[en] This TFG compares several algorithm for likelihood ratio (LR) computation, in real forensic enviroments. The implementation framework is automatic speaker recognition systems used for real forensic cases. LR are actually recommended to issue evaluative conclusions on forensic reports in Europe. In the first part, three popular LR computation methods are used for calculating LR based on scores from a biometric system: Logit Regression (LogReg), maximum likelihood Gaussian modeling (Gauss-ML) and Gaussian Kernel Density Funtion (KDF). Comparison of these methods is carried out in the context of the 2012 NIST speaker recognition evaluation (NIST SER 2012), where various call scenarios and realistic conversational speech microphone are present. This analysis shows tipical problems in this scenarios like database mismatch, model overfitting… In the second part it is proposed the use of bayesian gaussian modeling , recently proposed as an alternative for the three methods proposed before. It is concluded that when there is lots of train data this methods is equivalent to Gauss-ML. However, if there is few train data, bayesian method outperforms widely Gauss-ML. Finally, this TFG shows an original framework application: a real forensic scenario is proposed in which de propositions defined by the case imply a considerable lack of train scores. This is a very tipical case in forensic science, as it is described. It is showed that bayesian method is much better tan Gauss-ML in this kind of scenario, computing robust and coherent LR. Furthermore, two score computing schemes (also known as anchoring schemes) can be adecuated for being used in real forensic cases, and performance it is presented for both schemes, noting that bayesian estimation is the best choice in these scenarios. Results from these section are relevant, and likely will be submitted for publication after the end of the TFG.

[es] Este TFG compara varios algoritmos de cálculo de ratios de verosimilitudes (LR), en un entorno de casos forenses reales. El marco de aplicación son los sistemas automáticos de reconocimiento de locutores utilizados en casos forenses reales. Los LR son actualmente la recomendación para emitir conclusiones evaluativas en informes forenses en Europa. En la primera parte del TFG se hace uso de tres métodos populares para calcular LR a partir de puntuaciones de sistemas biométricos (llamadas "scores" en inglés): regresión logística (LogReg), modelado gaussiano de máxima verosimilitud (Gauss- ML) y Kernel Density Function Gaussianas (KDF). La comparación de estos métodos se lleva a cabo en el contexto de la evaluación NIST 2012 de reconocimiento de locutor (NIST SRE 2012), donde se presentan varios escenarios de habla conversacional telefónica y microfónica realista. El análisis pone de manifiesto problemas típicos en este tipo de entornos, como el desajuste de bases de datos, el sobreajuste de los modelos, etc. En la segunda parte del TFG se propone el uso del modelado gaussiano bayesiano (Gauss-Bayes), propuesto recientemente como alternativa a los tres métodos analizados anteriormente. Se concluye que, cuando existe gran cantidad de datos de entrenamiento de los modelos, este método equivale a Gauss-ML. Sin embargo, si los datos de entrenamiento son escasos, Gauss-Bayes supera ampliamente en rendimiento a Gauss-ML. Posteriormente, el TFG presenta una aportación original de aplicación: se propone un escenario real en ciencia forense, en el que las proposiciones definidas en el caso dan lugar a una falta considerable de scores de entrenamiento para los modelos. Este caso es muy común en ciencia forense, tal y como se describe. Se muestra que el método Gauss-Bayes supera con creces al método Gauss-ML en este escenario, dando lugar a cálculos de LR robustos y coherentes. Más aún, se proponen dos esquemas de cálculo de scores de entrenamiento (llamados también esquemas de anclaje, o "anchoring") que pueden ser adecuados para el uso en casos forenses reales, y se presenta el rendimiento para ambos esquemas, constatando que Gauss-Bayes es la mejor opción en dichos escenarios. Los resultados de esta sección son de relevancia, y previsiblemente se enviarán para publicación tras la finalización del TFG.