[ca] Català: Avui en dia, sota condicions controlades, els sistemes de reconeixement de locutor obtenen uns resultats molt bons al discernir entre les veus dels parlants. No obstant això, en les activitats d'investigació (per exemple, les trucades anònimes i escoltes telefòniques) les condicions en què les gravacions es realitzen no poden ser controlades i representen un desafiament per al reconeixement automàtic de locutor. Alguns dels factors que introdueixen variabilitat en els enregistraments poden ser les diferències en el terminal telefònic, al canal de transmissió i els dispositius de gravació. La força de la prova, estimada utilitzant models estadístics de variabilitat entre locutors i variabilitat entre el mateix locutor, s'expressa com una ràtio de versemblança, és a dir, la probabilitat d'observar les característiques de la gravació qüestionada en el model estadístic de la veu del sospitós donada dues hipòtesis: el sospitós és la font de la gravació qüestionada i el locutor de la gravació qüestionada no és el sospitós. El principal problema sense resoldre en el reconeixement automàtic de locutor per a les ciències forenses és tractar amb el desajust en les condicions de gravació. Aquest desajust s'ha de considerar en l'estimació de la ràtio de versemblança, ja que pot introduir errors importants. En aquest treball, utilitzem i analitzem aquests sistemes. El sistema de reconeixement automàtic de locutor per a les ciències forenses es compon de moltes parts, com ara l'extracció de característiques i el modelatge. Nosaltres ens hem centrat en la part de modelatge, entrenant models que es poden descompondre en dos espais, el subespai del locutor i el de sessió. Aquesta tècnica, anomenada Anàlisi Factorial Conjunt (Joint Factor Analysis), és l'estat de l'art en els sistemes de verificació de locutor. Fent servir la propietat de descomposició en dos subespais, tractem de resoldre el problema de desajustament de condicions adaptant el subespai de sessió de les gravacions d'entrenament a un nou subespai de sessió (que es troba sota altres condicions). Per a l'estimació dels subespais de locutor i de sessió, necessitem algunes bases de dades, per exemple, una base de dades que contingui les proves, i una altra que contingui les gravacions del sospitós. Aquestes bases de dades han de ser gravades sota diferents condicions per simular un cas forense real on el desajust de condicions hi és present. Exemples de condicions de gravació són els telèfons mòbils o la xarxa fixa de telefonia. Finalment, una avaluació del sistema es presenta al final del projecte. Gràcies a aquesta avaluació, veiem quines condicions de gravació degraden més els resultats, quin efecte té el desajust de condicions en els resultats i, com l'adaptació pot arreglar aquests efectes.

[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.