[en] English: Nowadays, under controlled recording conditions, the state-of-the-art automatic speaker recognition systems show very good performance in discriminating between voices of speakers. However, in investigative activities (e.g., anonymous calls and wire-tapping) the conditions in which recordings are made cannot be controlled and pose a challenge to automatic speaker recognition. Some factors that introduce variability in the recordings can be the differences in the phone handset, in the transmission channel and in the recording devices. The strength of evidence, estimated using statistical models of within-source variability and between-sources variability, is expressed as a likelihood ratio, i.e., the probability of observing the features of the questioned recording in the statistical model of the suspected speaker's voice given the two competing hypotheses: the suspected speaker is the source of the questioned recording and the speaker at the origin of the questioned recording is not the suspected speaker. The main unresolved problem in forensic automatic speaker recognition today is that of handling mismatch in recording conditions. This mismatch has to be considered in the estimation of the likelihood ratio because it can introduce important errors. In this work, we handle and analyze this state-of-the-art system. The forensic automatic speaker recognition system consists of many parts, such as feature extraction and modeling. We have focused on the modeling part, training models which can be decomposed in two spaces, the speaker and session subspace. This technique, called Joint Factor Analysis, is the state-of-the-art in the speaker verification systems. Using the property of decomposition in two subspaces, we try to solve the problem of mismatched conditions adapting the session subspace of the train recordings to a new session subspace (which is under different conditions). To estimate the speaker and session subspaces, we need some databases, e.g. one database containing the traces, and another containing recordings from the suspect. These databases must be recorded in several conditions to simulate a real forensic case where mismatched is present. Examples to such recording conditions are cellular phones or fixed telephone network. Finally, an evaluation of the system is presented at the end of the work. Thanks to this evaluation, we see which recording conditions degrade more the results, what effect the mismatch have on the results and, how much the adaptation can fix these effects.

[es] Castellano: Hoy en día, bajo condiciones controladas, los sistemas de reconocimiento de locutor obtienen unos resultados muy buenos al discernir entre las voces de los hablantes. Sin embargo, en las actividades de investigación (por ejemplo, las llamadas anónimas y escuchas telefónicas) las condiciones en que las grabaciones se realizan no pueden ser controladas y representan un desafío para el reconocimiento automático de locutor. Algunos de los factores que introducen variabilidad en las grabaciones pueden ser las diferencias en el terminal telefónico, en el canal de transmisión y los dispositivos de grabación. La fuerza de la prueba, estimada utilizando modelos estadísticos de variabilidad entre locutores y variabilidad entre el mismo locutor, se expresa como un ratio de verosimilitud, es decir, la probabilidad de observar las características de la grabación cuestionada en el modelo estadístico de la voz del sospechoso dada dos hipótesis: el sospechoso es la fuente de la grabación cuestionada y el locutor en el origen de la grabación cuestionada no es el sospechoso. El principal problema sin resolver en el reconocimiento automático de locutor para las ciencias forenses es tratar con el desajuste en las condiciones de grabación. Este desajuste se debe considerar en la estimación del ratio de verosimilitud, ya que puede introducir errores importantes. En este trabajo, usamos y analizamos estos sistemas. El sistema de reconocimiento automático de locutor para las ciencias forenses se compone de muchas partes, tales como la extracción de características y el modelado. Nosotros nos hemos centrado en la parte de modelado, entrenando modelos que se puede descomponer en dos espacios, el subespacio del locutor y el de sesión. Esta técnica, llamada Análisis Factorial Conjunto (Joint Factor Analysis), es el estado del arte en los sistemas de verificación de locutor. Usando la propiedad de descomposición en dos subespacios, tratamos de resolver el problema de desajuste de condiciones adaptando el subespacio de sesión de las grabaciones de entrenamiento a un nuevo subespacio de sesión (que se encuentra bajo otras condiciones). Para la estimación de los subespacios de locutor y de sesión, necesitamos algunas bases de datos, por ejemplo, una base de datos que contenga las pruebas, y otra que contenga las grabaciones del sospechoso. Estas bases de datos deben ser grabadas bajo diferentes condiciones para simular un caso forense real donde el desajuste de condiciones está presente. Ejemplos de condiciones de grabación son los teléfonos móviles o la red fija de telefonía. Finalmente, una evaluación del sistema se presenta al final del proyecto. Gracias a esta evaluación, vemos qué condiciones de grabación degradan más los resultados, qué efecto tiene el desajuste de condiciones en los resultados y, cómo la adaptación puede arreglar estos efectos.