{"id":18449,"date":"2021-09-09T10:54:24","date_gmt":"2021-09-09T10:54:24","guid":{"rendered":"http:\/\/pragmaetimos.com\/it\/?p=18449"},"modified":"2024-04-30T12:39:02","modified_gmt":"2024-04-30T10:39:02","slug":"audio-recognition-sicurezza-pubblica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pragmaetimos.com\/it\/audio-recognition-sicurezza-pubblica\/","title":{"rendered":"Audio Recognition: un nuovo orizzonte per la sicurezza pubblica e l\u2019investigazione forense"},"content":{"rendered":"

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I software di Audio Recognition<\/strong> offrono grandi vantaggi agli esperti forensi e alle organizzazioni di sicurezza pubblica aiutandoli nell\u2019identificazione di sospettati o criminali tramite registrazioni audio.<\/p>\n

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Biometria vocale e Audio Recognition<\/strong><\/h2>\n

Abbiamo spiegato in un precedente articolo sul Riconoscimento biometrico vocale<\/a> che si tratta di una tecnologia in grado di identificare una persona a partire dalle caratteristiche biometriche della voce.<\/p>\n

Se basta una tale tecnologia a riconoscere una voce, perch\u00e9 parliamo di Audio Recognition<\/strong>?<\/p>\n

In ambito forense ed investigativo il Riconoscimento biometrico vocale<\/strong> pu\u00f2 aiutare sicuramente a confermare o confutare l\u2019identit\u00e0 di un oratore nelle registrazioni audio. Ma l\u2019Intelligenza Artificiale <\/strong>su cui si basa l\u2019Audio Recognition<\/strong><\/a> pu\u00f2 andare anche oltre. Essa, infatti, non si limita a riconoscere una voce, pu\u00f2 identificare anche i rumori di fondo. Questi possono essere degli importanti indizi per ricollegare determinate persone a dei luoghi specifici.<\/p>\n

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Speaker Diarization: integrazione nei software di Audio Recognition<\/strong><\/h3>\n

Un altro elemento di grande vantaggio nelle indagini \u00e8 offerto dalla diarizzazione del parlante. Essa ha il compito di identificare, in un audio dove sono presenti pi\u00f9 voci, chi sta parlando e in che momento. Inizialmente era un lavoro che spettava agli analisti vocali e agli investigatori. L\u2019ostacolo pi\u00f9 grande spesso era la scarsa qualit\u00e0 della registrazione. Negli ultimi anni, grazie all\u2019evoluzione del deep learning <\/strong>sono stati fatti importanti progressi nella Speaker Diarization<\/strong>. Una grande svolta \u00e8 rappresentata dall\u2019integrazione di questa tecnologia nei software di Audio Recognition<\/strong>.<\/p>\n

[\/et_pb_text][et_pb_image src=”https:\/\/pragmaetimos.com\/it\/wp-content\/uploads\/2021\/09\/SpeakerDiarization.png” alt=”SpeakerDiarization -Sicurezza pubblica- Audio Recognition” title_text=”SpeakerDiarization -Sicurezza pubblica- Audio Recognition” align=”center” _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=”4.17.1″ _module_preset=”default” header_2_font=”|||||on|||” header_2_font_size=”27px” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

Audio Recognition: quali vantaggi per la sicurezza pubblica?<\/strong><\/h2>\n

Uno studio pubblicato su \u201cForensic Linguistics\u201d nel 2000, ha dimostrato come il tasso di riconoscimento delle voci a partire da una registrazione audio, anche tra conoscenti, risultasse essere piuttosto basso. Addirittura ci fu un volontario che non riusc\u00ec a riconoscere neanche la propria voce. Ricordiamo, inoltre, che l\u2019ostacolo maggiore durante le investigazioni \u00e8 la bassa qualit\u00e0 e i forti rumori ambientali della registrazione. Ci sono volte in cui viene scartato un audio proprio per questo motivo. \u00c8 evidente che in questi casi si stanno raccogliendo dati inutilizzabili se lasciati al solo ascolto umano.<\/p>\n

L\u2019Intelligenza Artificiale <\/strong>diventa un supporto fondamentali alle indagini, nell\u2019ambito della pubblica sicurezza. In particolare, un software di Audio Recognition<\/strong> pu\u00f2 riconoscere le voci e i suoni ambientali anche in registrazioni di bassa qualit\u00e0. Ci rilascia informazioni a partire da dati spesso indecifrabili dall\u2019orecchio umano.<\/p>\n

Questa tecnologia, consente agli esperti forensi di risparmiare innumerevoli ore altrimenti trascorse ad ascoltare registrazioni audio. Oltretutto, pu\u00f2 analizzare contemporaneamente pi\u00f9 dati, riuscendo in poco tempo a restituire indizi utili alle investigazioni.\u00a0Grazie alla Speaker Diarization<\/strong> \u00e8 possibile, inoltre, identificare e differenziare le voci di pi\u00f9 relatori. Gli addetti alle indagini sono liberi, cos\u00ec, di dedicarsi ad attivit\u00e0 di pi\u00f9 alto valore aggiunto, velocizzando e migliorando le indagini e offrendo di conseguenza un servizio pi\u00f9 efficiente nell\u2019ambito della sicurezza pubblica.<\/p>\n

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Peculiarit\u00e0 di Polyphonic: Audio Recognition Software Analysis<\/strong><\/h2>\n

Polyphonic \u00e8 la soluzione di Audio Recognition di Pragma Etimos<\/strong>, scale-up innovativa che opera nel settore della Data Intelligence<\/strong> e Green Data<\/strong>. Il software si occupa della raccolta e analisi di suoni e successiva classificazione per l\u2019individuazione di voci umane e rumori di fondo.<\/p>\n

Ci\u00f2 avviene tramite l\u2019identificazione dell\u2019Audioma<\/strong>: sommatoria di Audiosomi<\/strong> che compongono l\u2019impronta vocale\/suono. Questi ultimi sono l\u2019identificativo univoco che concorre a comporre l\u2019impronta di un suono ed \u00e8 dato dalle frequenze del suono stesso.<\/p>\n

Ogni Audioma<\/strong> identificato da Polyphonic pu\u00f2 essere l\u2019insieme di due tipi diversi di Audiosomi:<\/p>\n