SUVREL aplicado em comparação de voz para fins forenses no arcabouço bayesiano e aplicabilidade do Teorema de Bayes no ordenamento jurídico brasileiro

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2021
Autor(a) principal: Silva, Eduardo Rodrigues da
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/43/43134/tde-13072021-200952/
Resumo: Trata-se de tese que estudou a Identificação Positiva de Falantes para fins forenses. Foram escolhidas duas abordagens distintas: análise comunicativa e análise de voz. A análise comunicativa consiste na aplicação de recursos da Estilometria e da Linguística para classificação por pertencimento de um indivíduo a determinado grupo através do estudo de seu vocabulário, essencialmente, em material escrito textos, e-mails ou transcritos interceptações telefônicas judiciais. A análise de voz consiste em desenvolver ferramental estatístico para identificação de um indivíduo com base em parâmetros acústicos extraídos de gravações de voz que representem, por exemplo, frequências ressonantes provenientes de traços da conformação físico-anatômica do falante, bem como, de seus hábitos de fala idioma, dialetos, sotaques etc. Essa etapa associou, de forma inédita, as técnicas usuais de obtenção de parâmetros de voz com um método de aprendizado por relevância, o Supervised Variational Relevance Learning (SUVREL). Em análise comunicativa, buscou-se associar a razão de distinção com a base de referência do número de resultados de pesquisas no Google, mas uma barreira metodológica resultou em estimativas enviesadas. Na análise de voz, foram feitos três experimentos de separação automática de dados via Análise de Componentes Principais, antes e depois do pré-processamento com SUVREL. Os resultados iniciais mostraram significativo aumento na concentração da variância total explicada pelos três primeiros componentes principais, logo, indicativo de benefício no emprego do SUVREL em análise de voz. Definindo-se a similaridade entre vozes como sendo a superposição volumétrica dos escores no espaço PCA, um experimento com vozes de 100 homens resultou em decréscimo percentual médio de 20,44 ± 0,05 %. No contexto pericial forense, realizou-se abordagem inovadora, no âmbito do sistema judicial brasileiro, ao fazer-se a extensão da discussão sobre conciliar o preceito da presunção da não culpabilidade com a aplicação do Teorema de Bayes. Concluiu-se que, de modo semelhante às discussões em outros países, onde vigora a presunção de inocência, o cerne recai sobre o mesmo verbo epistêmico presumir e apenas a presença da dúvida mínima a priori contida nesse componente semântico já é condição suficiente para a validade da aplicação jurídica do Teorema de Bayes no contexto do ordenamento jurídico brasileiro.