研究者が、認知障害に関連した音声及び言語の変化を有する被験者の特定に用いることができるデジタル音声ベースの自動測定法の検証を報告した。
アリゾナ州立大学（Arizona State University）、タンパ及び米国のその他の施設の研究者が、音声からアルゴリズム的に抽出した意味的関連（semantic relevance、SemR）という測定基準を開発した。これによって、絵の内容と被験者がその絵を説明する際に用いる言葉との重なりを測定する。
SemRアルゴリズムは、音声サンプルを毎週提供した参加者25名が実施したボストン診断学的失語症検査法（Boston Diagnostic Aphasia Exam、BDAE）の「クッキー泥棒」の絵についての音声の書き起こしを基に開発した。