Comparación forense de voces: un estudio preliminar sobre las diferencias entre una voz natural y una voz artificial para la investigación judicial
Resumen
Este estudio presenta una aproximación en torno a las similitudes y las diferencias fonéticas entre una voz natural y una voz artificial, por lo que se busca: (a) brindar un análisis que sirva de antecedente ante casos judiciales de clonación de voz por inteligencia artificial (IA) y (b) exponer la importancia de la lingüística como fuente de evidencia científica para el sistema judicial. Así, se ha analizado la voz del narrador argentino Mariano Closs y su contraparte artificial creada en FakeYou (convertidor de texto en habla) mediante el método combinado que integra el uso de programas automáticos de análisis de voz (Forensia y SIS II) y el análisis fonético. Los programas automáticos mostraron resultados de alta convergencia entre la voz natural y la voz artificial. Sin embargo, en el análisis fonético, se observó diferencias en la producción de determinados sonidos, en la entonación; asimismo, hubo procesos fonéticos presentes en una muestra. Es así que, a pesar de la similitud de las muestras en el plano biométrico, la voz artificial del narrador Mariano Closs aún no es del todo similar a su contraparte natural en el plano fonético.
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Referencias citadas
Boersma, P. y Weenink, D. (2023). Praat: Doing Phonetics by Computer (Versión 6.3.14) [Programa de computadora]. https://www.fon.hum.uva.nl/praat/
Bonafonte, A. (1997). Tecnologías del habla: conversión de texto a voz. Buran, (9), 68-72. https://core.ac.uk/reader/39120110
Cortez, A., Vega. H. y Pariona, J. (2009). Procesamiento del lenguaje natural. Revista de Ingeniería de Sistemas e Informática, 6(2), 45-54. https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/sistem/article/view/5923/5121
Echelon (s. f.). FakeYou. Deep Fake Text to Speech. https://fakeyou.com/
ESPN Fans (2022a). ¡Benzema brilló y el merengue borró al PSG de Messi de la Champions! | Real Madrid 3-1 PSG | Resumen [Video]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=4jK2vjqcO5o
ESPN Fans (2022b). ¡Épica remontada e histórica clasificación del merengue! | Real Madrid 3-1 Man. City | Resumen [Video]. YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=lme15YYJUtQ
Fernández, A. M. (2007). ¿Para qué sirve la fonética? Onomázen, (15), 39-51. https://doi.org/10.7764/onomazein.15.02
Garayzábal, E., Queralt, S. y Reigosa, M. (2019). Fundamentos de la lingüística forense. Síntesis.
Gold, E. y French, P. (2011). International Practices in Forensic Speaker Comparison. International Journal of Speech, Language and the Law, 18(2), 293-307. https://doi.org/10.1558/ijsll.v18i2.293
Jimenez, J., Torres, F. y Cueva, O. (2022). Identificación de locutor a partir de la fonética forense: aplicación del software SplitsTree4 para una organización esquemática de los datos lingüísticos. Boletín de la Academia Peruana de la Lengua, 71(71), 431-461. https://doi.org/10.46744/bapl.202201.014
Lazo, V. (2023). La adecuación de la muestra indubitada en la comparación forense de voz. Escritura y Pensamiento, 22(47), 179-205. https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/letras/article/view/25814/19896
Lazo, V. y Rivas, G. (2022) La relación entre el extorsionador y la víctima en un caso de extorsión: una aproximación desde el análisis de la conversación. Lengua y Sociedad, 21(2), 373-400. https://revistasinvestigacion.unmsm.edu.pe/index.php/lenguaysociedad/article/view/22535/18891
Llisterri, J., Carbó, C., Machuca, M. J., Mota, C. de la, Riera, M. y Ríos, A. (2004). La conversión de texto en habla: aspectos lingüísticos. En M. Martí y J. Llisteri (eds.), Tecnologías del texto y del habla (pp. 145-186). Edicions de la Universitat de Barcelona – Fundación.
Machuca, M., Ríos, A. y Llisterri, J. (2014). Conocimiento fonético y fonética judicial. Quaderns de Filología: Estudis Lingüístics, 19, 95-111. https://ojs.uv.es/index.php/qfilologia/article/view/5188/4989
Mena, J. y Rojas, J. (2021). Estado del arte del reconocimiento de voz artificial. [Tesis para optar el título de ingeniero de sistemas y computación, Universidad Tecnológica de Pereira]. https://repositorio.utp.edu.co/server/api/core/bitstreams/a39928f4-b645-46a8-999d-54ba71ae00fd/content
Morrison, G. (2011). La comparación forense de la voz y el cambio de paradigma (C. Curiá, trad.). Estudios Fónicos/Cuadernos de Trabajo, (1), 1-38. (Obra original publicada en 2009)
Muñoz, R. (2020). TgDraw [Praat plug-in] (versión 0.3) [Software]. https://rolandomunoz.github.io/praat_tools/tg_draw.html
Olsson, J. (2008). Forensic Linguistics (2.a ed.). Continuum.
Peña, J. (2022). Inteligencia artificial para la seguridad jurídica. Superando el problema de la cognoscibilidad del derecho. Revista Oficial del Poder Judicial, 14(17), 55-117. https://revistas.pj.gob.pe/revista/index.php/ropj/article/view/568/754
Ramírez, S. (2023, 9 de septiembre). Clonan voces de personas con IA para estafar o fingir secuestros: al menos 55 casos en el Perú. El Comercio. https://elcomercio.pe/lima/clonacion-de-voz-para-estafar-con-inteligencia-artificial-como-funciona-esta-modalidad-y-que-recomendaciones-seguir-inseguridad-deepfake-ciberdelincuencia-hackers-secuestros-noticia/?ref=ecr
Rosas, C., Sommerhoff, J., Sáez, C. y Saavedra, S. (2011). Comparación de voz bajo el cociente de probabilidad en el caso de Luis Tralcal. Revista de Lingüística Teórica y Aplicada, 52(1), 13-33. https://www.scielo.cl/pdf/rla/v52n1/art_02.pdf
San Segundo, E. (2022). How deepfake is your voice? Understanding the linguistic foundations of deepfakes. Github. https://eugeniasansegundo.github.io/project/deepfakes/
Speech Techonology Center. (2015). SIS II (versión 2.6.357) [Software Trial]. https://es.speechpro.com/product/analisis/ikarlab#tab3
Torres, F. (2023). Identificación de locutor en el marco de la fonética forense en el Perú. [Tesis de maestría]. Pontificia Universidad Católica del Perú.
Univaso, P. (2016). Identificación forense de hablantes: un tutorial. https://www.researchgate.net/publication/303639465_Univaso_Tutorial_Identificacion_Forense_de_Hablantes_2016_2
Univaso, P., Gurlekian, J., Martínez Soler, M. y Stalker, G. (2020). FORENSIA: un sistema de identificación forense por voz. Anales de SID 2020. Simposio Argentino de Informática y Derecho (JAIIO), 116-130.
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