Identificación de locutor a partir de la fonética forense: aplicación del software SplitsTree4 para una organización esquemática de los datos lingüísticos

• Jimenez Peña, Jhon ^[1] ; Torres Castillo, Fernando Aaron ^[1] ; Cueva Sanchez, Oscar Esaul
  1. [1] Oficina de Peritajes del Ministerio Público
• Localización: Boletín de la Academia Peruana de la Lengua (BAPL), ISSN-e 2708-2644, ISSN 0567-6002, Nº. 71, 2022 (Ejemplar dedicado a: Enero - Junio), págs. 431-461
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Speaker Identification from Forensic Phonetics: Application of SplitsTree4 Software for Schematic Organization of Linguistic Data
• Enlaces
  • Texto completo
• Resumen
  • español

    En este artículo se presenta una propuesta de interpretación y organización de las características fonéticas de muestras indubitadas y dubitadas a través del software SplitsTree4 con el propósito de esclarecer un presunto delito de cohecho pasivo propio en el ejercicio de la función policial en agravio del Estado. Las muestras dubitadas fueron proporcionadas por el Ministerio Público y las muestras indubitadas se obtuvieron mediante diligencias de toma de muestra de voz; asimismo, se optó por la anonimidad de los datos. Primero, se categorizaron los rasgos fonéticos pertinentes de las muestras; después, se les asignó un valor binario de existencia y no existencia; luego, la información binaria fue procesada por el software SplitsTree4 para reagrupar los rasgos de acuerdo con el universo de locutores y mostrar la compatibilidad entre las muestras indicadas. Finalmente, los resultados indican que el software SplitsTree4 cumple con el ordenamiento de los datos fonético-articulatorios para la identificación forense de voz.

  • English

    This article presents a proposal for the interpretation and organization of the phonetic characteristics of indubitable and dubitative samples using SplitsTree4 software, with the purpose of clarifying an alleged crime of bribery in the exercise of police functions to the detriment of the State. The dubitted samples were provided by the Public Prosecutor's Office and the indubitable samples were obtained by means of voice sampling; likewise, data anonymity was chosen. First, the relevant phonetic features of the samples were categorized; then, they were assigned a binary value of existence and non-existence; then, the binary information was processed by SplitsTree4 software to regroup the features according to the universe of speakers and show the compatibility between the indicated samples. Finally, the results indicate that the SplitsTree4 software complies with the ordering of phonetic-articulatory data for forensic voice identification.