Investigación y Desarrollo (I&D)

BlackVOX es una empresa que con base en la Investigación y Desarrollo (I&D) desarrolla aquellas nuevas tecnologías que requiere el mercado. Se nutre de sus propias investigaciones y las que se llevan a cabo en el Laboratorio de Investigaciones Sensoriales (LIS) perteneciente al INIGEM-CONICET, el cual tiene su sede en el Hospital de Clínicas “Gral. San Martín” de la Universidad de Buenos Aires.

Nuevas publicaciones 

GRABACIONES DUBITADAS E INDUBITADAS EN LAS PERICIAS FORENSES DE VOZ: UN ESTUDIO PRELIMINAR
Pedro Univaso.  Publicado en Research Gate el 26-ago-2018

Distribución LLRSus características lingüísticas y acústicas, así como la de las señales de audio difieren entre sí y hacen de la identificación del hablante un caso particular que debe estudiarse en profundidad. En este trabajo preliminar basado en 44 casos forenses de Argentina en el período 2016-18  hemos encontrado que son mayormente grabaciones de hombres que utilizan el canal telefónico para las dubitadas y el micrófono para las indubitadas. La duración efectiva (excluyendo los silencios) es un 64% de la duración total de las emisiones recibidas, siendo la duración efectiva de las dubitadas menor que las de las indubitadas. Otra característica particular de las dubitadas es el tipo de habla nerviosa o tensa, que se ve reflejado en el incremento del F0, del Shimmer, del grado de la calidad de habla y la velocidad de habla. El tipo de habla preponderante de las indubitadas es la declaración espontánea, aunque existe una proporción importante de declaraciones que se realizan por medio de habla leída. En cambio, las dubitadas emplean mayormente el habla espontánea, amenazante y nerviosa. El uso de un sistema automático de identificación de hablantes que utiliza el enfoque ivector/PLDA permite lograr resultados con una confiabilidad superior al 94%, a pesar de estas características particulares, siempre que se consideren como resultados indefinidos aquellos cuyo LLR se encuentre entre [-1 ; +1] y la duración total de las muestras sea mayor a 11 seg. Por último se muestra como las características de las grabaciones que forman parte de la evaluación internacional de reconocimiento de hablantes NIST-HASR no tiene en cuenta las características reales que se encuentran en los cotejos forenses al momento de seleccionar los pares de grabaciones empleados. Es importante que las evaluaciones futuras tengan en cuenta las características particulares de los casos forenses. Ver más…

PROTOCOLO PARA PERICIAS FORENSES DE VOZ
Jorge Gurlekian, Pedro Univaso y Miguel Martínez Soler. Publicado en Research Gate el 23-may-2018

Pericia de vozEl 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”. Basados en la guía mencionada, en los fundamentos de la identificación forense de hablantes mediante la voz (Rose, 2002) y en las recomendaciones (Drygajlo et al,  2015) de la Red Europea de Institutos de Ciencias Forenses (ENFSI), se presenta aquí 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. Ver más…

Trabajos científicos 

  1. Cómo presentar la evidencia científica a la comunidad judicial: factor de Bayes. Univaso, P. Research Gate (2018)
  2. Multimedia Data Mining. Univaso, P. Research Gate (2017)
  3. Towards a Unified Methodology for Forensic Speaker Identification. Univaso, P. Research Gate, DOI 10.13140/RG.2.2.31571.58402  (2016)
  4. Identificación forense de hablantes en Argentina: un tutorial. Univaso, P. ResearchGate, DOI 10.13140/RG.2.1.4252.3768 (2016)
  5. Data Mining applied to Forensic Speaker Identification. Univaso, P., Ale, J. M., y Gurlekian, J. A. Latin America Transactions, IEEE (Revista IEEE America Latina), 13, 4, pp. 1098-1111 (2015)
  6. Índice de Perturbación, de precisión vocal y de grado de aprovechamiento de energía para la evaluación del riesgo vocal. Gurlekian, J. A. y Molina N. Logopedia, Foniatría y Audiología. Elsevier Doyma. 32, 156-163 (2012)
  7. El alfabeto fonético SAMPA y el diseño de córpora fonéticamente balanceado. Gurlekian, J.A., Colantoni, L y Torres, H. Fonoaudiológica. Asalfa. 47,3, 58-69 (2001)
  8. Preparación de un Informe Clínico para tres patologías de la voz. Gurlekian, J.A. Facal, M.L y Salvatori J.M. Topicos em Fonoaudiología. CEFAC, Editorial LOVISE (Marchesan, Zorzi, Gomes, eds.) Pp. 539-554
  9. Comparison of Two Perceptual Methods for the Evaluation of Vowel Perturbation Produced by Jitter. Gurlekian JA, Torres HM and Vaccari ME. Journal of Voice. Elsevier, doi:10.1016/j.jvoice.2015.05.009 (2015)
  10. Reconocedor de habla continua independiente del contexto para el español de Argentina. Univaso, P., Gurlekian, J. A., y Evin, D. Revista Clepsidra, Universidad Autónoma de Colombia, 8, pp. 13-22 (2009)
  11. A preliminary approach to forensic speaker recognition using phonemes. Univaso P., Martínez Soler M., y Gurlekian J. A. En IberSPEECH 2012, VII Jornadas en Tecnología del Habla and III Iberian SLTech Workshop, Editorial: Escuela Politécnica Superior, Universidad Autónoma de Madrid, España (2012)
  12. Human Assisted Speaker Recognition Using Forced Alignments on HMM. Univaso, P., Martínez Soler, M., y Gurlekian, J. A.. International Journal of Engineering Research and Technology, ESRSA Publications, 2, 9 (2013)
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