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PROTOCOLO PARA LAS PERICIAS FORENSES DE VOZ
PROTOCOLO-
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GESTIÓN DE LA CALIDAD
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FECHA DE ULTIMA REVISION
PREPARÓ
REVISÓ
APROBÓ
26-05-2018
Humberto Torres
Germán Stalker
CA PCyJ
1- OBJETIVO:
Presentar un protocolo orientativo para las etapas que intervienen en las
pericias de voz, que abarca desde la recepción de la evidencia hasta la
creación del informe pericial.
Motivación
El experto forense Daniel Corach de la Argentina ha desarrollado una guía
(Corach, 2018) para la recepción de muestras de ADN donde expresa que
“Los auxiliares de justicia y peritos actuantes habitualmente desconocen que
existen pautas de procedimiento que deben cumplirse para garantizar que los
resultados de las pericias forenses tengan valor de prueba al momento del
juicio y que no sean declaradas nulas por errores en los procedimientos. Al
recibir un indicio de interés pericial, deberán cumplirse una serie de requisitos
indispensables que permitirán otorgar valor de prueba a los resultados de los
estudios derivados de su análisis”. El presente protocolo está basado en la guía
mencionada, en los fundamentos de la identificación forense de hablantes
mediante la voz (Rose, 2002) y en las recomendaciones de la Red Europea
ENFSI, (Drygajlo et al, 2015).
2- ALCANCE:
Este protocolo es aplicable a todas las investigaciones y pericias de voz donde
interviene el laboratorio forense.
3 - DEFINICIONES Y ABREVIATURAS:
Cadena de custodia: documento con firmas que indica las sucesivas
intervenciones que ha tenido la evidencia desde su toma en el lugar del hecho.
Voz dubitada: Voz del ofensor o evidencia cuya identidad se desconoce.
Voz indubitada: Voz del sospechoso cuya identidad es conocida
Sociolecto, Regiolecto y Etnolecto: variantes del lenguaje debidas a la
condición social, las variaciones regionales y a la raíz étnica del hablante.
Densidad de probabilidad: Probabilidad relativa de una variable
Verosimilitud: Probabilidad que las observaciones provengan de una muestra
perteneciente a una ley de probabilidad.
Reverberación: reflexión del sonido que se mezcla con el original
Eco: Reflexión del sonido separado del original
VAD: Detección de actividad de voz
RIFF: Formato de almacenamiento de segmentos multimedia
WAV: Formato de onda para archivos de audio
GMM: Modelo de mezclas gaussianas
HMM: Modelo oculto de Markov
UBM: Modelo universal de referencia
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LLR: Logaritmo de la relación de verosimilitudes
ENFSI: Red Europea de Institutos de Ciencias Forenses
NIST: Instituto Nacional de Estándares y Tecnología de los Estados Unidos.
4- RESPONSABILIDAD
Del director del laboratorio y los responsables de la recepción, cotejos e
informe final.
5- DESARROLLO
1. La recepción y pre-procesamiento de las grabaciones dubitadas
1.1 Recepción
Regla 1: Para que una muestra de voz tenga valor como evidencia en la
instancia de juicio deberá estar acompañada por un documento denominado
cadena de custodia.
Este documento detalla la sucesión de responsables que recibieron y
entregaron las muestras desde el levantamiento de la grabación dubitada en la
escena del hecho por cualquier método y formato disponible. La cadena de
custodia está acompañada por un oficio judicial u orden policial en la que se
describe el caso, con los puntos de pericia requeridos sobre el material
dubitado. No se deberán recibir muestras de voz si no se encuentran
acompañadas por la cadena de custodia y oficio correspondientes.
En los casos en que un magistrado o fiscal remitan evidencias grabadas, éstas
deben ser recibidas y los datos disponibles volcados en un cuaderno de
registro de entrada.
En la actualidad las grabaciones dubitadas pueden llegar en cualquier soporte,
formato de audio, duración y calidad. Los soportes del material grabado
deberán ser registrados fotográficamente para su archivo. En casos en los que
sea requerido, el magistrado podrá requerir el registro fotográfico. Cuando el
soporte y los documentos remitidos cumplan con las condiciones arriba
detalladas, se procederá a la verificación de la calidad de los contenidos. Esto
podrá realizarse siempre y cuando no haya peritos de parte autorizados para
presenciar desde la apertura hasta la conclusión de los análisis.
Regla 2: En caso de contar con peritos de parte, el solicitante deberá citar a los
peritos en función de la disponibilidad de fechas del laboratorio actuante.
Regla 3: Bajo estas circunstancias, se deberán labrar actas de apertura que serán
firmadas por los peritos actuantes juntamente con el integrante del laboratorio que
coordina la apertura.
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En caso de detectarse la falta de documentación asociada o un indebido
acondicionamiento del soporte material de las grabaciones, se deberá
inmediatamente comunicar al remitente para que sea quién decida el
procedimiento a seguir, responsabilizándose de tal decisión. Debiendo quedar
debidamente documentada tal comunicación y su respuesta.
Regla 4: En el cuaderno de registro de entrada se deberá tomar nota de:
Nombre y documento de la persona que entrega el material
Código del caso
Si corresponde a una grabación dubitada
Tipo de soporte
Fecha y lugar de grabación
Formato de audio
Canales
Nombre e identificación de los archivos
Condiciones ambientales durante la toma de la grabación
Observaciones
1.2 Pre-procesamiento
Regla 5: Se deberá realizar una copia digital del audio recibido como dubitado
con misma calidad del original para realizar el pre-procesamiento y cotejo
posterior manteniendo el original sin ningún tipo de modificación.
El auxiliar para esta tarea debe poseer buena capacidad de discriminación
auditiva
1
y entrenamiento en el manejo de programas para la edición de audio.
Para esta tarea se puede emplear un enfoque combinado visual-auditivo a
partir de algún sistema de análisis espectrográfico disponible en el mercado.
Todos los segmentos de audio eliminados, extraídos o mejorados durante el
pre procesamiento deberán anotarse, dejando constancia del tiempo de inicio y
fin correspondiente a cada segmento.
1.2.1 Etapas del pre-procesamiento
Regla 6: Conversión del formato de audio: en caso que la grabación esté en
formato analógico es necesario digitalizarla previamente.
Una vez digitalizada debe convertirse al formato requerido por el método de
identificación de hablantes (por ejemplo, formato riff conocido como wav). Se
1Se considera que la discriminación de habla es buena cuando se identifican más del 50% de las
palabras en la condición de 0 dB de relación señal a ruido. (Gurlekian, Babnik y Torres, 2008).
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ha de informar si el formato original es con pérdida de información (p.ej. mp3
(grabación comprimida), opus (WhatsApp) o sin pérdida (p.ej. wav, flac).
Regla 7: Separación del habla
Selección del hablante: en esta etapa se debe separar el habla del hablante
relevante (ofensor o dubitado) de los de su interlocutor, incluido los del/os
hablante/s irrelevantes si existen. Las conversaciones superpuestas deben ser
desechadas para el análisis.
Segmentación: Algunos métodos de identificación de hablantes requieren la
eliminación manual de silencios, de manera de procesar exclusivamente los
segmentos de habla; otros los remueven automáticamente por medio de un
algoritmo VAD.
Regla 8: Se deben extraer y conservar los ruidos y distorsiones locales de la
señal de audio que puedan interferir el análisis, como así también los
segmentos de audio que incluyan aspectos extra-lingüísticos.
(p.ej. risas, toses, carraspeo, respiración) y estilos de habla no usuales (p.ej.
susurro, falsete, gritos) que pueden resultar de interés en el método perceptual
con apoyo espectrográfico o en los métodos automáticos con bases de datos
que incluyan estos aspectos de no habla y extralingüísticos.
Mejoramiento del audio: en caso que la señal de habla posea alteraciones
debidas al canal o a las condiciones ambientales (ruido y reverberación) que
dificulten su análisis por parte del método de identificación es factible emplear
algunas técnicas de mejoramiento. Por ejemplo, algunos métodos de
identificación requieren que la relación señal a ruido (SNR) de la muestra sea
mayor a 10 dB. Para mejorar el audio se pueden emplear filtros pasa bajo/pasa
banda/pasa alto que actúan en una región del espectro en frecuencia, filtros
dinámicos que ajustan e igualan las intensidades variables de una grabación,
filtros basados en el análisis espectral relativo (RASTA) que emplean el
principio de enmascaramiento auditivo para la reducción del ruido, filtros de
sustracción espectral útiles si el ruido es estable en el tiempo, y filtros anti-
reverberación (p.ej. basados en el análisis predictivo lineal (LP)). El
mejoramiento de audio puede substraer además del ruido o la reverberación
parte de la señal útil del habla necesaria para la identificación del hablante.
Regla 9: En el ámbito legal el mejoramiento puede ser considerado una
manipulación de la evidencia, con lo cual debe realizarse con sumo cuidado y
solamente si el método de identificación de hablantes lo requiere.
Duración efectiva del segmento de habla: una vez eliminados los segmentos de
audio que no conformarán el segmento de habla a procesar, se debe
determinar si su duración cumple con el mínimo requerido por el método de
identificación a emplear.
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S
i
l
a duración fuera superior se recomienda generar varias muestras con
segmentos de aproximadamente 30 segundos cada uno a ser analizados de
manera independiente. Algunos sistemas requieren entre 40 y 60 segundos
para el entrenamiento de los modelos (p.ej. modelado GMM).
Audios no-contemporáneos: el experto forense debe considerar si es factible
llevar adelante la identificación cuando las muestras dubitadas a comparar
hubieran sido grabadas con una antigüedad superior a los 2-5 años. En estos
casos el envejecimiento del hablante puede introducir una variabilidad
insalvable para la identificación.
Diferencia de idioma o dialecto: otra consideración a tener en cuenta y a
documentar son las diferencias de sociolecto, idiolecto, regiolecto o acento
extranjero y el tipo de lenguaje en casos de regiones de diferentes lenguas o
multilingüismo. Algunos sistemas de identificación de hablantes (p.ej.
formantes) pueden no aceptar muestras de audios con estas diferencias.
1.2.2 Condiciones para el rechazo de la grabación dubitada
Regla 11: Se deberá rechazar la muestra de habla dubitada si no cumple con
los requisitos de:
Duración efectiva mínima
Nivel de ruido y/o reverberación aceptable
Contemporaneidad de las muestras
Diferencia de idioma o dialecto salvable
Que la muestra no haya sido recogida cuando el hablante estaba
severamente influido por las drogas, el alcohol, una disfonía,
enfermedad, un estado emocional que pudiera alterar el resultado de la
identificación, o estuviera enmascarando su voz.
Regla 12: En todos los casos se deberá incluir en el informe final un detalle de
las causas del rechazo de la grabación dubitada o evidencia y
consecuentemente de la pericia.
2. La creación de las grabaciones Indubitadas
Regla 13 En esta etapa deben grabarse las voces de los sospechosos en
condiciones controladas en una cámara acústica.
El auxiliar requerido para esta tarea debe tener entrenamiento en grabaciones
digitales de audio. Es deseable que tenga una capacidad probada en el manejo
Regla 10: Se considera una duración efectiva mínima de entre 3 y 7
segundos y una duración efectiva óptima de entre 15 y 30 segundos.
(Gurlekian y otros, 2001).
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de situaciones imprevistas con sospechosos, imputados, procesados y
criminales. En su tarea debe asistirlo personal de seguridad.
Si no existen grabaciones indubitadas previas o éstas no son válidas por
errores de procedimiento, el responsable del laboratorio deberá solicitar en
función de lo indicado en el oficio judicial, la comparecencia de cada
sospechoso con su abogado y miembros de seguridad en el laboratorio de
grabaciones forenses, fijándose un día y hora según sea la disponibilidad del
laboratorio para la realización de las grabaciones o “plana de voz” para cada
uno de los indubitados.
El auxiliar responsable de las grabaciones periciales deberá informar de la
presentación o no presentación del sospechoso con su abogado y del personal
de seguridad. Como también si el sospechoso se niega o está impedido a
realizar las grabaciones solicitadas.
Regla 14 Las grabaciones indubitadas deberán contener habla espontánea del
hablante en situación de diálogo con el auxiliar o perito.
Regla 15 La grabación deberá cumplir con los requisitos mínimos:
Relación señal a ruido menor a 40 dB,
Formato riff (archivos WAV)
Nivel de cuantización de 16 bits y frecuencia de muestreo de 16KHz.
Duración efectiva mínima de 60 segundos
Si en la próxima etapa, el equipo encargado del cotejo de voces informa que la
grabación indubitada del sospechoso no cumple con tener emisiones de habla
espontánea en situación de diálogo y/o no cumple con los estándares de
calidad, el equipo de grabación deberá comunicar al solicitante de la corte una
nueva comparecencia.
3. El análisis y cotejo de las muestras
El análisis y cotejo de voces podrá realizarse en la misma institución donde se
realizaron las grabaciones indubitadas o en un laboratorio externo por un
especialista preferiblemente distinto al encargado de crear las muestras
indubitadas y que no conozca o haya interactuado con el sospechoso.
La formación de los especialistas requeridos está asociada a los métodos
disponibles en la actualidad. Estos son:
El perceptual que requiere un coordinador con formación en fonética
acústica-perceptual y conocimientos de estadística que coordina a un
jurado de cinco o más miembros conformado preferentemente por
fonoaudiólogos con experiencia musical.
El semiautomático que requiere un operador con formación en fonética
acústica para realizar el análisis espectrográfico de los segmentos de
habla y la medición de los rasgos distintivos del hablante.
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El automático que requiere un auxiliar con manejo de programas
informáticos.
Se recibirán las grabaciones dubitadas e indubitadas conjuntamente con el
documento cadena de custodia con la indicación del lugar y la fechas que
fueron tomadas las muestras.
Para los segmentos de audio obtenidos de las grabaciones dubitadas:
Regla 16 se deberá verificar que cada segmento de habla continua no haya
sido editado internamente utilizando para ello programas de detección de
ediciones.
Se verificarán además las condiciones indicadas en el punto 1.2.2 de este
protocolo para poder realizar la pericia. Cuando no se cumplan algunas de
estas condiciones se deberá informar inmediatamente al remitente, quien
decidirá el procedimiento a seguir, responsabilizándose de tal decisión.
Debiendo quedar debidamente documentada tal comunicación y su respuesta.
Regla 17 Para las grabaciones indubitadas se deberá verificar si cumplen con
las condiciones de calidad y variedad indicadas en el punto 2 de este protocolo.
De no satisfacer las condiciones se informará al laboratorio de grabaciones la
necesidad de repetir la toma de muestras.
Durante la totalidad del proceso de análisis, el laboratorio o especialista:
Regla 18 deberá garantizar la trazabilidad de las muestras de voz, debiendo
quedar ésta documentada en el cuaderno de laboratorio correspondiente al
grupo de análisis.
En particular en aquellos casos en los que las muestras a ser analizadas tanto
de la evidencia como de la plana de voz indubitada hayan requerido la
separación de la voz a cotejar de otras voces o del propio entrevistador.
Los puntos de pericia de voz son variados. Por orden de importancia son los
siguientes:
1. El cotejo de las voces entre la voz de la evidencia y cada una de las
voces de los sospechosos.
Regla 19 El resultado se expresará en forma cuantitativa como la relación
logarítmica de probabilidades.
Estos datos numéricos podrán acompañarse con gráficos, tablas y toda
representación que permita una clara y rápida comprensión del resultado
obtenido.
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2. El método requerido o la combinación de métodos disponibles. Cada
método producirá una medida numérica de relación de probabilidades
denominada LLR que podrá integrarse a la obtenida por distintos métodos.
En los casos de identificación abierta el LLR indicará la relación entre la
probabilidad que la evidencia provenga del sospechoso respecto a la
probabilidad que la evidencia provenga de cualquier otro hablante.
En los casos de identificación cerrados de dos o más sospechosos, donde
previamente existe la certeza que alguno de los sospechosos produjo la
evidencia, el valor de LLR positivo más alto indicará al sospechoso que
produjo la evidencia.
3. La transcripción grafémica de los segmentos de voz utilizados en el
cotejo de voces.
4. El grado de error del método de estimación empleado.
5. La confiabilidad del método empleado.
El resultado numérico del cotejo se indicará como el grado de certeza de
acuerdo al Anexo 1 y se acompañara con un gráfico como el que se presenta
en la Figura 1. Además deberán incluirse las características de precisión,
discriminación, confiablidad y calibración del método empleado y si el método
ha sido validado con datos externos al laboratorio que realiza el análisis como
los indicados en el Anexo II.
4. Informe Pericial
Los auxiliares encargados del informe pericial recibirán las grabaciones
originales, las copias de los segmentos finalmente utilizados en la pericia, los
resultados del análisis y la cadena de custodia.
Regla 20: El auxiliar que realiza el informe pericial debe tener su firma
registrada, conocer con precisión los términos legales que empleará y poseer
capacidad de comunicación verbal y escrita de los resultados cuantitativos
obtenidos para informar con claridad a la corte.
Se informará sobre los puntos de pericia solicitados. Indicando además los
registros internos de cada laboratorio y el director responsable, que permitirán
mostrar la trazabilidad de la pericia realizada a través de indicadores
verificables de registros escritos, cuadernos de laboratorio o planillas de cálculo
digitalizadas.
Regla 21 El informe final a ser presentado al juez o al jurado debe contener
toda la información recabada en el análisis previo y la fuerza de la evidencia,
que estará representada por la medida de similitud o por el cociente de
verosimilitudes obtenido.
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Regla 22 Se debe acompañar este resultado con todas las aclaraciones del
caso y eventualmente con gráficos que permitan una fácil interpretación de los
resultados.
Por ejemplo se puede presentar un gráfico como el de la Figura 1 donde se
puede visualizar la discriminación del sistema (la distancia entre ambas
curvas), la precisión de la medición obtenida (el valor de LLR) y la calibración
del sistema (asociado aproximadamente la diferencia entre el valor de LLR en
el cruce de ambas curvas y LLR=0).
Figura 1. Ejemplo de gráfico a ser presentado al juzgado con el resultado de la pericia
expresado en LLR.
Regla 23 El informe deberá acomodarse a los requerimientos de cada sistema legal o
a las regulaciones propias del laboratorio forense, pero debería contener al menos los
siguientes ítems:
Una lista de todos los materiales recibidos
La información sobre el equipamiento y metodología empleados indicando el
cumplimiento de los principios de Daubert enunciados en el Anexo II
Los datos descriptivos de los archivos y audios recibidos y si fue necesario
convertir o mejorar el audio
Toda la información administrativa referida a la recepción y envío de material e
informes
La naturaleza del caso requerido por la autoridad competente
Cualquier hipótesis (proposición) referida al caso
Todo intercambio de información entre el laboratorio y la autoridad competente
Informar si el laboratorio realizó grabaciones del sospechoso
La estrategia de análisis y una descripción detallada de la metodología
empleada
Las observaciones y análisis de resultados
La conclusión final
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El método de devolución del material recibido
6.- DOCUMENTOS DE REFERENCIA
Corach D. (2018). Pautas y Recomendaciones para la Recepción, Preservación y
Devolución de Muestras Biológicas en el Marco de una Investigación Judicial.
Informe técnico. Programa Ciencia y Justicia. CONICET
Rose P. (2002): Forensic Speaker Identification, London, Taylor & Francis.
Drygajlo A, Jessen M, Gfroerer S, Wagner I, Vermeulen J and Niemi T. (2015).
Methodological Guidelines for Best Practice in Forensic Semiautomatic and
Automatic Speaker Recognition. European Network of Forensic Science Institutes.
Gurlekian JA, Babnik E y Torres HM.(2008). Desarrollo de una prueba de inteligibilidad
de habla en ruido para niños en edad escolar. Elsevier Aelfa. Revista de
Logopedia, Foniatría y Audiología. Vol. 28, No. 3
Gurlekian JA, Colantoni L y Torres HM. (2001). El alfabeto fonético SAMPA y el
diseño de corpora fonéticamente balanceados. Fonoaudiológica.Ed. ASALFA.
Tomo: 47, No. 3, pp 58-69.
Morrison GS. (2011). Measuring the validity and reliability of forensic likelihood-ratio
systems. Science & Justice, 51(3), 91-98.
SITW. (2016) http://www.speech.sri.com/projects/sitw/
Morrison GS., & Enzinger E. (2016). Multi-laboratory evaluation of forensic voice
comparison systems under conditions reflecting those of a real forensic case
(forensic_eval_01). Introduction. Speech Communication, 85, 119-126.
Daubert. (1993). Corte Suprema de EEUU. Daubert vs. Merrell Dow Pharmaceuticals,
Inc. 509US.579
7.- ANEXOS
Anexo 1. Equivalencias de la relación de verosimilitudes
Anexo 2. Validación del software: Principios de Daubert y Métricas de evaluación
8.- REGISTROS
En preparación
9.- MODIFICACIONES
Rev.
Fecha
Modificación
Responsable
00
26/05/18
Redacción del instructivo
Jorge A Gurlekian
01
28/05/18
Ejemplo Informe Pericial
Pedro Univaso
02
30/05/18
Formato y Gestión de calidad
Claudia G Bonelli
03
12/06/18
Revisión general
Humberto M Torres
Con formato: Inglés (Estados Unidos)
Con formato: Inglés (Estados Unidos)
Con formato: Español (Argentina)
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Estructuración en Reglas
Germán Stalker
Anexo 1. Equivalencias de la relación de verosimilitudes
Tabla I: Equivalencias entre los valores de LR y LLR y su interpretación en texto
LR LLR Interpretación
0,0001 -4 Falta de certeza muy fuerte
0,001 -3 Falta de certeza fuerte
0,01 -2 Falta de certeza moderada
0,1 -1 Falta de certeza limitada
1 0 Indefinición
10 1 Certeza limitada
100 2 Certeza moderada
1000 3 Certeza fuerte
10000 4 Certeza muy fuerte
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Anexo 2. Validación del software.
Principios de Daubert (1993)
El método utilizado debe ser conocido en su totalidad. Se debe tener acceso
público.
Debe darse información sobre los márgenes de error del método.
Deben indicarse las bases de datos utilizadas en los métodos automáticos y semi
automáticos: Universal UBM, de referencia, del sospechoso y de calibración.
El método debe estar validado con una base de datos de la institución que valida.
Métricas de Evaluación
Las métricas de evaluación proveen un dato numérico que describe la performance del
método de identificación en términos de precisión, confiabilidad, poder de
discriminación y calibración.
Cllr: la función de costo logarítmica (Cllr) mide la efectiva cantidad de información que
el método de identificación le brinda al usuario, en forma independiente de la
aplicación empleada.
Cllr min: es el valor mínimo que puede obtenerse del método de identificación.
Cllr cal: es la pérdida de calibración del método de identificación. Cllr = Cllr min + Cllr
cal
EER%: la tasa de igual error (EER%) es la tasa de error en la que la probabilidad de
falsas alarmas es igual a la probabilidad de casos perdidos.
PME H0: probabilidad de evidencia engañosa en favor de la hipótesis H1. Es la
probabilidad de todos los LLR que son menores de 0, sabiendo que la hipótesis H0 es
verdadera.
PME H1: probabilidad de evidencia engañosa en favor de la hipótesis H0. Es la
probabilidad de todos los LLR que son mayores de 0, sabiendo que la hipótesis H1 es
verdadera.
95% CI: intervalo de credibilidad de que en el 95% de los casos una medición de LLR
se encuentra acotada por dicho intervalo. Corresponde a la confiabilidad de las
mediciones del método (Morrison 2011).
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El criterio de validación presenta condiciones relacionadas con las métricas de
evaluación que deben cumplirse como una condición necesaria para que el método de
identificación sea considerado válido. A modo de ejemplo, en la Tabla II se presentan
los resultados para el sistema Forensia(**) realizado en para la condición mas
frecuente de grabación dubitada por teléfono y grabación indubitada por micrófono.
Tabla II: Métricas de evaluación y criterios para la condición teléfono-micrófono
Métricas
de
evaluación
Información
que provee
la métrica
Criterio de
Validación
(*)
Resultado
(**)
Cumplimiento
del criterio de
validación (**)
Cllr
Precisión
0.65
0.43
Si
Cllr Min
Discriminación
0.46
0.43
Si
Cll cal
Calibración
0.05
0.00
Si
EER%
Discriminación
13%
10%
Si
PME H1
Precisión
0.30
0.10
Si
PMEH0
Precisión
0.15
0.10
Si
95% CI
Confiabilidad
1.50
1.38
Si
(*) Bases de datos: SITW 2016 de SRI International y Morrison (2016).
(**) Sistema Forensia 2.0, http://www.BlackVOX.com.ar
... En la actualidad las muestras de audio indubitadas y dubitadas son recopiladas y enviadas sin un tratamiento preestablecido, pudiendo llegar en cualquier soporte, formato de audio, duración y calidad. En el año 2018 el Programa Nacional de Ciencia y Justica, del que participan el CONICET y el Ministerio de Justicia, presentaron un protocolo orientativo en el que se establecen pautas para la ejecución de pericias de voz desde la recepción de la evidencia hasta la creación del informe final (Gurlekian et al., 2018). El mismo está basado en la guía de muestras de ADN desarrollado por el experto argentino Daniel Corach (2018), en los fundamentos de la identificación forense de hablantes mediante la voz (Rose, 2002) y en las recomendaciones de la Red Europea ENFSI (Drygajlo et al., 2015). ...
... En el presente trabajo se analizarán las características acústicas y lingüísticas de las muestras de voz pertenecientes a casos reales (dubitadas e indubitadas) solicitados por los juzgados de Argentina durante el período 2016-18 y su relación con los resultados del sistema de identificación forense de hablantes FORENSIA basado en la metodología ivector-PLDA (M. Martínez Soler et al., 2018), calibrado para condiciones de hombres/mujeres y todas las combinaciones de canal telefónico/microfónico. Posteriormente se compararán las características de estas muestras reales con las empleadas en la última evaluación de reconocimiento de hablantes de NIST del 2012 denominada HASR (Human Assisted Speaker Recognition) que combina la intervención humana con los sistemas automáticos (Hautamäki et al., 2013). ...
... CARACTERÍSTICAS DE LA SEÑAL DE AUDIODentro de las primeras actividades recomendadas en el protocolo para las pericias forense de voz(Gurlekian et al., 2018) se recomienda el pre-procesamiento de la señal de audio para que cumpla los requisitos de duración efectiva mínima y un nivel de ruido y reverberación aceptable. Estas características han sido ampliamente estudiadas por investigadores como García-Romero et al.(2012)yMandasari et al. (2015), entre otros. ...
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The objective of this work is to analyze the characteristics of the samples the judge send to the forensic laboratories for comparison. We have not found works that analyze in particular known and unknown voices present in real forensic speaker recognition. Their linguistic and acoustic characteristics, as well as the audio signals, differ from each other and make the speaker identification a particular case that must be studied in depth. In this preliminary study of 44 forensic cases of Argentina in the period 2016-18, we found that unknown voices are mostly recordings of men who use the telephone channel and the microphone for known voices. The effective duration (excluding silences) is 64% of the total duration of the recording received, and the unknown duration shorter than the known. Another particular characteristic of the unknown is the nervous speech or tension, which is reflected in the increase of the F0, Shimmer, Grade of quality voice and speech rate. The predominant type of speech of the known voices is the spontaneous declaration, although there is a significant proportion of reading speech. In contrast, unknown voices are mainly spontaneous, threatening and nervous speech. The use of an automatic speaker identification system that uses the ivector/PLDA approach allows for repeatable results with the environmental noise and reverberation characteristics of real forensic cases. It also proved to be sufficiently immune to the audio formats, type of speech used, genre and variations of the fundamental frequency of known and unknown samples. The principal limitation is the duration of the samples that must be greater than 7 sec. It was found that the recordings selected on the speaker recognition evaluation NIST-HASR are not compatible with the real characteristics found in forensic cases. It is important that future evaluations can take into account the particular characteristics of forensic cases. Keywords: forensic speaker recognition, known voices, unknown voices, automatic speaker identification.
...  95% CI: intervalo de credibilidad de que en el 95% de los casos una medición de LLR se encuentra acotada por dicho intervalo. Corresponde a la confiabilidad de las mediciones del sistema [18] Validación. El criterio de validación presenta condiciones relacionadas con las métricas de evaluación que deben cumplirse como una condición necesaria para que el sistema de identificación sea considerado válido. ...
Conference Paper
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Resumen. Se presentan los antecedentes históricos que llevaron al desarrollo informático impulsado por el Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación Productiva y plasmado por el grupo de ingenieros de BlackVOX que crearon el sistema FORENSIA para su empleo en las pericias forenses de voz para la jus-ticia y las fuerzas de seguridad. Los desarrollos informáticos asociados a las técnicas de procesamiento digital del habla, la modelación de las características distintivas del hablante, los métodos de clasificación de patrones y la construc-ción de bases de datos de voces, han permitido a los ingenieros informáticos y electrónicos realizar investigaciones que respondieron a una extensa controver-sia relacionada a la identificación de personas por su voz. Los aportes de los métodos probabilísticos automatizados superaron la desconfianza creada por la subjetividad de las evaluaciones auditivas y visuales que habían sido empleadas en las últimas décadas. La creación del Programa Ciencia y Justicia del CONICET está logrando la concientización en el Poder Judicial para lograr el perfeccionamiento de los procesos al utilizar los métodos científicos en las áreas forenses que exceden la medicina. La accesibilidad, el soporte local y el empleo de bases de datos nacionales han hecho que FORENSIA se esté em-pleando en la Asesoría Pericial de La Plata y en la Gendarmería Nacional Ar-gentina. La utilización de la herramienta se complementa con un protocolo de buenas prácticas, elaborado en conjunto con los principales profesionales de las fuerzas de seguridad y judiciales del país, indispensable para el correcto accio-nar de los jueces y auxiliares de la justicia. Palabras clave: Identificación forense de hablantes, comparación de voces, protocolo pericial. 1 Breve historia del reconocimiento forense de hablantes La historia del reconocimiento de hablantes en el ámbito forense se remonta al siglo XVII en la corte de Carlos I de Inglaterra [1]. La primera investigación científica fue realizada en 1937 en el caso Lindbergh [2], donde la voz del incriminado, Bruno R.
Article
There is increasing pressure on forensic laboratories to validate the performance of forensic analysis systems before they are used to assess strength of evidence for presentation in court. Different forensic voice comparison systems may use different approaches, and even among systems using the same general approach there can be substantial differences in operational details. From case to case, the relevant population, speaking styles, and recording conditions can be highly variable, but it is common to have relatively poor recording conditions and mismatches in speaking style and recording conditions between the known- and questioned-speaker recordings. In order to validate a system intended for use in casework, a forensic laboratory needs to evaluate the degree of validity and reliability of the system under forensically realistic conditions. The present paper is an introduction to a Virtual Special Issue consisting of papers reporting on the results of testing forensic voice comparison systems under conditions reflecting those of an actual forensic voice comparison case. A set of training and test data representative of the relevant population and reflecting the conditions of this particular case has been released, and operational and research laboratories are invited to use these data to train and test their systems. The present paper includes the rules for the evaluation and a description of the evaluation metrics and graphics to be used. The name of the evaluation is: forensic_eval_01
Article
A quick intelligibility test for noisy environments is presented and evaluated in this article. It is designed for children of 6 to 12 years old at schools or institutions where audiometric equipments are not easily available. Word identification capacity is evaluated in sentences through headphones under noise controlled conditions. The test is presented at the level required for each child to recognize 100% of the words in silence. The sentences and masking noise are presented simultaneously to the same ear at different signal to noise ratios, from 20 to -5 dB. The modulated speech shaped noise was used, which is considered highly effective as masker. Results for normal hearing children indicate that 1) the sound pressure level for 100% word recognition in isolation, has an average of 55 dB and 60 dB in laboratory and school conditions respectively, and 2) 50% word identification is reached at the 0 db signal to noise ratio, both in the laboratory and the school. It is concluded that this test will allow quick intelligibility evaluations in places with different level of environmental noise and absence of technical resources.
Article
There has been a great deal of concern recently about validity and reliability in forensic science. This paper reviews for a broad target audience metrics of validity and reliability (accuracy and precision) which have been applied in forensic voice comparison and which are potentially applicable in other branches of forensic science. The metric of validity is the log likelihood-ratio cost (C(llr)), and the metric of reliability is an empirical estimate of credible intervals. A revised procedure for the calculation of credible intervals is introduced.
Corte Suprema de EEUU. Daubert vs
  • Daubert
Daubert. (1993). Corte Suprema de EEUU. Daubert vs. Merrell Dow Pharmaceuticals, Inc. 509US.579
Pautas y Recomendaciones para la Recepción, Preservación y Devolución de Muestras Biológicas en el Marco de una Investigación Judicial. Informe técnico. Programa Ciencia y Justicia
  • D Corach
Corach D. (2018). Pautas y Recomendaciones para la Recepción, Preservación y Devolución de Muestras Biológicas en el Marco de una Investigación Judicial. Informe técnico. Programa Ciencia y Justicia. CONICET