他在搜索栏里输入AI语音诈骗车祸手术费老人等关键词，点击搜索后，屏幕上瞬间弹出了5条近期的报案记录，时间都集中在过去半个月内。
他逐条查看这些记录，脸色越来越凝重：受害者全都是60岁以上的独居老人，被骗金额从一万二到五万不等，诈骗手法如出一辙——都是合成子女的声音，以出车祸、打架受伤需要赔偿等紧急情况为由，要求立刻转账。
他指着屏幕上的数据分布图表，你看，这些受害者分布在芒市的五个社区，都是老旧小区，而且子女要么在外地工作，要么平时工作繁忙，陪老人的时间比较少。
这不是个案，是有组织、有预谋的新型诈骗模式。
王志刚站起身，走到屏幕前，手指点在其中一条记录上，这个受害者是西山社区的陈大爷，被骗了四万五，和刘大爷一样，也是经常在群里分享家庭照片。
看来骗子是把独居老人当成了重点目标。
李静的脸上满是担忧：这种诈骗太隐蔽了，技术门槛又高，老人本来对新技术就不了解，一旦听到子女出事的消息，很容易慌了神，根本来不及辨别真假。
要是我们不尽快想出办法阻止，肯定还会有更多老人上当。
会议室里陷入了短暂的沉默，只有空调运行的轻微声响。
张爱国靠在椅背上，手指轻轻摩挲着下巴，大脑飞速运转。
他想起之前处理过的电信诈骗案，那些骗子大多是靠话术和心理战术，而这次的AI语音诈骗，多了技术的加持，辨别难度呈几何级上升。
片刻后，他直起身，目光坚定地看着众人：既然是技术诈骗，我们就用技术破局，再结合宣传和侦查，三管齐下。
首先，技术上，我和老周负责分析AI语音的声纹特征，找出它的破绽，开发识别工具；其次，宣传上，李静带队深入社区，尤其是老年人口密集的小区，开展针对性宣传，教老人如何辨别；最后，侦查上，追踪诈骗电话的来源和资金流向，顺藤摸瓜找到诈骗团伙。
我同意这个方案。
王志刚立刻表态，开始分配任务，爱国，技术分析这块就靠你了，务必尽快找出破绽；李静，宣传和受害者安抚工作要做细，老人被骗后心理压力大，要多开导；老周，你配合爱国做技术支撑，同时重点排查境外的语音合成工具和服务器，这类诈骗团伙很多都在境外。
明白！三人异口同声地回答，原本凝重的气氛中，多了一丝临战的坚定。
张爱国和老周立刻赶到技术室。
这里是反诈中心的，摆满了各种专业设备，服务器发出低沉的嗡鸣声，屏幕上闪烁着实时更新的数据。
老周将刘大爷的通话录音导入声纹分析系统，张爱国则打开了全民反诈预警系统的声纹对比模块，调出了刘建军之前在社区登记的真实声纹样本——那是去年社区开展反诈宣传时，工作人员为老人家属采集的声纹信息，没想到现在派上了大用场。
开始对比。
张爱国点击鼠标，屏幕上立刻出现了两条波动曲线，红色的是刘建军的真实声纹，蓝色的是诈骗电话里的合成声纹。
他俯身凑近屏幕，手指指着曲线的波动部分：老周，你看这里。
真实语音的声纹波动是不规则的，有自然的呼吸间隔，情绪激动时波动幅度会突然变大，而且会有一些细微的杂音，这是人体发声的自然特征。
老周推了推眼镜，打开了专业的音频分析软件，将两条曲线放大了十倍：没错，你再看蓝色的合成声纹，虽然整体模仿得很像，但在高频段有明显的规律重复，就像复印机复印出来的一样，缺少真实语音的随机性。
而且你听，合成语音的呼吸间隔是0.8秒，每一次都精准一致，这在真人说话时是不可能的，真人的呼吸间隔会随着情绪变化而波动。
为了验证这个发现，老周又调取了另外几个受害者提供的通话录音，进行同样的分析。
结果显示，这些合成语音都存在同样的问题——高频段规律重复、呼吸间隔均匀。
还有一个发现。
老周突然开口，将一段录音进行了降噪处理，你听，合成语音在提到、、这些关键词时，音色会有极其细微的变化，像是两个音频片段拼接在一起的痕迹。
而且整个通话过程中，背景音异常干净，没有一点真实环境中的杂音，比如马路上的汽车声、办公室的人声，这本身就很可疑。
张爱国眼前一亮：这就是突破口！普通人可能听不出这些细微的差别，但我们可以根据这些特征，开发一个简单的声纹识别工具，让社区民警和志愿者随身携带，遇到老人接到可疑电话时，就能立刻进行识别。
说干就干。
接下来的两天两夜，技术室的灯就没熄过。
张爱国负责搭建工具的核心算法框架，将声纹对比的关键特征转化为代码；老周则负责优化用户界面，让工具操作更简单，适合老年人和社区工作者使用。
本小章还未完，请点击下一页继续阅读后面精彩内容！