1. 金融风控 & 电信反诈
针对语音克隆冒充企业法人、高管、家属、客服的电信诈骗场景，用于客服外呼核验、远程身份核验、语音转账风控复核，识别 AI 仿冒语音，阻断语音诈骗链路。
2. 公安取证、网安溯源、司法存证
办案人员对舆情录音、举报音频、聊天录音做真实性鉴定，输出可导出、可复核的检测证据报告，作为电子证据辅助研判，解决伪造录音难以核验、鉴定结论缺少解释依据的问题。
3. 政企舆情与内容审核
网信、宣传、融媒体平台，核查网传录音、采访音频是否经过 AI 合成篡改，防范伪造录音造谣、恶意剪辑构陷，保障新闻音频真实性。
4. 企业内控、商务合规审计
企业核查会议录音、谈判录音、语音审批记录，防止员工伪造领导语音指令、伪造业务通话，满足内部审计、合规留痕需求。
5. 通信运营商、呼叫中心
对接通话录音系统，批量筛查通话录音，识别 AI 变声、声音克隆来电，落地反诈预警。
澄声是一套可本地离线运行、具备可解释证据链的 AI 深度伪造语音检测平台，核心采用自研镜像孪生（Mirror Twin）检测范式，依托 Mimi 音频编解码器，对上传语音进行真伪判别，输出置信度、检测分数与溯源证据，解决当前 AI 声音克隆诈骗、录音篡改、虚假舆情音频难以核验、判定无依据的痛点。系统支持 WAV/FLAC/MP3/M4A 主流音频格式，单文件上限 50MB，单次最长检测 30 秒，在本机完成推理，保障敏感音频不对外流出。
我负责该语音鉴伪项目核心算法方案设计、模型训练消融实验、推理后端开发与本地 Web 演示平台搭建，完成数据集构建、损失函数改造、对照实验验证与证据导出模块开发。项目后端基于 Python+PyTorch，采用 Mimi 神经编解码器构建镜像孪生样本，骨干选用 AASIST；Web 服务基于 FastAPI 搭建，前端为 Vue 单页应用，音频处理依赖 torchaudio 与 FFmpeg。项目亮点是提出共享信道增强 + 配对排序损失的训练范式，区别于 CodecFake+，通过同源音频对齐增强与配对约束降低域偏移，推理时双分支对照输出可解释证据，支持本地离线检测；难点在于控制多组消融实验变量严格对齐、平衡跨生成器泛化能力，以及在 GTX1660Ti 等低显存显卡上完成轻量化部署，同时针对扩散类音频生成器泛化短板开展难例分析与鲁棒性测试。
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