Аудиокриминалистика
| Часть серии о |
| Судебная медицина |
|---|
 |
Аудиокриминалистика — это область криминалистики, связанная с получением, анализом и оценкой звукозаписей , которые в конечном итоге могут быть представлены в качестве допустимых доказательств в суде или другом официальном месте. [1] [2] [3] [4]
Аудиокриминалистические доказательства могут быть получены в результате уголовного расследования, проводимого правоохранительными органами, или в рамках официального расследования несчастного случая, мошенничества, обвинения в клевете или какого-либо другого гражданского инцидента. [5]
Основными аспектами аудиокриминалистики являются установление подлинности аудиодоказательств, улучшение аудиозаписей для улучшения разборчивости речи и слышимости тихих звуков, а также интерпретация и документирование звуковых доказательств, таких как идентификация говорящих, расшифровка диалогов и реконструкция преступлений. или места происшествия и сроки. [2]
В современной аудиокриминалистике широко используется цифровая обработка сигналов , при этом прежнее использование аналоговых фильтров теперь устарело. такие методы, как адаптивная фильтрация и дискретное преобразование Фурье . Широко используются [3] Последние достижения в области аудиокриминалистики включают голосовую биометрию и частотный анализ электрических сетей . [6]
История
[ редактировать ]Возможность проведения судебно-медицинской экспертизы зависит от наличия аудиозаписей, сделанных за пределами студии звукозаписи. Первые портативные магнитные магнитофоны появились в 1950-е годы и вскоре эти устройства стали использовать для получения тайных записей допросов и прослушивания телефонных разговоров, а также для записи допросов. [4]
Первым судебным делом, в котором использовались методы судебно-медицинской экспертизы в федеральных судах США, было дело Соединенные Штаты против Маккивера, которое имело место в 1950-х годах. [7] Впервые судье по делу Маккивера было предложено определить юридическую допустимость записанного разговора с участием обвиняемого. [8]
Федеральное бюро расследований США (ФБР) начало проводить судебно-медицинскую экспертизу и улучшение звука в начале 1960-х годов. [4]
Область аудиокриминалистики возникла в 1973 году во время Уотергейтского скандала . Федеральный суд поручил группе аудиоинженеров расследовать пробелы в Уотергейтских пленках президента Никсона , которые представляли собой секретные записи, сделанные президентом США Ричардом Никсоном во время пребывания в должности. Расследование обнаружило, что девять отдельных разделов жизненно важной ленты были стерты. Отчет дал начало новым методам анализа магнитной ленты. [6]
Подлинность
[ редактировать ]Цифровая аудиозапись может создать множество проблем при оценке подлинности. [9] Анализ подлинности цифровых аудиозаписей основан на следах, оставшихся в записи в процессе записи, а также на других последующих операциях редактирования. Первая цель анализа — обнаружить и определить, какие из этих следов можно извлечь из аудиозаписи, и задокументировать их свойства. На втором этапе свойства извлекаемых следов анализируются, чтобы определить, поддерживают или противоречат гипотезе о том, что запись была изменена.
Чтобы проверить подлинность аудиодоказательств, эксперту необходимо несколько типов наблюдений, таких как: проверка возможности записи, формата записи, просмотр истории документа, прослушивание всей аудиозаписи. [10]
Методы доступа к целостности цифрового звука можно разделить на две основные категории: [8]
- Контейнерная техника
- Техника, основанная на контенте
Анализ контейнера
[ редактировать ]Анализ контейнера состоит из расчета HASH , MAC и формата файла . анализа [8]
- Хэш-анализ: уникальная строка символов получается из битов и байтов аудиофайла и рассчитывается с помощью математически полученной хеш-функции. Это может быть полезно для проверки того, что в файле не произошло никаких изменений с момента выполнения его HASH-расчета до следующего экземпляра HASH-расчета.
- Метки времени MAC: Используя метки времени MAC, эксперт может определить дату и время создания файла и его модификаций, а также время его последнего доступа . Метки времени MAC генерируются блокировкой цифровой системы, но они могут быть повреждены при использовании операции копирования/передачи или при операциях редактирования.
- Формат файла: анализ некоторых параметров звука, встроенных в аудиоформат ( кодек , частота дискретизации , разрядность и т. д.).
- Заголовок: ученые могут обнаружить изменение в записи, используя информацию заголовка формата файла . В зависимости от устройства и марки может присутствовать информация о модели, серийном номере, версии прошивки, времени, дате и продолжительности записи (определяется настройками внутренних часов). Полезно записать отметки времени и сравнить их с датой и временем, заявленными записывающими специалистами относительно того, когда был создан файл. [11]
- Шестнадцатеричные данные: необработанные цифровые данные файла могут содержать полезную информацию, которую можно просмотреть в шестнадцатеричном считывателе со средством просмотра символов ASCII . Могут отображаться адреса блоков аудиоинформации, названия внешнего программного обеспечения, операции постобработки и другая полезная информация. [12]
Контент-анализ
[ редактировать ]Контент-анализ является центральной частью процесса цифровой судебно-медицинской экспертизы и основан на содержимом аудиофайла для обнаружения следов манипуляций и операций антикриминалистической обработки. Методы аудиокриминалистической экспертизы на основе контента можно разделить на следующие категории:
- Частота электрической сети (ENF)
- Сигнатура акустической среды
ЕНФ
[ редактировать ]Основная статья: Частотный анализ электрической сети
Частота электрической сети — один из самых надежных и надежных методов аудиокриминалистического анализа. [8]
Все цифровые записывающие устройства чувствительны к наведенной частоте источника питания 50 или 60 Гц, что, в свою очередь, обеспечивает идентифицируемую сигнатуру сигнала в записи. Это относится как к устройствам с питанием от сети, так и к портативным устройствам, когда последние используются вблизи кабелей передачи или оборудования, питающегося от сети. [13]
Вектор характеристик ENF получается с помощью полосовой фильтрации в диапазоне 49–51 Гц без повторной дискретизации аудиофайла, чтобы отделить форму сигнала ENF от исходной записи. Затем результаты наносятся на график и анализируются по базе данных, предоставленной поставщиком электроэнергии, чтобы доказать или опровергнуть целостность записи, обеспечивая тем самым доказательную и научную достоверность анализируемого материала. [13]
Характеристика акустической среды
[ редактировать ]Основная статья: Акустическая подпись
Аудиозапись обычно представляет собой комбинацию нескольких акустических сигналов, таких как: прямые источники, косвенные сигналы или отражения, вторичные источники и окружающий шум. Косвенные сигналы, вторичные источники и окружающий шум используются для характеристики акустической среды. [4] Тяжелая работа состоит в том, чтобы экстраполировать акустические сигналы из аудиозаписи.
Идентификацию динамической акустической среды (AEI) можно рассчитать, используя оценку реверберации и фонового шума. [8]
Улучшение звука
[ редактировать ]Улучшение звука — это судебно-медицинский процесс, целью которого является улучшение разборчивости аудиофайла путем удаления и очистки нежелательного шума из записи, которая в противном случае была бы неразборчива. [2]
Судебно-медицинские эксперты пытаются удалить эти шумы, не затрагивая исходную информацию, присутствующую в аудиофайле. Улучшение позволяет добиться лучшей разборчивости материала, что может иметь решающее значение для определения участия или неучастия лица в преступлении. [8]
Суть анализа улучшения звука заключается в обнаружении проблем с шумом и извлечении их из исходного файла. Фактически, если шум можно каким-то образом реконструировать, его можно использовать и исследовать, чтобы обеспечить его последующее удаление или ослабление. [13]
Целями судебно-медицинской экспертизы звука являются:
- Повысьте точность транскрипции
- Снизить утомляемость слушателей
- Повысить разборчивость речи
- Увеличение отношения сигнал/шум
Первым шагом процесса улучшения звука является критическое прослушивание: вся запись просматривается, чтобы сформулировать обоснованную стратегию криминалистической экспертизы. Создание клонов аудиозаписи имеет важное значение, поскольку работа над основной записью никогда не ведется, чтобы иметь оригинальный файл и иметь возможность сравнить его с ним. На протяжении всего процесса улучшения оригинал постоянно сопоставляется с исходной необработанной записью, что предотвращает любые проблемы с чрезмерной обработкой и упреждением, которые могут возникнуть позже в ходе судебного разбирательства. Следование рекомендациям и процедурам работы позволяет другому специалисту достичь тех же результатов, используя ту же обработку. [13]
Мы можем разделить мешающий звук на две категории: стационарный шум и изменяющийся во времени шум.
Стационарный шум имеет постоянный характер, например непрерывный вой, гул, грохот или шипение. Предположим, что стационарный шум занимает диапазон частот, отличающийся от интересующих сигналов, например, запись речи с устойчивым грохотом в диапазоне частот ниже 100 Гц. В этом случае можно применить фиксированный фильтр, например полосовой фильтр речи , для пропускания примерно полосы пропускания . Обычно полоса пропускания речи находится в диапазоне от 250 Гц до 4 кГц. [14] Если полоса стационарного шума занимает тот же частотный диапазон, что и полезный сигнал, простой разделительный фильтр не поможет. Однако все же возможно применить коррекцию для улучшения слышимости/разборчивости полезного сигнала. [4]
Изменяющиеся во времени источники шума обычно требуют более сложной обработки, чем стационарные источники шума, и часто не поддаются эффективному подавлению. [4]
Метод улучшения
[ редактировать ]Улучшение звука реализуется как с помощью методов временной области, автоматической регулировки усиления, так и с помощью методов частотной области, частотно-избирательных фильтров и спектрального вычитания. [15]
Автоматическая регулировка усиления
[ редактировать ]Улучшение во временной области обычно включает регулировку усиления для нормализации огибающей амплитуды записанного аудиосигнала. Обычно используется метод автоматической регулировки усиления или метод сжатия /расширения усиления, который пытается достичь постоянного уровня звука во время воспроизведения: части записи, относящиеся только к шуму, делаются тише, участки сигнала с низкой амплитудой усиливаются, а громкие проходы ослаблены или оставлены в покое.
Распространенный подход заключается в применении шумоподавителя или процесса шумоподавления к зашумленному сигналу. Шумоподавитель может быть реализован либо как электронное устройство, предназначенное для этой цели, либо как программное обеспечение для обработки на компьютере. Шумовой гейт сравнивает кратковременный уровень своего входного сигнала с заранее определенным порогом уровня. Если уровень сигнала выше порогового уровня, ворота открываются и сигнал пропускается, в противном случае, если уровень сигнала ниже порогового уровня, ворота закрываются и сигнал не проходит. Роль экзаменатора состоит в том, чтобы отрегулировать пороговый уровень так, чтобы речь могла проходить через ворота, в то время как шумовой сигнал, возникающий в тишине, блокировался. Шумоподавитель может помочь слушателю понять сигнал, который воспринимается как менее шумный, поскольку фоновый звук отключается во время пауз в разговоре. Однако шумоподавитель в его простой версии не может снизить уровень шума и одновременно усилить сигнал, когда оба присутствуют одновременно и гейт открыт. [2]
Кроме того, существуют также более совершенные системы шумоподавителей, которые используют преимущества некоторых методов цифровой обработки сигналов для разделения стробирования в разных диапазонах частот. Эти усовершенствованные системы помогают исследователю удалить определенные типы шума и шипения, присутствующие в аудиозаписи. [15]
Частотно-селективные фильтры
[ редактировать ]Частотно-избирательные фильтры — это метод, работающий в частотной области. Принцип, лежащий в основе этого метода, заключается в повышении качества записи путем избирательного ослабления тональных компонентов спектра, таких как гул, связанный с мощностью, и жужжащие сигналы. Использование многополосного звукового эквалайзера также может быть полезно для снижения внеполосного шума, сохраняя при этом интересующую полосу частот, например диапазон частот речи. [15]
Спектральное вычитание
[ редактировать ]Спектральное вычитание — это метод цифровой обработки сигналов, при котором кратковременный спектр шума оценивается по кадру, а затем вычитается из спектра коротких кадров зашумленного входного сигнала. Спектр, полученный после вычитания, используется для восстановления кадра выходного сигнала с уменьшенным шумом. Процесс продолжается для последующих кадров, чтобы создать весь выходной сигнал посредством процедуры сложения-перекрытия . [16]
Эффективность спектрального вычитания зависит от способности оценить спектр шума. Оценка обычно получается из кадра входного сигнала, который, как известно, содержит только фоновый шум, например паузу между предложениями в записанном разговоре. Самые сложные методы снижения шума сочетают в себе концепции определения уровня во временной области и спектрального вычитания в частотной области. Дополнительные модели и правила сигнала используются для отделения компонентов сигнала, которые, скорее всего, являются частью полезного сигнала, от тех, которые могут быть аддитивным шумом. [15]
Интерпретация
[ редактировать ]После аутентификации и улучшения проверенный аудиофайл необходимо оценить и интерпретировать, чтобы определить его важность для расследования. [15]
Например, в случае записи речи это означает подготовку транскрипции аудиоконтента, идентификацию говорящих, интерпретацию фоновых звуков и т. д. [15]
В 2009 году Национальная академия наук США (NAS) опубликовала отчет под названием «Укрепление судебной экспертизы в Соединенных Штатах: путь вперед». [17] В докладе содержится резкая критика многих областей криминалистики, в том числе аудиокриминалистики, которая традиционно опирается на субъективный анализ и сравнение.
Важность и надежность судебно-медицинских доказательств зависят от разнообразия вкладов в расследование. Почти всегда присутствует некоторый уровень неопределенности, поскольку обычно аудиомедицинские доказательства интерпретируются с учетом объективных и субъективных соображений.
Хотя в научном исследовании неопределенность можно измерить с помощью некоторых показателей, а текущий анализ может дать дополнительную информацию в будущем, судебно-медицинская экспертиза обычно не подлежит постоянной проверке. Решение должно быть вынесено во время слушания дела, поэтому суду необходимо взвесить различные доказательства и оценить уровень возможных сомнений. [18]
См. также
[ редактировать ]Ссылки
[ редактировать ]- ^ Фил Манчестер (январь 2010 г.). «Введение в судебно-медицинскую экспертизу» . Звук на звуке.
- ^ Jump up to: а б с д Махер, Роберт К. (март 2009 г.). «Аудиокриминалистическая экспертиза: подлинность, усиление и интерпретация». Журнал обработки сигналов IEEE . 26 (2): 84–94. дои : 10.1109/msp.2008.931080 . S2CID 18216777 .
- ^ Jump up to: а б Александр Гельфанд (10 октября 2007 г.). «Эксперты по аудиокриминалистике раскрывают (некоторые) секреты» . Проводной журнал. Архивировано из оригинала 8 апреля 2012 г.
- ^ Jump up to: а б с д и ж Махер, Роберт С. (2018). Принципы судебно-медицинской экспертизы . Чам, Швейцария: Springer. ISBN 9783319994536 . OCLC 1062360764 .
- ^ Махер, Роберт К. (лето 2015 г.). «Прислушиваемся в зале суда: судебно-медицинская акустика» (PDF) . Акустика сегодня . 11 : 22–29.
- ^ Jump up to: а б Уильямс, Кристофер (1 июня 2010 г.). «Мет-лаборатория заявляет о «крупнейшем прорыве со времен Уотергейта » . Регистр . Проверено 15 сентября 2021 г.
- ^ Окружной суд США, Южный округ, Нью-Йорк. (1958). США против Маккивера, 169 F. Supp.426 (SDNY, 1958).
- ^ Jump up to: а б с д и ж Закария, Мохаммед; Хан, Мухаммад Хуррам; Малик, Хафиз (9 января 2017 г.). «Цифровая мультимедийная аудиокриминалистика: прошлое, настоящее и будущее» . Мультимедийные инструменты и приложения . 77 (1): 1009–1040. дои : 10.1007/s11042-016-4277-2 . ISSN 1380-7501 . S2CID 254830683 .
- ^ Бриксен, Э.Б. (2007). «Методы аутентификации цифровых аудиозаписей». В материалах 122-го съезда Общества аудиоинженеров . Вена, Австрия.
- ^ Кениг, Бельгия (1990). «Аутентификация судебно-медицинских аудиозаписей». J Audio Eng Soc . 38 : 3–33.
- ^ Кениг, Бельгия; Лейси, DS (2012). «Криминалистический анализ подлинности данных заголовка в перекодированных файлах WMA из небольших аудиомагнитофонов Olympus». J Audio Eng Soc . 60 : 255–265.
- ^ Кениг, Бельгия; Лейси, DS (2009). «Судебная аутентификация цифровых аудиозаписей». J Audio Eng Soc . 57 : 662–695.
- ^ Jump up to: а б с д «Введение в судебно-медицинскую экспертизу» . www.soundonsound.com . Проверено 28 июня 2022 г.
- ^ «Определение: частота голоса» .
- ^ Jump up to: а б с д и ж Махер, Роберт С. (2010). «Обзор аудиокриминалистики». Интеллектуальный мультимедийный анализ для приложений безопасности . Исследования в области вычислительного интеллекта. Том. 282. стр. 127–144. дои : 10.1007/978-3-642-11756-5_6 . ISBN 978-3-642-11754-1 .
- ^ Болл, С. (1979). «Алгоритм спектрального вычитания для подавления акустического шума в речи» . ИКАССП '79. Международная конференция IEEE по акустике, речи и обработке сигналов . Том. 4. Институт инженеров электротехники и электроники. стр. 200–203. дои : 10.1109/icassp.1979.1170696 .
- ^ Национальная академия наук США (НАН). «Укрепление судебной экспертизы в Соединенных Штатах: путь вперед» (PDF) .
- ^ Моррисон, Джеффри Стюарт (2011). «Измерение достоверности и надежности судебно-медицинских систем отношения правдоподобия» . Наука и справедливость . 51 (3): 91–98. doi : 10.1016/j.scijus.2011.03.002 . ISSN 1355-0306 . ПМИД 21889105 .