Peritajes en Informática

Explorando por internet y buscando opciones distintas a las herramientas de mapas que solemos usar, he dado con una aplicación sumamente útil y, además, gratuita, que no puedo dejar de compartir aquí. https://app.shadowmap.org/ https://shadowmap.org/es/ La versión libre solamente incluye el día de la fecha. Para ver otros días: https://www.sunearthtools.com/

  El Análisis de Grabaciones de Voz en Ambientes Ruidosos: Desafíos en la Comparación Forense La comparación forense de voces enfrenta múltiples retos, especialmente cuando las grabaciones de voz se realizan en ambientes con ruido de fondo o condiciones acústicas desfavorables. En este contexto, es fundamental analizar cuidadosamente la calidad de las señales de audio antes de emitir conclusiones. El presente artículo aborda algunas consideraciones claves en este tipo de análisis, basado en la interacción entre el uso de herramientas automáticas y el criterio experto. Segmentación y Relación Señal-Ruido Una práctica común es dividir el audio en segmentos para mejorar la precisión del análisis. Sin embargo, la relación señal-ruido (SNR) varía considerablemente dentro de una misma grabación, lo que puede afectar los resultados. Como se mencionó en discusiones previas, es posible que en ciertos momentos el ruido de fondo, como el ladrido de un perro, reduzca la calidad del segmento de aud

La dualidad del análisis perceptual y automático: En el análisis forense de voces, dos enfoques principales conviven: el análisis perceptual (humano) y el análisis automático (sistemas computacionales). El análisis perceptual permite a los expertos extraer patrones de la voz humana que, muchas veces, no son detectados por los sistemas automáticos debido a su limitación para interpretar variaciones sutiles. Los sistemas automáticos, aunque más precisos en términos de comparación objetiva de señales, pueden presentar discrepancias si las grabaciones no cumplen con ciertos estándares de calidad. Como se menciona en la reflexión, "el automático complementa con la percepción humana donde nosotros extraemos otro tipo de información" , esto obliga al perito a profundizar en la interpretación de los resultados para evitar contradicciones aparentes. Calidad de las grabaciones y la relación señal-ruido: Uno de los factores críticos en este tipo de pericias es la calidad de las grabacio

  Evaluación de la Integración del Log Likelihood Ratio (LLR) en el Peritaje de Comparación de Voz Resumen En este estudio se explora la integración del Log Likelihood Ratio (LLR) en la comparación forense de voces, tanto desde una perspectiva automática como perceptual. Se discuten las implicancias de sumar los resultados de ambos enfoques para obtener un único valor representativo, así como los factores contextuales que deben considerarse antes de aceptar los resultados derivados de sistemas automáticos de comparación. Se aborda la importancia del análisis cualitativo previo a la interpretación de los valores del LLR y los desafíos en la selección de grabaciones indubitadas adecuadas. Introducción El uso del LLR en la comparación de voces ha ganado relevancia en el campo del peritaje forense, debido a su capacidad para proporcionar una medida cuantitativa de la probabilidad de que dos grabaciones de audio provengan del mismo hablante. Sin embargo, la interpretación de los resultados

  Análisis de Comparación de Voces Basado en Protocolos de Calidad y Herramientas Forenses Resumen : En este trabajo se presenta un análisis detallado del proceso de comparación de voces utilizando herramientas automáticas y perceptuales. Se examina la importancia del cumplimiento de los protocolos de calidad de las grabaciones para garantizar resultados fiables en contextos judiciales. Se discuten las observaciones clave a considerar, como la calidad de las grabaciones, la reverberación y otros factores externos que pueden afectar la precisión del análisis. 1. Introducción El análisis forense de voces es una herramienta fundamental en la investigación judicial, utilizada para determinar la identidad de un hablante a partir de grabaciones de audio. Sin embargo, la precisión de este análisis depende de múltiples factores, principalmente la calidad de las grabaciones y el cumplimiento de protocolos estandarizados. Este artículo aborda cómo el preprocesamiento de grabaciones, las observac

  Análisis del Muestreo y Exportación de Datos de Audio: Frecuencia, Energía y Segmentación en el Proceso Pericial Resumen En el ámbito de la pericia forense de audio, resulta esencial la correcta adquisición y manipulación de las muestras de sonido, tanto para su análisis espectral como para la comparación de voces. En este artículo, exploramos el proceso de exportación de datos, la importancia de la frecuencia de muestreo, y el manejo adecuado de los segmentos de interés en una grabación. Además, se discute el rol de la energía del sonido y su relación con el ruido, así como la relevancia de seleccionar y segmentar adecuadamente la voz a analizar. Introducción La comparación forense de voces requiere de un manejo cuidadoso de las grabaciones. Uno de los aspectos clave es la selección de segmentos de interés para el análisis, excluyendo aquellas partes que no sean relevantes o que contengan otras voces. Este trabajo aborda cómo gestionar estas grabaciones, desde su conversión a format

 Asimismo, hágase saber a la demandada que conforme lo dispuesto por el art. 51 de la Ley 27.423, el pago se considerará definitivo y cancelatorio únicamente si se abona la cantidad de moneda de curso legal que resulte equivalente a la cantidad de UMA según el valor vigente al momento del pago. ARTÍCULO 51.- La regulación de honorarios deberá contener, bajo pena de nulidad, el monto expresado en moneda de curso legal y la cantidad de UMA que éste representa a la fecha de la resolución. El pago será definitivo y cancelatorio únicamente si se abona la cantidad de moneda de curso legal que resulte equivalente a la cantidad de UMA contenidas en la resolución regulatoria, según su valor vigente al momento del pago.

Puntos de Pericia foto publicada en Instagram  A-    Determinar si la cuenta de Instagram desde la cual se realizo la publicación (@zzz, id: xxx) se encuentra activa y desde que fecha. B-    Establecer si el contenido de la publicación acompañada ( https://www.instagram.com/p/xxxx/yyyy/zzzz ) se condice con el visualizado al momento de efectuar la pericia. C-    Transcribir el contenido visualizado. D-    Establecer fecha en que la publicación fue efectuada. E-     Analizar los metadatos obtenidos al peritar las imágenes de la publicación y volcar el contenido de los mismos mediante un detalle. F-     Establecer la autenticidad de la publicación en relación con el perfil generador de la misma. G-    Sobre la identidad digital del demandado. A los efectos de determinar la identidad digital de la parte contraria, realizar la correspondiente investigación forense sobre el perfil biográfico del demandado y establecer:  a) Análisis acerca de la actividad de la cuenta en la red social.  b) D