西班牙卡洛斯三世大学（UC3M）的研究团队开发出一项基于人工智能的语音分析技术，能够通过语音中的语调、节奏和强度等副语言特征，识别出性别暴力受害者的心理压力或创伤迹象。该技术利用先进的机器学习方法，特别是对抗性网络架构，从语音的频谱特征中提取与心理创伤相关的生物标记物，实现对受害者的非侵入式识别。 这项研究发表于《应用科学》期刊。研究人员通过虚拟现实实验，让志愿者观看包含暴力内容与非暴力内容的视频，同时采集其语音和行为数据。结果显示，曾遭受性别暴力的人在面对相同刺激时，语音特征表现出明显差异，这一发现具有偶然性，却为技术应用开辟了新路径。 该系统能有效识别受害者，同时保护说话人隐私，特别适用于电话求助热线、远程医疗和数字心理支持平台。它有助于在受害者尚未意识到自身处境时，提前发现风险，及时介入，避免悲剧发生，推动心理康复尽早启动。 该技术是UC3M4Safety团队“Bindi”项目的重要组成部分，该项目致力于通过科技手段预防性别暴力、收集证据并为受害者提供早期援助。团队由卡洛斯三世大学性别研究学院（IEG）院长Celia López Ongil和Clara Sainz de Baranda Andújar领导，汇聚了工程、社会科学、人文等多个领域的十五个学科专家。 研究团队表示，科技不仅是工具，更是应对社会问题的有力手段。通过技术赋能，有望显著提升对性别暴力的识别与干预能力，帮助受害者更快走出创伤，重建生活。