Peritajes en Informática

El presente procedimiento muestra una metodología a seguir paso a paso para realizar una comparación forense de voces. Este procedimiento está escrito para ser realizado por cualquier persona con la especialidad de informática, electrónica, audio o video.- Software utilizado para realizar la comparación:  a. Praat ( http://www.fon.hum.uva.nl/praat/ )  b. Sonic Visualizer ( https://www.sonicvisualiser.org/download.html ) c. Ffmpeg ( https://www.ffmpeg.org/ ) Es conveniente utilizar alguno de los estándares internacionales para comparación de voces. A modo de ejemplo, la American Board of Recorded Evidence publicó un estándar para comparación de voces: https://informaticayperitajes.blogspot.com/2022/05/american-board-of-recorded-evidence.html El estándar determina como Identificación (Identification) a lo siguiente: Identificación. Al menos el 90% de todas las palabras comparables deben tener características orales y espectrales muy similares, produciendo ...

Para el caso de sonidos muy ruidosos, donde el ruido abarca todas las frecuencias incluidas las de la voz, es posible utilizar metodologías matemáticas para recuperar la señal de audio que se desea peritar. A continuación se genera un archivo ruidoso de laboratorio, se lo procesa y se realiza una comparación de voces. Este procedimiento es parte de una metodología de comparación de voces . 1. Abrir el aplicativo Praat. Dirigirse al menú superior: New > Sound > Create sound from formula... En el campo formula colocar: randomGauss(0,0.5) Lo que significa ruido en todas las frecuencias con una amplitud del 50%. 2. Oprimir OK para que se generare el archivo, el cual poseerá el nombre: sineWithNoise Se generará un archivo de nombre sound sineWithNoise En este caso, solamente se tratará de Noise. La parte de la señal de voz se incorporará a continuación. 3. Grabar audio a procesar 3.1. Pronunciar la letra A sostenidamente por un segundo. Para ello dirigirse al menú supe...

Para audios que poseen ruido con intensidades por encima de las del habla, es posible utilizar funciones matemáticas para transformar las señales de audio y obtener información significativa. Para comprender el concepto, se realiza el presente laboratorio donde se parte de un audio que posee una dosis de ruido cinco veces superior a la de la señal. Este procedimiento es parte de una  metodología de comparación de voces . 1. Abrir el aplicativo Praat y dirigirse al menú superior: New > Sound > Create Sound from formula ... 2. En la casilla Fromula colocar lo siguiente: 0.1 * sin(2*pi*1500*x) + randomGauss(0,0.5) Esto generará un tono de 1500 Hz junto con ruido blanco (similar al ruido que produce una radio mal sintonizada). 3. Oprimir Ok. Aparecerá un nuevo objeto llamado sound SineWithNoise. 4. Marcar el objeto sound SineWithNoise y dirigirse a la botonera ubicada a la derecha: View & Edit y luego en el menú superior: Spectrum: verificar que se encuentre m...

En numerosas ocasiones el hablante posee muletillas que llenan silencios, v.gr. luego de una palabra, mientras piensa la que sigue puede decir sostenidamente una vocal: eh..., ah..., y... Estas muletillas deben ser identificadas y comparadas contra el archivo de audio de vocales indubitado. Si bien es posible realizar una comparación mediante Transformada Q , por tratarse de vocales puras, es posible graficarlas en un mapa de formantes . Este procedimiento es parte de una  metodología de comparación de voces . A continuación se muestra el procedimiento para realizar esta comparación mediante Praat. 1. Del audio dubitado, identificar la vocal sostenida a comparar. Para ello aplicar las técnicas descriptas en la Parte 1 de la comparación forense. Colocar nombre al archivo: A dubitado. 2. Del audio indubitado repetir el paso 1. Colocar nombre al archivo: A indubitado. 3. En el listado de objetos de Praat seleccionar ambos audios: dubitado e indubitado. Dirigirse a la boton...

El triángulo vocálico se conforma a partir de la pronunciación de las cinco vocales del idioma español. Para ello se requiere un archivo de audio en el cual de manera secuencial se pronuncia sostenidamente cada una de las vocales. A continuación el procedimiento para graficar el triángulo vocálico de una determinada persona. Este procedimiento es parte de una  metodología de comparación de voces . 1. Generar un archivo con todas las vocales. 1.1. Abrir Praat y dirigirse al menú superior: New > Record mono Sound ... Se despliega una nueva ventana. 1.2. En la casilla de texto Name ubicada abajo a la derecha colocar el nombre aeiou y oprimir el botón: Record para comenzar la grabación. 1.3. Pronunciar sostenidamente las vocales desde la a hasta la u dejando una pequeña pausa en cada una de ellas. Una vez finalizado oprimir el botón: Stop y luego Save to list & Close En la ventana principal aparecerá un nuevo objeto de nombre sound aeiou 1.4. Marcar el objeto soun...

El espectrograma Mel posee características similares a la transformada Q con la particularidad de poder realizar estadísticas a partir de los coeficientes MFCC . A continuación se muestra la manera en que se obtiene el gráfico de un Espectrograma Mel utilizando el software Praat. Asimismo se realiza una comparación gráfico-visual de dos archivos de audio, uno dubitado y uno indubitado. Para ello debemos contar con los siguientes materiales: Este procedimiento es parte de una  metodología de comparación de voces . a. Archivo de audio indubitado donde la persona pronuncia la palabra Es. Nombre del archivo: IndubitadoEs.wav b. Archivo de audio dubitado donde se pronuncia la palabra Es. Nombre del archivo: DubitadoEs.wav 1. Abrir el aplicativo Praat. Dirigirse al menú superior: Open > Read from file... (Ctrl - O) Seleccionar los archivos IndubitadoEs.wav y DubitadoEs.wav 2. Marcar con el mouse y la tecla Ctrl o Shift ambos archivos y luego, en la botonera de la derech...

La identificación de voces es una metodología matemático estadística que permite valorar numéricamente la diferencia entre las diferentes voces puestas a disposición. Para calcular la misma se debe primero realizar el siguiente procedimiento: Extraer coeficientes MFCC promedio Este procedimiento es parte de una  metodología de comparación de voces . A continuación se lista el procedimiento para realizar el cálculo de la distancia euclideana de los coeficientes c1 a c12 entre las ocho voces, tomadas entre las voces 2 a 8 respecto de la primera (voz 1). En primer lugar consideremos la distancia euclideana o hipotenusa (h) para el triángulo de dos dimensiones. 12. Realizar el cálculo de las distancias euclideanas entre las muestras 2 a 8 y la muestra 1. 12.1. Calcular el cuadrado de la distancia dc1 ^ 2 = ( c1(2) - c1(1) ) ^ 2  donde: c1(2) corresponde a la mediana del coeficiente c1 de la muestra 2. c1(1): Mediana del coeficiente c1 de la muestra 1. c1(2)-c1(1...