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Del 12 al 14 de junio de 2014 tendrá lugar en Londres (en el Hotel Holiday Inn Bloomsbury)  la 54a Conferencia Internacional de Audio Forense.

La 54a Conferencia Internacional de Audio Forense (54th Conference on Audio Forensics) de AES  se dedica a explorar los avances en el campo de audio forense, proporcionando una plataforma para la investigación relacionada con la aplicación forense de procesamiento de voz y de señal, análisis acústico, la autenticación de audio, y el examen de las metodologías y de las mejores prácticas. Esta es la quinta conferencia AES dedicada a los avances técnicos y enfoques prácticos en vías de desarrollo en el campo de Audio Forense (conferencias pasadas: 2005200820102012).

Con la creciente asistencia en ediciones anteriores, esta conferencia se ha convertido en el centro neurálgico para los investigadores y profesionales, para intercambiar ideas y fomentar nuevos enfoques para hacer frente a los problemas que se están desarrollando todos los días. El programa de la conferencia incluirá presentaciones y discusiones de aspectos candentes, así como talleres sobre temas relacionados con las actividades de audio forense.

Los coordinadores de la organización son los siguientes:

Papers Co-Chair: Mike Brookes, Imperial College London
Papers Co-Chair: Durand Begault, Audio Forensic Center, Charles M. Salter Assoc.
Workshops Chair: Catalin Grigoras, National Center for Media Forensics

Exhibition Chair: Patrick Naylor, Imperial College London

La agenda preliminar, sujeta a cambios, es la siguiente:

Preliminary Schedule – 54th Conference on Audio Forensics

June 12 Keynote
Paper on Forensic Musicology
Papers Session on Forensic Speaker Recognition
Tutorial 1: Forensic Speaker Recognition
Welcome Reception: Grant Zoology Museum
June 13 Tutorial 2: Dereverberation
Papers Session on Reverberation
Tutorial 3: Digital Audio Authenticity
Papers Session on Audio Authenticity
Social Event
June 14 Tutorial 4: Speech Intelligibility
Papers Session on Speech Intelligibility
Papers Session on Gunshot Analysis

Tutorials

Forensic automatic speaker recognition with degraded and enhanced speech

Chair: Gordon Reid, CEDAR Audio Ltd (UK).

Presenters: Hermann Kunzel, University of Marburg (Germany), Paul Alexander, CEDAR Audio Ltd (UK), Antonio Moreno, Agnitio S.L. (Spain)

Speech Intelligibility

Gaston Hilkhuysen, University of Marseille (France)

Dereverberation

Patrick Naylor, Alastair Moore, and Christine Evers, Imperial College London (UK)

Digital Audio Authentication

Catalin Grigoras, University of Colorado Denver (US)

Papers

Gunshot Analysis

“GUNSHOT RECORDINGS FROM DIGITAL VOICE RECORDERS” Robert C. Maher and Steven R. Shaw

“THE EFFECT OF SAMPLE LENGTH ON CROSS-CORRELATION COMPARISONS OF RECORDED GUNSHOT SOUNDS” Douglas S. Lacey, Bruce E. Koenig, and Christina E. Reimond

Reverberation

“ROOM IDENTIFICATION USING ROOMPRINTS” Alastair H. Moore, Mike Brookes, and Patrick A. Naylor

“EVALUATION OF AN EXTENDED REVERBERATION DECAY TAIL METRIC AS A MEASURE OF PERCEIVED REVERBERATION” Hamza A. Javed and Patrick A. Naylor

“EXPLOITING SPARSITY FOR SOURCE SEPARATION USING THE SLIDING RATIO SIGNAL ALGORITHM” Ephraim Gower and Malcolm Hawksford

Authentication

“QUANTIZATION LEVEL ANALYSIS FOR FORENSIC MEDIA AUTHENTICATION” Catalin Grigoras and Jeff M. Smith

“FORENSIC AUTHENTICITY ANALYSES OF THE METADATA IN RE-ENCODED WAV FILES” Bruce E. Koenig and Douglas S. Lacey

“A MULTI-CODEC AUDIO DATASET FOR CODEC ANALYSIS AND TAMPERING DETECTION” Daniel Gärtner, Luca Cuccovillo, Sebastian Mann, and Patrick Aichroth

“REAL-TIME MONITORING OF ENF AND THD QUALITY PARAMETERS OF THE ELECTRICAL GRID IN PORTUGAL”Nuno Campos and Aníbal Ferreira

Speech Intelligibilty

“SPEECH ENHANCEMENT WITH MICROPHONE ARRAY USING FREQUENCY-DOMAIN ALIGNMENT TECHNIQUE”Mikhail Stolbov and Sergei Aleinik

“DIFFERENTIABLE APPROXIMATION TO SPEECH INTELLIGIBILITY INDEX WITH APPLICATIONS TO LISTENING ENHANCEMENT” Richard Stanton, Nikolay D. Gaubitch, Patrick Naylor, and Mike Brookes

Speaker Recognition

“A STUDY OF F0 AS A FUNCTION OF VOCAL EFFORT” Eddy B. Brixen

“FORENSIC VOICE COMPARISONS IN GERMAN WITH PHONETIC AND AUTOMATIC FEATURES USING VOCALISE SOFTWARE” Michael Jessen, Anil Alexander, and Oscar Forth

“EVALUATION RESULTS OF SPEAKER VERIFICATION FOR VOIP TRANSMISSION WITH PACKET LOSS” Joerg Bitzer, Christian Rollwage, and Martin Neumann

Forensics

“FORENSIC MUSICOLOGY: AN OVERVIEW” Durand R. Begault, Heather D. Heise, and Christopher Peltier

Social Events

Welcome Reception at the Grant Zoology Museum

Walking tour and dinner buffet (optional)

Keynote

Cognitive Bias in the Interpretation of Forensic Evidence

Dr. Itiel Dror, University College London (UK)

 

La biometría (del griego bios vida y metron medida) es el estudio de los seres vivos a partir de características medibles que permiten diferenciar unos ejemplares  de otros de la misma especie.

Se usa en diferentes ciencias médicas, veterinarias y biológicas.

En particular, se han desarrollado métodos automáticos que permiten el reconocimiento único de seres humanos basados en uno o más rasgos físicos, o en pautas de comportamiento que pueden ser medidos y comparados.

En las tecnologías de la información, la «autenticación biométrica» o «biometría informática» es la aplicación de técnicas matemáticas y estadísticas sobre los rasgos físicos o de conducta de un individuo, para su autenticación, una vez establecida su identificación. Es decir, para “verificar” su identidad, una vez supuesta esta.

El reconocimiento por voz o reconocimiento de locultor, es una modalidad biométrica que utiliza la voz de un individuo con fines de reconocimiento. El proceso de reconocimiento de voz depende de las características de la estructura física del tracto vocal de una persona así como de sus peculiaridades de dicción o pronunciación.

La biometría se viene estudiando desde hace más de un siglo, aunque en relación con la automatización de la biometría aplicada al ser humano, y, en particular a la biometría de voz, los principales desarrollos se han producido en los últimos 50 años.

En 1960, Gunnar Fant, un profesor sueco publicó un modelo que describía los componentes psicológicos de la producción de habla acústica, basado en el análisis de rayos x de individuos que producían fonaciones  específicas.

En 1970, el Dr. Joseph Perkell utilizo rayos x en movimiento e incorporó la lengua y mandíbula para expandir el modelo de Fant. Los sistemas de reconocimiento de discurso originales utilizaban el resultado promedio de varios filtros analógicos para buscar coincidencias, muchas veces con la ayuda de la percepción humana de forma auxiliar.

En 1976, Texas Instruments construyó un prototipo de sistema queprobó la Fuerza Aérea de los Estados Unidos y la Corporación MITRE.

A mediados de los 80s, el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) desarrolló el Grupo de Discurso NIST para estudiar y promover el uso de técnicas de procesamiento de discurso.

Desde 1996, bajo la creación de la Agencia Nacional de Seguridad (NSA), el Grupo de Discurso de NIST ha llevado a cabo evaluaciones anuales, el Workshop de Evaluación de Reconocimiento de Voz, para fomentar el continuo avance de la comunidad de reconocimiento de voz.

Aunque las herramientas actuales se basan en análisis espectrales, son capaces de detectar diferentes parámetros de la locución, como el ritmo, la velocidad, la modulación y entonación, tipos de personalidad e influencia parental, semántica, idiolectos, pronunciaciones e idiosincrasias, relaciones con el lugar de nacimiento, estatus socio-económico o el nivel de educación.

Gracias al análisis espectral se detectan los tonos silbantes y los “formantes“, bandas de frecuencia donde se concentra la mayor parte de la energía sonora de un sonido, que, al producirse por la resonancia de ciertas frecuencias en el tracto vocal, determina sus caraterísticas.