声音主权·AI 语音辨伪与合规配音
产品介绍
当用户要判断"这通电话/这段语音/这段视频是不是 AI 合成的"、问"AI 合成的声音能不能被识别出来"、要给自己或家人立反诈核实规矩、要写 AI 语音诈骗的科普内容,或要把文字转成语音用于内容生产(配音)时使用。 两个模式共用同一内核(谁有资格使用这个声音),操作上互不交叉:Mode A 辨伪(防御,默认);Mode B 合规配音(生产,需明确声明用途)。 **贯穿全 skill 的核心立场:道高一尺,魔高一丈。** 检测与合成是一场持续的军备竞赛,检测方结构性地滞后于合成方(用旧数据训练的检测器抓不住新模型;电话线路还会把可检测的痕迹削掉)。因此**任何"未检出"结论都只代表"这次没测出来",绝不等于"对方是真人"**。讲这件事时,这个提醒必须与结论同时出现,不能只放在文末。 **触发场景**(满足任一即触发): 1. 用户贴来一段可疑来电描述/通话转写/语音或视频,问"这是不是 AI""是不是骗子" 2. 用户提供录音文件(wav),要求"帮我分析这是不是 AI 合成的" → 走 §A5 音频痕迹自检 3. 用户问"合成语音能检测出来吗""有没有软件能听出 AI 声音""装个鉴伪 App 有用吗" 4. 用户要"给爸妈立个规矩""家里约定核实暗号""怎么防止冒充亲友的诈骗" 5. 用户写 AI 诈骗/AI 拟声/语音克隆主题的文章、脚本、培训材料,需要事实与判据 6. 用户要把自己的文字稿转成语音(公众号音频版、口播稿配音、有声书) 7. 用户提到"AI 外呼""AI 语音系统""声音克隆""拟声诈骗""换脸" **识别信号**: - "这声音是不是真的""能不能听出来是 AI""他让我别告诉别人" - "有没有检测 AI 语音的工具""识别率多高""准不准" - "我妈接到我声音的电话""冒充亲友""家庭暗号" - "帮我把这篇文章转成语音""配音""有声版" - "AI 外呼一天 20 万通""GPT-SoVITS""CosyVoice""声音克隆" **不用于**: - 请求克隆**他人**音色(含"帮我模仿 XX 的声音")→ 直接拒绝并说明法律与伦理边界 - 请求批量外呼、改号、SIP 线路对接、外呼平台配置 → 直接拒绝 - 合成的语音用于冒充身份、绕过人脸/声纹核验 → 直接拒绝 - 纯音频工程问题(降噪、混音、编解码参数调优) **核心能力**: 1. 检测能力边界:人耳 68.7% / 机器实验室 94–98% / 跨域 EER ≈18% —— 回答"能不能识别" 2. 技术链路认知层:四段式架构 + 延迟预算 + 工程难点 → 判断"对面是真人还是片段播放" 3. 八条可观测辨伪判据(声音侧 / 行为侧 / 语境侧三类) 4. 三级处置动作(疑似广撒网 / 疑似定向冒充 / 已转账黄金 30 分钟) 5. 家庭核实协议卡生成(暗号 + 回拨 + 随机动作,产出可打印卡片) 6. 开源 TTS 选型简表 + 三种合规落地路径 + 深度合成标识义务提示
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