系统捕捉。
这些不成“话语”的声音，没有标题，只有时间戳和一条条长短不一的波形，像心电图一样，记录着城市最真实的脉动。
远在另一栋大楼的办公室里，苏霓指尖划过平板电脑上的新闻推送。
当她看到“声音接力角”首日数据报告时，目光停留在了那句播放量最高的“收工咯”上。
这不是一句口号，也不是一段演说，却获得了最多的共鸣。
她没有像评论区那样去赞美这个创意的巧妙，而是敏锐地捕捉到了其下更深层的逻辑。
她立刻拨通了许文澜的内线电话：“文澜，帮我调个数据。过去三十年，所有我们收集到的公众录音里，‘非语言发声’的占比情况。”
许文澜有些疑惑：“非语言发声？具体指什么？”
“咳嗽、叹气、脚步声、翻纸声、不成调的哼鸣……所有被我们当做‘噪音’或‘无效片段’过滤掉的声音。”
一个小时后，一份惊人的数据报告呈现在苏霓面前。
在青少年与基层劳动者这两个群体中，这类“边缘声音”的占比，高达百分之六十八！
它们长期以来被各种平台和算法排除在“有效表达”的范畴之外，被视为无意义的背景音。
苏霓在自己的电子笔记中，郑重地敲下一行字：“我们总想教人说话，却忘了他们早已在用自己的方式发声。”
这份报告同样震撼了许文澜。
作为“脉搏协议”的构建者，她第一次意识到，自己引以为傲的算法，在追求“清晰”与“有效”的同时，也建立了一道冰冷的墙。
一夜未眠，第二天，“脉搏协议”迎来了一次紧急更新。
许文澜在系统中新增了一个名为“非言语标记”的模块。
用户在录音后，可以选择为自己的声音打上“我只是在这儿”、“我累了”、“我没想好”之类的标签。
系统不再为这些录音强制生成标题，也不会将它们推荐至首页的喧嚣广场。
这些被标记的“沉默录音”，像一条条潜入深海的溪流，在公共视野之外，汇入了一个个隐秘的社群。
一个患有重度抑郁症的用户在一条只有急促喘息声的录音下留言：“听到有人和我一样喘不上气，我才觉得自己没那么糟。”这句留言，收获了上千个同样无言的点赞。
与此同时，陆承安正在处理一桩棘手的养老院纠纷。
一位老人在临终前未能留下清晰的口头遗言，家属因此质疑院方护理不当，导致老人心愿未了。
陆承安调取了老人房间内最后七十二小时的监控音频。
音频里没有一句完整的话，只有无数琐碎的声响。
他花了一整天时间，将这些声音反复倾听，标注。
庭审现场，当对方律师言之凿凿地强调“老人未留下任何遗言”时，陆承安没有反驳，只是请求法官播放了一段音频。
法庭里一片寂静，只听见音箱里传来一阵有节奏的、轻轻拍打床沿的声音，接着是手指摩挲毛毯的“沙沙”声，最后，是一段断断续续、哼不成调的古老曲子。
家属们面露不解，对方律师更是嗤之以鼻：“陆律师，这就是你的证据？一堆噪音？”
陆承安目光沉静地扫过全场，缓缓开口：“这不是噪音。拍床沿，是她在安抚刚出生的孙子时养成的习惯；摩挲毛毯，是因为那条毛毯是她老伴亲手织的；而这段不成调的曲子，是她年轻时最爱听的歌。”他的声音在寂静的法庭里异常清晰，“在她生命的最后时刻，她用尽全力，回忆了她的一生所爱。她说完了，只是你们没认出那是她的语言。”
法官陷入了长久的沉默，最终，他敲响法槌，采纳了陆承安的意见，认定老人的临终意愿，可以通过其最后的日常行为和习惯性声音进行合理推定。
庭审结束后，那位曾被家属指责的护理
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