結論からお伝えすると、AIで元の音声をサンプリング・変容させた場合、声紋も大きく変化します。
「聴く人（人間の耳）」には元と同じ人の声に聴こえるよう巧みに再現されていても、科学的・データ的な「声紋（音の物理的特徴）」としては別物になるのが一般的です。
なぜそうなるのか、声紋の正体とAI変換の仕組みから分かりやすく解説しますね。
そもそも声紋（せいもん）とは？
声紋とは、言葉通り「声の指紋」のようなものです。
人間の声は、以下の物理的な特徴が複雑に組み合わさって作られています。
骨格や声帯の形（声の高さや共鳴の仕方を決める）
口や舌の動き・発音のクセ
周波数成分の散らばり（フォルマント）
これらを「スペクトログラム」という周波数の波形画像に変換すると、指紋のように一人ひとり異なる独自の模様（＝声紋）が現れます。
AIで声を変換すると声紋はどうなる？
AIを使った音声変換（ボイスチェンジャーや音声合成など）では、元になる音声データから「声質（誰の声か）」や「話し方（抑揚・リズム）」といった特徴量を抽出し、別の声質の数値モデルに置き換えて再構成します。
この変換プロセスによって声紋には以下のような変化が起こります。
1. 人間の耳には「同じ声」に聴こえるが、声紋は変わる
AIで元の音声をベースに別の声へ変容（または似た声に変換）させた場合、ターゲットとなる声の周波数帯や響き（フォルマント）へ人工的にデータを書き換えます。
そのため、耳で聴いた印象は元の声（または狙った声）とそっくりになっても、周波数の細かな分布データ（声紋）としては「人工的に作られた全く別の特徴」へと変わってしまいます。
2. 生体データ（息遣いや生体ノイズ）が消える
人間の生声には、目に見えないほど微細な息遣いや声帯の不均一な振動、体内の響きといった「生体特有の揺らぎ」が含まれています。
AIで加工・生成された音声は、データ上でこれらの微小な特徴が平滑化（滑らかに丸め込まれる）されたり、人工的な規則性が生じたりするため、分析すると元の生声の声紋とははっきりと区別できます。
声紋認証（セキュリティ）は突破できるの？
ここが一番気になるポイントかもしれませんが、「聴き分けられないほど似ているAI音声」であっても、最新の高度な声紋認証システムを騙すのは簡単ではありません。
人間の耳： 「声の高さや話し方がそっくり＝同じ人の声」と判断しやすい
声紋認証AI：
人間の耳には聞こえない超高周波ゾーンや、生体特有の雑音（Liveness/生体判定）まで数値でチェックする
そのため、AIで変容させた音声は「機械で作られたフェイク音声（ディープフェイク）」として認証システムにはじかれるケースがほとんどです。
まとめ
音声サンプリングとAI変換によって、人間が感じる「声の印象」は維持できても、データとしての「声紋」は元の状態から大きく変化・上書きされます。
