Resumen
La comparación forense de voces se ha consolidado como una herramienta crítica en la justicia moderna. Este artículo explora la importancia de los parámetros acústicos en la evaluación y comparación de voces, abordando la medición manual y los métodos automáticos. La discusión se centra en la relevancia de la frecuencia fundamental, los armónicos y la relación de verosimilitud (Likelihood Ratio, LR), ilustrando cómo se aplican estos conceptos en el contexto forense.
1. Introducción
La comparación de voces en forensia es un campo que combina la lingüística, la acústica y la tecnología para verificar la identidad de una persona a través de su voz. Este proceso es vital en investigaciones, donde la voz grabada puede ser la única evidencia disponible para vincular a un sospechoso con un crimen.
2. La Frecuencia Fundamental y la "Fundamental Perdida"
Uno de los aspectos más intrigantes de la acústica forense es la "fundamental perdida", un fenómeno donde la frecuencia fundamental no está presente en el espectro de una señal, pero sigue siendo perceptible por los oyentes. Este efecto se debe a la capacidad del oído humano para detectar diferencias entre armónicos, generando una impresión de la frecuencia fundamental que en realidad no está presente. Este fenómeno ha sido ampliamente estudiado en la literatura acústica .
3. Métodos de Evaluación de Parámetros Acústicos
La medición de parámetros acústicos es crucial para la identificación de hablantes. Estos parámetros, como la frecuencia fundamental y los formantes, son medidos utilizando métodos automáticos y manuales. Mientras que los métodos automáticos son cada vez más sofisticados, aún es necesario el conocimiento y la intervención humana cuando los sistemas automáticos no pueden aplicarse, como en casos de baja calidad de grabación o interferencias acústicas.
4. Relación de Verosimilitud (Likelihood Ratio, LR)
El LR es una medida estadística que compara la probabilidad de que una muestra de voz provenga de un sospechoso específico (hipótesis H0) contra la probabilidad de que provenga de cualquier otra persona (hipótesis H1). Este método es fundamental en la evaluación forense, ya que permite cuantificar la fuerza de la evidencia .
5. Métodos Automáticos y Semiautomáticos en la Identificación Forense
Los métodos automáticos, como el Mel-Frequency Cepstrum Coefficients (MFCC), son populares en el análisis forense debido a su capacidad para capturar la distribución de energía a lo largo del espectro de frecuencia. Sin embargo, estos métodos tienen limitaciones y deben ser complementados con evaluaciones perceptuales y mediciones manuales para obtener un análisis robusto .
6. Importancia de la Segmentación y la Variedad Fonética
La segmentación de la señal de voz es un paso crítico en el análisis forense, donde es esencial aislar la voz del sospechoso de cualquier ruido o interferencia. Además, la variedad fonética en las muestras de voz es necesaria para realizar un análisis completo y preciso, ya que diferentes fonemas proporcionan diferentes características acústicas que pueden ser clave en la identificación .
7. Conclusión
La identificación forense de hablantes es un proceso complejo que requiere una combinación de tecnología avanzada y conocimientos especializados. La correcta aplicación de parámetros acústicos, la comprensión de fenómenos como la "fundamental perdida" y la utilización adecuada de métodos automáticos y manuales son esenciales para asegurar la fiabilidad de la evidencia presentada en un tribunal.
Referencias
http://hyperphysics.phy-astr.gsu.edu/hbasees/Sound/subton.html
http://www.scielo.org.ar/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1668-70272012000200009
https://revistas.pj.gob.pe/revista/index.php/ropj/article/view/881/1307
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