该研究针对人工耳蜗（CI）用户这一特殊人群，系统评估了音频深度伪造（audio deepfakes）对其语音识别与真实性判断的影响。研究设计了包含真实语音与深度伪造语音的听感实验，招募了正常听力与CI用户两组受试者，测量他们在不同噪声环境下的辨别准确率、反应时间和主观信心。实验发现，与正常听力者相比，CI用户在区分真实与伪造语音方面的整体准确率显著更低，且个体间差异极大；深度伪造音频中细微的频谱畸变在CI用户中往往被忽略或被错误解释为环境噪声。研究还通过声学分析揭示了CI信号处理链（如滤除高频、压缩动态范围）对深度伪造痕迹的掩蔽效应，进而导致检测能力下降。该工作首次量化了听觉辅助设备对深度伪造检测的负面影响，指出当前深度伪造检测模型未考虑听障用户的感知局限性，并建议在AI合成语音安全评估中纳入辅助设备用户的视角。研究最后提出了面向CI用户的个性化语音真实性提示、可调节的音频保真度指标等缓解方向。