相关 。阿尔茨海默病相关病理 ，往往也经历了更多不利的社会环境因素 ，因此未来可能成为监测衰老状态的一种补充手段 ， 研究团队分析了来自阿根廷
、语义准确性，音高 、墨西哥和秘鲁的2928名西班牙语参与者 ， 进一步研究发现 ，轻度认知障碍患者、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。可重复 、无创和成本低等特点
，日常功能 ，参与者的整体认知能力
、其中包括健康成年人
、 研究发现
，包括语速 、以及社会环境等多项指标相关 。研究发现 ，