Intercettazioni e analisi vocale metodi e tecniche per il riconoscimento del parlatore

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Università di Cagliari Dipartimento di Ingegneria Elettrica ed Elettronica Coordinatore: Massimo Farina Seminario di INFORMATICA FORENSE A.A. 2014/2015 Interce2azioni e analisi vocale: metodi e tecniche per il riconoscimento del parlatore di Felice Colucci

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Università di Cagliari Dipartimento di Ingegneria

Elettrica ed Elettronica

Coordinatore:  Massimo  Farina  

Seminario  di  

INFORMATICA  FORENSE  A.A.  2014/2015  

Interce2azioni  e  analisi  vocale:  metodi  e  tecniche    per  il  riconoscimento  del  parlatore  

di  Felice  Colucci  

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Compi9  analisi  

Trascrizione    

Verifica    

Iden9ficazione  

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Compi9  

Cara@erizzazione  del  parlante  Cara@eris9che  di  una  registrazione  Iden9ficazione  di  un  suono  Analisi  di  segnali  audio  

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Verifica  &  Iden9ficazione  

     Ber9llon  

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Cara@eris9che  

Piccole  variazioni  nel  tempo  Piccole  variazioni  intraparlatore  Grandi  variazioni  interparlatore  

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Verifica  

Verifica  (Auten9cazione):  si  dichiara  l’iden9tà  Confronto  uno  a  uno  al  fine  di  determinare  se  

l’iden9tà  dichiarata  dall’utente  è  vera  o  no  

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Iden9ficazione  

Iden9ficazione:  l’utente  non  dichiara  l’iden9tà  Confronto  uno  a  mol9  al  fine  di  stabilire  l’iden9tà  

dell’individuo  

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Spe@rogramma  

•  Che  cosa  é:  evoluzione  dello  spe@ro  nel  tempo  •  Esempio  monotono  •  Esempio  vocale  •  Esempio  parola  

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Pitch  

La frequenza dell’onda componente che ha la frequenza piu’ bassa  e  corrisponde al numero di oscillazioni della corde vocaliche nell’unita’ di tempo

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Forman9    

•  Che  cosa  sono  •  I  valori  •  Le  vocali  •  Ar9colazione,  passaggio  da  una  vocale  ad  un  altra  

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Un  caso  reale  

•  Carr-­‐o-­‐zzeri  •  Zav-­‐e-­‐@eri  

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L’apparato  fonatorio  

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Vocali  e  consonan9  

Vocali:  senza  frapposizioni  al  passaggio  dell’aria  

Consonan9:  mediante  frapposizioni  (totali  o  parziali)  al  passaggio  dell’aria    

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Le vocali

Tre  parametri  di  classificazione:  -  altezza  della  lingua  (chiusura/apertura  della  cavità  orale)  

-  Avanzamento/arretramento  della  lingua  -  Arrotondamento/non  arrotondamento  delle  labbra  

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Il  trapezio  vocalico  

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Le  consonan9  

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Le  consonan9  modi  di  ar9colazione  

Occlusive:  il  suono  è  prodo@o  tramite  una  occlusione  momentanea  dell’aria  cui  fa  seguito  una  specie  di  ‘esplosione’  

Frica5ve:  l’aria  deve  passare  a@raverso  una  fessura  piu@osto  stre@a  producendo  così  una  ‘frizione’  

Affricate:  suoni  che  iniziano  con  un’ar9colazione  di  9po  occlusivo  e  terminano  con  un’ar9colazione  di  9po  frica9vo  

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Pun9  di  ar9colazione  

Bilabiali:  il  suono  è  prodo@o  mediante  l’occlusione  di  entrambe  le  labbra  

Labiodentali:  il  suono  deve  a@raversare  una  fessura  che  si  forma  appoggiando  gli  incisivi  superiori  al  labbro  inferiore  

Dentali:  la  parte  anteriore  della  lingua  tocca  la  parte  interna  degli  incisivi  

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Le  consonan9  modi  di  ar9colazione  

Nasali:  il  velo  pala9no  si  posiziona  in  modo  tale  da  lasciar  passare  l’aria  a@raverso  la  cavità  nasale  

Laterali:  la  lingua  si  posiziona  contro  i  den9  e  l’aria  fuoriesce  dai  due  la9  della  lingua  stessa  

Vibran5:  vibrazione  o  dell’apice  della  lingua  o  dell’ugola  

Approssiman5:  gli  organi  ar9colatori  vengono  avvicina9,  ma  senza  conta@o.  Es.  it.  [j]  e  [w]  

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Frica9ve  

     I  suoni  frica9vi  sono  prodo^  mediante  un  rilevante  restringimento  del  canale  orale:  gli  organi  ar9colatori  si  avvicinano  senza  pervenire  ad  una  chiusura  totale.  L’aria  fuoriesce  da  questa  stre@a  diaframma9ca,  in  uno  stato  di  costrizione,  determinando  un  9pico  rumore  turbolento.    

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Frica9ve  

     Le  frica9ve  sono  consonan9  ostruen9  poiché  il  passaggio  dell’aria  è  in  parte  bloccato;  sono  suoni  con9nui  perché  prolungabili  nel  tempo.  La  produzione  dei  suoni  frica9vi  può  essere  o  no  associata  alle  vibrazioni  delle  pliche  vocali,  dando  luogo  così  a  frica9ve  sonore,  come  /v/  e  /z/,  oppure  sorde,  come  /f/  e  /s/.  

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Frica9ve  

Esempi:  Casa  Farfalla  Divano  Naso    

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h  

     Il  sonogramma  é  a  metá  tra  la  vocale  che  la  segue  e  un  frica9va  

 Es:  chi,  che,  ha    

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Occlusive  

     suoni  momentanei  non  prolungabili  nel  tempo.  Tre  fasi:  una  di  impostazione  in  cui  gli  organi  ar9colatori  si  avvicinano  fino  a  stabilire  un  conta@o  totale;  una  di  tenuta,  in  cui  l’aria,  bloccata  nel  suo  passaggio,  aumenta  di  pressione;  e  una  di  rilascio  in  cui  gli  ar9colatori  si  allontanano  bruscamente  perme@endo  la  fuoriuscita  dell’aria.  

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Occlusive  sonore  

Es:  aba,  ada,  aga  

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Occlusive  sorde  

Es:  apa,  ata,  aka  

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VOT:  voice  onset  9me  

Il  tempo  di  a@acco  della  sonorità    È  una  cara@eris9ca  della  produzione  delle  consonan9  occlusive.    

È  definito  come  l'intervallo  di  tempo  che  passa  tra  quando  una  consonante  occlusiva  viene  rilasciata  e  quando  comincia  la  sonorizzazione  (cioè  la  vibrazione  delle  pliche  vocali)  

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Trascrizione  e  rumore  

•  Esempio  di  trascrizione  di  parola  rumorosa  

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La  situazione  

l  Registrazione  l  Anonimo  l  Poche  certezze  (es  saggio  fonico)  l  Popolazione  di  riferimento  o  comunitá  

linguis9ca  

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Obie^vo  

Calcolare  la  probabilitá  di  un  evento    

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Similaritá  

cioè  stabilire  quanto  siano  simili  o  differen9  i  campioni  di  parlato  dell’anonimo  e  del  sospe@ato  rispe@o  ai  parametri  d’interesse;  

 

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Tipicitá  

     stabilire  quanto  siano  9piche  o  rare  le  cara@eris9che  fone9che  tra  i  due  campioni  di  parlato  rispe@o  alla  popolazione  di  riferimento.  

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Likelihood  Ra9o  -­‐  LR  

 il  numeratore  corrisponde  alla  probabilità  di  o@enere  una  data  evidenza  E,  nel  caso  in  cui  i  due  campioni  abbiano  la  stessa  origine,  mentre  il  denominatore  esprime  la  probabilità  di  o@enere  una  data  evidenza  nel  caso  in  cui  i  due  campioni  abbiano  una  origine  diversa.  

 

LR =P(E|Hp)/P(E|HD)

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LR  

     Se  il  LR  ha  un  valore  maggiore  di  1,  è  maggiore  l’evidenza  che  i  due  campioni  provengano  dallo  stesso  parlante,  mentre  se  il  suo  valore  è  minore  di  1  è  maggiore  l’evidenza  che  i  due  campioni  provengano  da  voci  differen9.  

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Similaritá  

Il  numeratore  ca@ura  la  similarità:  se  la  similarità  è  alta,  la  probabilità  che  la  sorgente  dei  due  campioni  sia  la  stessa  è  anch’essa  rela9vamente  alta;  se  la  similarità  è  bassa,  la  probabilità  che  la  sorgente  dei  due  campioni  sia  differente  è  anch’essa  rela9vamente  molto  bassa.  

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Tipicitá  

Il  denominatore  ca@ura,  invece,  l’aspe@o  della  9picità:  se  la  9picità  è  alta,  la  probabilità  che  qualcun  altro  possa  essere  la  sorgente  della  voce  anonima  è  rela9vamente  alta,  mentre  se  la  9picità  è  bassa  la  probabilità  che  sia  stato  qualcun  altro  piu@osto  che  il  sospe@ato  è  rela9vamente  bassa.  

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Tipicitá  

Il  denominatore  ca@ura,  invece,  l’aspe@o  della  9picità:  se  la  9picità  è  alta,  la  probabilità  che  qualcun  altro  possa  essere  la  sorgente  della  voce  anonima  è  rela9vamente  alta,  mentre  se  la  9picità  è  bassa  la  probabilità  che  sia  stato  qualcun  altro  piu@osto  che  il  sospe@ato  è  rela9vamente  bassa.  

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Popolazione  di  riferimento  

 Al  fine  di  quan9ficare  la  9picità,  è  necessario  creare  o  avere  accesso  ad  una  popolazione  di  riferimento  (una  baca  da9)  basata  sulle  proprietà  del  parlato  che  devono  essere  u9lizzate  ai  fini  della  comparazione.  

IDEM:  elaborato  presso  la  Fondazione  Ugo  Bordoni  e  in  uso  ai  Carabinieri  del  RIS    

 

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Un  caso  reale  ”Il  quesito  del  Giudice  al  Perito  conteneva  la  richiesta  di  confrontare  la  voce  

dell’Imputata,  al  cui  carico  vi  erano  alcuni  indizi  di  colpevolezza,  con  la  voce  tra@a  da  alcune  conversazioni  telefoniche  interce@ate,  durante  le  quali  l’autrice  si  accordava  con  i  complici.  Il  problema  del  confronto  tra  le  voci  era  reso  più  complesso  per  il  fa@o  che  sia  l’Imputata  sia  la  telefonista  anonima  non  parlavano  la  lingua  italiana,  bensì  un  diale@odell’est  Europa.  Le  telefonate  interce@ate,  risultavano  pertanto  totalmente  incomprensibili,  in  mancanza  di  un  interprete.Per  il  confronto,  veniva  fa@o  rilasciare  all’Imputata  un  saggio  fonico,  di  argomento  noto,  nella  propria  lingua.”  

ANALISI  ED  INTERPRETAZIONE  DI  UN  SEGNALE  VOCALE  IN  AMBITO  

GIUDIZIARIO:  UN  CASO  REALE  

Andrea  Cerniglia,  Mariagiovanna  Len9,  Marco  Alderighi  

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