I truffatori utilizzano numeri virtuali telefonici quindi è impossibile poterli identificare. ma se riesci a registrare la loro voce riusciremo più prima che poi a identificarli. i truffatori non hanno ancora pensato a questo stratagemma del riconoscimento vocale. Non sanno che invece riusciremo a individuarli.

Vi spiego cosa dovete fare per identificare chi vi ha truffato. Vi riporto un caso reale. Proprio ieri un mio cliente mi ha riportato tutta la sua storia fatta di bugie e inganni.

è stato contattato dal numero: +393938258344 (numero denunciato), la persona (donna) lo ha convinto a pagare 249 euro da investire.

poi viene contattato da un'altro numero: +442045259476 (anche questo numero è stato denunciato)

poi sempre da questo numero: +393930804602 (anche questo numero è stato denunciato).

quest'ultimo numero è stato registrato. abbiamo la voce e a breve lo identificheremo. vi riporto una parte della registrazione telefonica che abbiamo anche smistato su tutti i canali telegram:

registrazione audio del truffaldino: audio

con questo audio non solo lo identificheremo, ma contatteremo la società che menziona, ossia probot24, la quale dovrà dichiarare di conoscere o non riconoscere il personaggio e, se non lo conosce, dovrà denunciarlo e manderemo il nostro dossier . E tale denuncia consentirà di ricercarlo anche sul territorio della UK.

ecco come funziona la nostra attività specialistica unica con tale fattispecie di indagine: 

 I software di Audio Recognition offrono grandi vantaggi agli esperti forensi e alle organizzazioni di sicurezza pubblica aiutandoli nell’identificazione di sospettati o criminali tramite registrazioni audio.

Grazie all’IA a breve riusciremo ad identificare le personale sui motori di ricerca utilizzando la propria voce. La piattaforma sulla quale stiamo lavorando consente di confrontare le registrazioni audio nei database degli ultimi 5 anni degli operatori telefonici. Non ci si riferisce all’operatore telefonico di colui che è indagato ma ad ampio raggio. Se, per esempio, la persona indagata ha avuto delle conversazioni telefoniche con un proprio familiare  utilizzando un qualsiasi telefono negli ultimi 5 anni (perché le registrazioni non vanno oltre) è certo che il software identifica il dna del suono comparato.

Biometria vocale e Audio Recognition (da pragmaetimos)

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

Se basta una tale tecnologia a riconoscere una voce, perché parliamo di Audio Recognition?

In ambito forense ed investigativo il Riconoscimento biometrico vocale può aiutare sicuramente a confermare o confutare l’identità di un oratore nelle registrazioni audio. Ma l’Intelligenza Artificiale su cui si basa l’Audio Recognition può andare anche oltre. Essa, infatti, non si limita a riconoscere una voce, può identificare anche i rumori di fondo. Questi possono essere degli importanti indizi per ricollegare determinate persone a dei luoghi specifici.

Speaker Diarization: integrazione nei software di Audio Recognition

Un altro elemento di grande vantaggio nelle indagini è offerto dalla diarizzazione del parlante. Essa ha il compito di identificare, in un audio dove sono presenti più voci, chi sta parlando e in che momento. Inizialmente era un lavoro che spettava agli analisti vocali e agli investigatori. L’ostacolo più grande spesso era la scarsa qualità della registrazione. Negli ultimi anni, grazie all’evoluzione del deep learning sono stati fatti importanti progressi nella Speaker Diarization. Una grande svolta è rappresentata dall’integrazione di questa tecnologia nei software di Audio Recognition.

Audio Recognition: quali vantaggi per la sicurezza pubblica?

Uno studio pubblicato su “Forensic Linguistics” 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 riuscì a riconoscere neanche la propria voce. Ricordiamo, inoltre, che l’ostacolo maggiore durante le investigazioni è la bassa qualità e i forti rumori ambientali della registrazione. Ci sono volte in cui viene scartato un audio proprio per questo motivo. È evidente che in questi casi si stanno raccogliendo dati inutilizzabili se lasciati al solo ascolto umano.

L’Intelligenza Artificiale diventa un supporto fondamentali alle indagini, nell’ambito della pubblica sicurezza. In particolare, un software di Audio Recognition può riconoscere le voci e i suoni ambientali anche in registrazioni di bassa qualità. Ci rilascia informazioni a partire da dati spesso indecifrabili dall’orecchio umano.

Questa tecnologia, consente agli esperti forensi di risparmiare innumerevoli ore altrimenti trascorse ad ascoltare registrazioni audio. Oltretutto, può analizzare contemporaneamente più dati, riuscendo in poco tempo a restituire indizi utili alle investigazioni. Grazie alla Speaker Diarization è possibile, inoltre, identificare e differenziare le voci di più relatori. Gli addetti alle indagini sono liberi, così, di dedicarsi ad attività di più alto valore aggiunto, velocizzando e migliorando le indagini e offrendo di conseguenza un servizio più efficiente nell’ambito della sicurezza pubblica.

Peculiarità di Polyphonic: Audio Recognition Software Analysis

Polyphonic è la soluzione di Audio Recognition di Pragma Etimos, scale-up innovativa che opera nel settore della Data Intelligence e Green Data. Il software si occupa della raccolta e analisi di suoni e successiva classificazione per l’individuazione di voci umane e rumori di fondo.

Ciò avviene tramite l’identificazione dell’Audioma: sommatoria di Audiosomi che compongono l’impronta vocale/suono. Questi ultimi sono l’identificativo univoco che concorre a comporre l’impronta di un suono ed è dato dalle frequenze del suono stesso.

Ogni Audioma identificato da Polyphonic può essere l’insieme di due tipi diversi di Audiosomi:

• Audiosoma umano che riconosce a chi appartiene la voce, e varie caratteristiche.
• Audiosoma rumore di fondo che riconosce l’ambiente (Aeroporto, stazione ferroviaria, bar, ristoranti, cantieri, etc).

Riuscendo a collegare questi due tipi di Audiosomi, possiamo identificare una persona a partire dal rumore di fondo con cui è stata classificata.

In conclusione Polyphonic offre servizi di:

• Identificazione impronte vocali
• Confronto vocale tra gli archivi degli operatori telefonici
• Confrontare tutte le denunce similari
• Speaker Diarization
• Identificazione della lingua
• Identificazione di genere
• Stima dell’età
• Rilevamento dell’attività vocale
• Stima della qualità del parlato