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第53章 特诈小组（第1页）

在过去两个月内，江城各区共报告了七起类似案件，全部是老年人被骗案，涉案金额从十几万到上百万不等。

受害者清一色是独居老人，骗局模式惊人地一致：都接到"

子女"

打来的紧急电话，称遇到车祸、纠纷或其他急需用钱的情况；所有老人都坚称电话中的声音与自己子女的声音几乎无法区分；事后核实，所有子女均表示对此毫不知情。

秦风将七起案件的基本信息打印出来，摊在桌面上进行对比分析。

他的手微微颤抖——不是因为恐惧，而是因为即将揭开真相的兴奋感。

这些案件分布在江城不同辖区，接警时间没有明显规律，看上去像是随机发生的独立事件。

但秦风注意到一个值得关注的细节：所有案件中，老人都是在接到电话后立即到银行进行转账的，没有一起是通过手机银行或第三方支付平台操作。

更令人疑惑的是，尽管老人们都声称声音与自己子女的几乎一模一样，但却没有一人提到对方用了什么地方方言或特定用语——这点与常见的语音合成诈骗有所不同，后者往往因为无法完美复制口音和用语习惯而露出破绽。

秦风拿起内线电话，拨通了技术部门的号码："

王媛，能来我办公室一下吗？有个技术问题请教。

"

几分钟后，王媛带着笔记本电脑出现在秦风办公室。

"

秦队，有什么需要？"

"

现在的ai语音合成技术，能模拟一个人的声音到什么程度？"

秦风直截了当地问，"

能不能做到连家人都无法分辨的地步？特别是非语言声音，比如咳嗽声。

"

王媛思考了一下："

理论上，深度学习的语音合成模型已经非常先进，只需要几分钟的目标人语音样本，就能生成几乎以假乱真的语音。

但是"

她顿了顿，"

要达到连最亲近的家人都分辨不出的程度，尤其是模仿咳嗽这样的非语言声音，目前的技术还是很有挑战性的。

"

她打开电脑，调出几篇技术文献："

现有的语音合成系统主要针对正常说话声音优化，对咳嗽、笑声、哭喊等非语言声音的模拟效果往往不太理想。

“”

而且每个人的咳嗽声都有独特的声纹特征，这与喉部结构、呼吸习惯等多种因素有关。

"

秦风眼神锐利起来："

所以如果有多位老人坚称骗子的声音与自己子女的声音完全一样，甚至连咳嗽声都一模一样，这意味着什么？"

王媛推了推眼镜，表情变得严肃："

这意味着要么我们低估了现在的语音合成技术，要么"

"