Фоноскопическая экспертиза
Фоноскопическая экспертиза – это процесс анализа аудиозаписей с целью установления их подлинности, идентификации говорящих и определения контекста разговора. Этот вид судебной экспертизы используется в уголовных и гражданских делах, когда необходимо доказать или опровергнуть подлинность записи, а также определить, кто из участников разговора говорит на записи.
Фоноскопическая экспертиза может быть проведена как в рамках уголовного дела, так и по запросу частных лиц.
Фоноскопическая экспертиза включает в себя несколько этапов:
Осмотр и изучение записи
Эксперт изучает аудиозапись, чтобы определить ее качество, наличие шумов и других искажений.На этом этапе эксперт проверяет качество записи, наличие шумов, искажений и других дефектов. Если запись некачественная, эксперт может попытаться восстановить ее, используя специальные методы обработки звука. Затем эксперт анализирует голос говорящих, чтобы определить их пол, возраст, национальность и другие характеристики. После этого проводится идентификация говорящих, то есть определение того, кто говорит на записи.
Анализ голоса
Эксперт анализирует голос говорящего, чтобы определить следующие параметры голоса:- Пол;
- Возраст;
- Национальность;
- Эмоциональное состояние;
- Наличие акцента;
- Особенности речи
Идентификация говорящего на аудиозаписи
Эксперт сравнивает голос говорящего с другими записями и устанавливает, является ли он тем же лицом, что и на других записях. Для идентификации говорящего используются различные методы, включая сравнение спектрограмм, кепстральных коэффициентов и других характеристик голоса.Процесс идентификации говорящего на аудиозаписи обычно состоит из нескольких этапов:
- Подготовка аудио: Запись должна быть предварительно обработана и очищена от фонового шума, эхо и других нежелательных звуковых артефактов.
- Выделение признаков: Из аудиозаписи извлекаются различные звуковые характеристики, такие как спектральные данные (амплитуда и частота звуковых волн), формантные частоты (частоты, на которых происходит основное изменение амплитуды в спектре звука), кепстральные коэффициенты (коэффициенты линейного предсказания, представляющие амплитуду и фазу в разных частотных полосах) и другие характеристики.
- Обучение классификатора: На основе выделенных признаков строится модель, которая будет использоваться для идентификации говорящего. Это может быть простой метод, такой как ближайший сосед, или более сложный алгоритм, например, метод опорных векторов (SVM) или нейронные сети.
- Классификация: Аудиозапись, на которой нужно идентифицировать говорящего, преобразуется в набор признаков и подается на вход обученной модели. Модель сравнивает эти признаки с признаками, полученными от каждого говорящего во время обучения, и выдает наиболее вероятный вариант идентификации.
- Оценка результатов: Результаты идентификации говорящего проверяются и корректируются, если это необходимо.
Важно отметить, что точность идентификации говорящего зависит от качества аудиозаписи, количества говорящих в обучающей выборке и сложности используемых моделей.
Определение контекста разговора
Контекст разговора для экспертизы определяется целью и задачами экспертизы, а также вопросами, которые ставятся перед экспертами. Это может включать в себя анализ речи, изучение контекста общения, определение эмоционального состояния участников разговора и т.д.Контекст разговора может включать в себя различные аспекты, такие как тема разговора, участники разговора, место и время проведения разговора, а также другие факторы, которые могут повлиять на результаты экспертизы.
