Análisis del Muestreo y Exportación de Datos de Audio

 

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 formatos como WAV, hasta la visualización de la frecuencia de muestreo y la energía en las primeras muestras exportadas.

Frecuencia de Muestreo y Visualización del Espectro

La frecuencia de muestreo es un aspecto fundamental en la calidad del audio. Para análisis forenses, es recomendable utilizar una frecuencia de al menos 48.000 Hz, lo cual permite capturar con precisión el espectro de frecuencias presentes en la grabación. Al trazar el espectro de una grabación, podemos observar cómo la energía del sonido se distribuye en diferentes frecuencias, generalmente alcanzando hasta 24.000 Hz.

Este proceso nos permite verificar si la frecuencia de muestreo es la adecuada. Un valor común en análisis profesionales es 48.000 Hz, lo cual implica que se pueden registrar frecuencias audibles hasta 24.000 Hz, cumpliendo con los requisitos para análisis precisos.

Exportación de Datos: Limitaciones y Posibilidades

Cuando se realiza una exportación de datos de una grabación, es importante entender qué se está exportando. Algunas herramientas permiten exportar los primeros 100 datos en decibelios (dB), que generalmente representan la energía de las primeras muestras del archivo. Estos valores pueden ser útiles para visualizar tendencias iniciales del audio, aunque no reflejan el contenido completo del archivo.

El uso de archivos de texto (TXT) para almacenar estas exportaciones facilita su posterior análisis. Sin embargo, es crucial comprender que estos datos representan una pequeña fracción de la información total. Por ejemplo, los primeros 100 datos exportados pueden reflejar una energía baja, con valores en dB negativos o cercanos a menos infinito, indicando que en ese segmento la energía es casi nula, probablemente debido al ruido de fondo.

Segmentación de la Voz: Procedimiento y Consideraciones

En los casos donde una grabación incluye múltiples hablantes, es necesario segmentar adecuadamente el archivo de audio. Esto implica eliminar las partes irrelevantes para el análisis, como las voces de otras personas, y conservar solo aquellas que corresponden al sujeto de interés. La segmentación no es considerada una alteración, siempre y cuando se justifique adecuadamente en el informe pericial.

El objetivo es obtener segmentos de habla claros, con la menor cantidad de ruido posible, y con una duración mínima suficiente (generalmente más de 10 segundos). Cuanto mayor sea la duración y calidad del segmento, mejor será el resultado en la comparación forense. En casos donde el volumen de la grabación fluctúa, es preferible seleccionar las partes con mayor relación señal-ruido para maximizar la calidad del análisis.

Análisis de Energía y Relación Señal-Ruido

La energía en las grabaciones se puede analizar para identificar la calidad del sonido y la presencia de ruido. Valores bajos de energía, como los que se observan en los primeros 100 datos de algunas exportaciones, pueden indicar la presencia de ruido o silencio. Para realizar una comparación efectiva de voces, es fundamental que la relación señal-ruido (SNR) sea alta, lo que significa que la voz del hablante debe predominar claramente sobre el ruido de fondo.

La elección de los segmentos con mejor SNR facilita la identificación precisa de las características vocales del sujeto. En contextos donde el volumen fluctúa, como ocurre en entrevistas o grabaciones no profesionales, la segmentación adecuada se vuelve esencial para obtener resultados confiables.

Conclusión

La conversión de grabaciones a formatos como WAV, junto con el análisis de la frecuencia de muestreo, la energía y la segmentación de las voces, son pasos cruciales en el análisis forense de audio. La correcta selección y manipulación de los datos de audio garantiza la integridad del proceso de comparación de voces y ayuda a obtener conclusiones confiables en investigaciones judiciales. El manejo adecuado de estas herramientas permite al perito presentar informes técnicos sólidos, respaldados por un análisis detallado de las grabaciones.