潮新闻客户端 记者 王逸群 通讯员 薛屹然
浙江警察学院智能语音检验团队的学生近日收到了金华市公安局的感谢信。因为他们利用声纹技术，帮助金华公安破获了两起案件。这些学生可不简单，他们能从各种声音中找出蛛丝马迹，至今已帮助公安机关破获了上百起案件。
声纹与指纹、DNA一样，是每个人区别于其他人独一无二的特征。声纹鉴定，作为刑事技术领域的关键一环，在案件侦破进程中起着举足轻重的作用。由于起步较晚，声纹技术人才在全国范围内存在较大缺口，为此，浙江警察学院致力于培养相关专业人才。今年夏天，智能语音检验团队的部分学生即将毕业。
做一把刑事技术“尖刀”
“请告诉我你刚刚收到的验证码……”近日傍晚，浙江警察学院声纹实验室，刑事技术学院大四学生卢路阳向几名新生介绍一个声音样本——这是他模仿电信诈骗场景，最新采集的。“你们看，我情绪激动时，声音波形会出现较大变化。在不同的环境里录制，也会有微小的变化。”
每周录下自己重复说一句话的声音，再拿到实验室里分析，是过去3年中，包括卢路阳在内31名智能语音检验团队成员的必修课。“为了分辨不同状态下的声音特点，我们就用自己的声音对比。周周如此，从未间断。”卢路阳说。
从初涉声纹领域时的懵懂，到如今可以熟练识别、对比、分析声音，卢路阳在这条路上不断摸索。他的梦想是毕业后进入公安机关，做一名声纹鉴定专家。
刑事技术学院是浙江警察学院主要从事刑事技术科学与研究的二级学院，重点培养手印、文件、影像鉴定等各个技术领域的人才。卢路阳所在的智能语音检验团队，由刑事技术学院的申思等3名教师于2021年组建。
这个创新团队可谓应运而生。2020年开始，电信网络诈骗类案件高发，而传统的技术难以满足破案需求。“群众着急，我们公安队伍更着急。”申思回忆，声音，成为一个非常重要的破案突破口，“它就是我们的尖刀技术。”
然而，人才的数量跟不上需求。“2019年，浙江11个设区市加起来，声纹技术员不超过10人。现在，也只有100多人。”申思说，2018年前后，浙警院开设了声纹专业课程，但日常课程只能教授一些理论知识，学生们走向工作岗位所需要的实践操作，还有待加强。“我们希望通过组建智能语音检验团队，加强科研和实战能力的培训，为各地公安机关输送专业、高质量的人才。”
除了寒暑期实践前往公安机关协助办理声纹案件外，老师们还在课余时间，为团队成员开设讲座，带领他们做实验。令申思和其他两位老师欣慰的是，学生们的参与热情超出想象——
今年读大四的赵奕恺从小对朗诵和配音感兴趣，对声音的听感差异也极为敏感。自认为有天赋的他，刚入学时恰逢团队成立，立刻申请加入；同样读大四的王翔，大一刚开始学习声纹理论知识时，对实践产生了浓厚兴趣。团队招新时，他毫不犹豫地报名……
课余时间，很多团队成员都会守在实验室里。“现在声纹技术还是起步阶段，未来不论是学习还是工作，我们都大有可为。”王翔信心满满。
捕捉声音中关键信息
事物之间微小的变化，可以带给人千差万别的感受，就像人的声纹一样。普通人听许多声音会觉得差不多，但是在刑事技术学院大二学生万书成看来，即使再相像的声音，也能通过特定的方法，找出它们的差异。
“我们办了一起关于投资理财的电信网络诈骗案件，涉案金额较大。”不久前，万书成在金华市公安局实习，在海量语音证据中破解声音密码。
这起案件，嫌疑人在微信群散布“内部消息”，诱导受害者在一款软件投资。不仅如此，嫌疑人还开展网课教学，灌输“紧跟就能赚大钱”的思维，致使受害者投入大量资金。
研究该案时，万书成和团队其他成员发现，对方语音特征清晰，还带有明显的“儿”化音。利用这一特征，同学们大致判断出说话人的籍贯。
然而，就在大家对比样本录音，以为找到了嫌疑人时，他们发现两段声音在特征上有细微差别。“我们没有把握判断这两个声音是否来自同一个人。”万书成说。关键时刻，申思向学生们推荐了一种更有效的鉴定方法：从单纯听语音转变为“看”语音——将语音信息转化为图谱，通过波纹和频率等，“读”出声音的变化。
经过研讨，团队最终得出结论，排除样本的嫌疑。然后，大家利用这种方法，又找到另一段对照语音，并确定嫌疑人，成功帮助警方破案。
“想要从声音中捕捉关键信息并不容易。”同样参与实习的大三学生祝柯盟感受很深。办案与实验不同，由于各种原因，会存在漏查的风险。因此，很多时候为了提高成功率，必须对声音的特征点进行标注并反复推敲、不断查询比对。
祝柯盟曾参与过一系列案件的比对。他发现，很多声音经常是模糊的，这也进一步加大了声纹鉴定的难度。在面对这些声音碎片时，他们只能紧紧盯着电脑屏幕，一条条编辑特征点。为了加快比对速度，团队成员经常连轴转，常常需要不断滴眼药水来缓解眼睛疲劳。
即便如此，这群00后仍感到自豪。“虽然每天与声音打交道很枯燥，但每次比对成功，就像中大奖一样高兴。”他们说。
AI合成语音有破绽
为了增强团队的实战能力，刑事技术学院与金华市公安局合作共建“声纹检验全要素工作坊”，为学生提供了声纹岗位的实习机会，搭建起理论到实践的桥梁。
对于大二学生李正楷来说，最大的收获莫过于通过他的比对，在办理一个案件的基础上，牵出了一个系列案件。
这起案件中，受害人因好奇下载了色情APP，在诱惑下与女主播QQ裸聊并遭敲诈。李正楷将取证语音预处理后，在系统内进行比对、筛选。令人惊讶的是，这个女声和100多个类似案件高度关联，这说明她很可能有前科。
可新问题随之而来。这段声音中，女声经过处理，凭声纹特征难以精准认定样本。关键时刻，李正楷发现在一段录音中有一段实施威胁敲诈的男性声音。他改变思路，转而将重点放在比对该男性的声音上。最终，他确定了嫌疑人。
学生们的探索具有积极意义。申思说，“一些地方公安也会询问他们遇到的新问题该怎样解决，如录音的真实性如何检验，AI伪造音频如何识别等。”申思说，这时就需要高校的力量研究新思路、新方法，为传统技术注入新活力。
比如当下，与AI换脸视频相比，AI合成语音更难辨别、门槛更低。一个“声音很熟的电话”可能是诈骗。“但其中也有破绽。比如，原本可以一口气说出的几个字会被生硬地分开；再比如，合成语音的声音相对较平，声音纹路上表现出很小的差异……”申思介绍，高校能通过科研，发现这些细微之处的差别。
“要让一项新技术走出实验室，投入应用，中间必然需要大量的探索与实践。”申思说，希望即将毕业的声纹技术员能脚踏实地、行稳致远。
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