Análise temporal e espectral dedicada ao reconhecimento computacional de locutores via modelamento probabilístico e determinístico


Resumo

Dentre as áreas que constituem a ciência forense, métodos computacionais estão cada vez mais ganhando destaque na análise de vestígios criminais. Um dos casos mais frequentes da perícia é a análise de telefones celulares e gravações telefônicas, onde a identificação dos agentes comunicantes é de fundamental importância para o indiciamento ou não de um suspeito. O objetivo deste trabalho é projetar e implementar um algoritmo para a identificação biométrica de indivíduos, por meio da análise de suas vozes, comparando uma abordagem probabilística com uma determinística.


Palavras-chave

Identificação de locutores
Processamento digital de sinais
Modelo probabilístico

Referências

  1. H. Beigi. Fundamentals of speaker recognition. Yorktown: Springer (2011).
  2. D. A. Armiato. Reconhecimento de fala com vocabulário limitado baseado em descritores energético-entrópicos e densidade gaussiana. Trabalho de Conclusão de Curso, Departamento de Ciência de Computação e Estatística, Universidade Estadual “Júlio de Mesquita Filho” (2012).
  3. R. Trevizam. Um algoritmo para reconhecimento de locutores baseado na transformada discreta de Haar. Trabalho de Conclusão de Curso, Departamento de Ciência de Computação e Estatística, Universidade Estadual “Júlio de Mesquita Filho” (2015).
  4. C. H. Calazans; S. M. Calazans. Ciência forense: das origens à ciência forense computacional. XV Seminário Regional de Informática, Universidade Integrada, Santo Ângelo/RS (2005).
  5. J. A. Velho; G. C. Geiser; A. Espíndula. Ciências forenses: Uma introdução às principais áreas da criminalística moderna. Campinas: Millennium (2013).
  6. C. Lenke. Importância da ciência forense computacional. Artigo publicado no portal under-linux.org em 01/06/2013, disponível em https://under-linux.org/content.php?r=6665. Acessado em 12/01/2019.
  7. R. N. Almeida. Perícia forense computacional: Estudo das técnicas utilizadas para coleta e análise de vestígios digitais. Trabalho de Conclusão de Curso, FATEC/SP (2011).
  8. C. S. Yoshizaki. Análise de 15 STRS autossômicos na população de Araraquara (São Paulo, Brasil). Trabalho de Conclusão de Curso, Faculdade de Ciências Farmacêuticas/UNESP (2011).
  9. S. Haykin; B. Veen. Sinais e sistemas. Porto Alegre: Bookman (2002).
  10. K. W. Cattermole. Principles of pulse code modulation. American Elsevier Pub. Co (1989).
  11. M. Al-akaidi. Fractal speech processing. New York: Cambridge University Press (2004).
  12. R. C. Guido. ZCR-aided Neurocomputing: a study with applications. Knowledge-based Systems, v. 105, pp. 248 – 269 (2016).

Creative Commons License

Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

Copyright (c) 2020 Revista Brasileira de Criminalística

Compartilhe

Download

Autor(es)

  • Fabrício Ramos Silva,
  • R. C. Guido,
  • Fabrício Ramos Silva

    Superintendência da Polícia Técnico-Científica

    Atualmente, perito criminal oficial no Estado de São Paulo, lotado no Núcleo de Perícias Criminalísticas de São José do Rio Preto e atuando no atendimento externo de ocorrências (Crimes contra o patrimônio, contra o meio ambiente, contra a vida, acidentes de trânsito, etc).

    R. C. Guido

    Instituto de Biociências, Letras e Ciências Exatas, Unesp