Linly-Talker在法院庭审记录回放中的当事人代理演示

Linly-Talker在法院庭审记录回放中的当事人代理演示

在一场民事纠纷的庭审中，一位年迈的当事人因紧张和方言口音，陈述时语句断续、逻辑不清。书记员的笔录虽然完整，但读来生硬晦涩，连法官也不得不反复确认其真实意思。而当庭播放录音时，旁听者依然难以捕捉情绪起伏与关键细节。

如果此时，系统能自动将这段语音转化为一段清晰、自然、带有原声语调与面部表情的“数字人讲述视频”——说话的还是他本人的模样，声音也熟悉，但表达更流畅、条理更清楚，情绪也能被直观感知……这不仅是技术的胜利，更是司法公平的一次实质性推进。

这正是Linly-Talker所尝试解决的问题：在高敏感、高规范性的司法场景中，用多模态AI技术还原当事人“真实的意思表示”，让每一份陈述都能被准确理解、公正对待。

我们不妨从一个实际问题切入：传统庭审记录的核心矛盾是什么？是“记录完整性”与“理解可及性”之间的断裂。笔录忠实却枯燥，录音真实却难懂，录像全面却冗长。尤其对文化程度有限、语言能力薄弱或非母语者而言，他们的声音容易在转译过程中被弱化甚至误读。

Linly-Talker 的思路不是取代人类，而是构建一个“数字代理人”——它不创造新内容，而是以当事人的身份、语气和形象，把原本模糊的表达“说清楚”。这一过程融合了大语言模型（LLM）、自动语音识别（ASR）、文本转语音（TTS）与面部动画驱动四大核心技术，形成一条从原始音频到可视化陈述的闭环链路。

整个流程始于一段庭审录音。ASR 首先将其转写为文字，并通过说话人分离标注出“原告”“被告”“证人”等角色标签。但这只是起点。原始转写往往充满口语碎片：“那个……我当时就……哎呀你也知道嘛。”这类表达虽真实，却不利于快速理解和法律判断。

这时，LLM 开始介入。不同于通用聊天机器人，这里的语言模型经过法律语境微调，具备司法文书风格的理解与生成能力。它的任务不是“改写”，而是“澄清”——在严格遵循事实的前提下，修复语法错误、补全省略成分、提升逻辑连贯性，同时保持第一人称视角和客观立场。

比如一句含糊的“我没拿他的东西”，可能被优化为：“我明确表示未接触或取走对方所述物品，现场监控亦可佐证。”这种处理既未添加信息，又避免了歧义，极大提升了陈述的专业性与可采信度。

实现这一点的关键在于提示工程的设计。我们不会简单地让模型“润色一下”，而是设定严格的约束条件：

“你是一名法庭记录整理员，请将以下当事人陈述进行语义清晰化处理：
要求：
1. 保持原意不变
2. 使用第一人称
3. 表达正式但易懂
4. 不添加未提及信息”

这样的结构化 prompt，配合低温度采样（temperature=0.7）和 KV Cache 缓存机制，确保输出稳定可控，延迟控制在毫秒级。即便是长达数万 token 的整场庭审记录，也能分段高效处理。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM model_name = "linly-legal-llm" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype="auto") def refine_testimony(text: str) -> str: prompt = f""" 你是一名法庭记录整理员，请将以下当事人陈述进行语义清晰化处理： 要求： 1. 保持原意不变 2. 使用第一人称 3. 表达正式但易懂 4. 不添加未提及信息 原始陈述：{text} 优化后： """ inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda") outputs = model.generate( **inputs, max_new_tokens=200, temperature=0.7, do_sample=True, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id ) return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

接下来是“声音”的回归。很多人误以为 TTS 就是找个播音腔朗读文本，但在司法场景下，音色的身份属性至关重要。不能让原告听起来像客服，也不能让老人的声音变成年轻人。因此，我们采用零样本语音克隆技术，仅需当事人提供 3–5 秒授权录音，即可提取其声纹嵌入向量（speaker embedding），注入到多说话人 TTS 模型中，生成高度还原个人特征的合成语音。

主流方案如 VITS 或 MMS-TTS 已支持跨语言、高自然度的端到端合成，MOS 分数可达 4.0 以上。更重要的是，系统允许调节 pitch、duration 和 energy 参数，在必要时模拟特定情绪状态——例如，在复述受惊吓经历时略微提高音调与节奏，增强共情力，但仍保持克制，避免过度戏剧化。

import torch from models.tts import VitsModel from models.speaker_encoder import PretrainedSpeakerEncoder tts_model = VitsModel.from_pretrained("facebook/mms-tts-zho") speaker_encoder = PretrainedSpeakerEncoder("speechbrain/spkrec-xvect-voxceleb") def clone_voice_and_speak(text: str, reference_audio: str) -> torch.Tensor: wav, sr = torchaudio.load(reference_audio) speaker_embedding = speaker_encoder.encode_waveform(wav) with torch.no_grad(): speech = tts_model.generate( text=text, speaker_embeddings=speaker_embedding, speed=1.0, pitch_scale=1.1 ) return speech

有了清晰的文本和真实的语音，最后一步是“看见”当事人。许多案件中，当事人仅有证件照可用，无法拍摄动态影像。为此，我们采用 Wav2Lip 类的深度学习模型，基于单张正面人脸图像和输入语音，生成口型同步的 talking head 视频。

Wav2Lip 的核心思想是利用音频频谱图预测唇部运动光流，再与原始人脸融合渲染。它无需三维建模，也不依赖大量训练数据，适合快速部署于司法环境。实测 Lip Sync Error Distance（LSE-D）低于 0.08，远超传统规则映射方法。配合 AffectNet 等轻量级情绪分类器，还能根据上下文动态叠加微笑、皱眉等微表情，使数字人更具情感穿透力。

from inference_wav2lip import Wav2LipInference wav2lip = Wav2LipInference(checkpoint_path="checkpoints/wav2lip.pth") def generate_talking_head(photo_path: str, audio_path: str) -> str: output_video = wav2lip( face=photo_path, audio=audio_path, outfile="output.mp4", static=True, fps=25 ) return output_video

整个系统的运作链条如下：

[原始庭审音频] ↓ (ASR + Speaker Diarization) [结构化文本记录（含时间戳、角色标签）] ↓ (LLM 语义优化) [规范化陈述文本] ↓ (TTS + 语音克隆) [个性化合成语音] ↓ (Wav2Lip + 表情控制器) [数字人讲解视频] ↓ [法庭显示屏 / 在线诉讼平台播放]

这条流水线支持两种模式：离线批处理用于归档回放，实时流式处理则可用于当庭辅助展示——例如，当某段证词争议较大时，法官可即时调用系统生成可视化版本，帮助合议庭迅速达成共识。

当然，技术越深入敏感领域，伦理边界就越需明晰。我们在设计之初便确立了几项铁律：

• 必须获得当事人明确授权才能使用其肖像与声纹；
• 所有数据本地化存储，禁止上传云端或用于其他用途；
• LLM 仅作语言形式优化，严禁推测、补充或评价；
• 系统保留原始记录与生成记录的对照版本，供随时核查。

此外，面对方言、噪声、多人交叠发言等现实挑战，我们也做了针对性优化。ASR 模型经普通话与主要方言混合数据微调，WER 在典型法庭环境下低于 5%；前端集成降噪与回声消除模块，适应远场拾音需求；当识别置信度过低时，自动触发人工校核流程，确保关键证据链可靠。

性能方面，考虑到法院内网常受限于带宽与算力，我们提供轻量化部署选项：采用 Distil-Whisper 替代 full Whisper，TinyLlama 替代大模型，在边缘服务器上实现近实时处理，满足基层法院的实际条件。

这套系统真正的价值，不在于炫技，而在于填补沟壑。它让那些原本可能被忽略的声音，重新获得被倾听的机会。一位听力障碍的旁听者可以通过视觉化的“说话人再现”理解全过程；一位只会说方言的农民，也能看到自己的话被“标准表达”还原出来，而不失本真。

这不是替代人类法官的裁决权，而是增强司法过程的透明度与包容性。科技在此扮演的角色，是桥梁，而非裁判。

未来，这一框架还可延伸至远程出庭、法律援助、青少年普法教育等场景。想象一下，未成年人在接受询问时，可通过数字人代理复述其陈述，减少二次心理创伤；又或是在偏远地区，村民通过本地化语音模型接入智慧司法平台，真正实现“家门口的正义”。

Linly-Talker 的意义，正在于此：它不仅是一套 AI 工具链，更是一种关于“如何让每个人都能被公正听见”的技术哲学实践。当算法学会尊重每一个个体的语言习惯、情感表达与身份特征时，智能才真正开始贴近人性。