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..."
"要么这不是普通的AI语音诈骗。"秦风接上了她的话。
两人对视一眼，空气中弥漫着一种紧张而又兴奋的情绪。
秦风迅速登录系统，调出那七起案件受害者子女的联系方式。
"我需要你帮我做个实验。"秦风对王媛说，"联系这些子女，采集他们的声音样本，特别是让他们录制咳嗽声。然后我们请那些受害老人做盲测，看是否能分辨出自己子女的真实声音。"
王媛点头："好主意。如果老人们能轻易分辨出子女的真实声音，却仍然坚持诈骗电话中的声音一模一样，那就说明..."
"说明骗子掌握了一种我们尚未知晓的技术，或者..."秦风的语气沉了下来，"这不是远程诈骗那么简单。"
窗外的天色渐渐暗下来，公安局大楼亮起星星点点的灯光。
秦风站在办公室窗前，望着华灯初上的江城夜景。
七起案件，受害者都是独居老人，骗局模式高度一致，技术层面存在疑点...这些线索在秦风脑海中逐渐交织成一幅模糊却令人不安的图画。
他回想起"雨夜屠夫"案中那些最初被忽略的细节，那些看似无关紧要的线索最终指引他们找到了真凶。
而此刻，他的直觉再次发出了警报——这些案件绝非表面看上去那么简单。
普通的电信诈骗往往广撒网，针对随机目标，使用相对粗糙的欺骗手段。
但这系列案件明显不同：目标明确选择独居老人，利用他们对子女的关爱和担忧，使用极其逼真的声音模仿技术，诈骗金额庞大且每次都能得手。
更令人不安的是，所有老人都坚持骗子声音与子女的几乎无法区分，连非语言声音特征都一模一样。
如果这不是夸张的说法，那么背后可能隐藏着一个技术含量极高、针对性极强的犯罪组织。
秦风坐回办公桌，新建了一个案件档案，命名为"系列语音诈骗案初步分析"。
他在案件性质一栏犹豫了片刻，最终没有选择"电信诈骗"，而是勾选了"其他特殊类型诈骗"。
他在备注中写道："多名受害者坚称骗子声音与子女声音极度相似，连非语言声音特征都一致，技术实现难度超出当前常见AI语音合成能力范围。案件针对性强，模式统一，可能为有组织高科技犯罪，建议深入调查。"
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