Identificação de modelos de telefones celulares a partir de impressões digitais em gravações de áudio

Abstract

A expansão do uso de semicondutores levou a uma era de digitalização da informação. Telefones fixos hoje são facilmente substituídos por smartphones que concentram uma grande quantidade de arquivos de mídia. Naturalmente, assim como em outros cenários do cotidiano, essa mudança trouxe novos desafios para os órgãos de justiça. Questões como a origem, veracidade e autoria de mídias como imagens, gravações de áudio e vídeos são algumas das preocupações presentes no campo da perícia forense. Este trabalho propõe o treinamento, avaliação e comparação de desempenho entre dois classificadores baseados em aprendizado de máquina para identificação de telefones celulares a partir de gravações de áudio.

The expansion in the use of semiconductors has led to an era of digitalization of information. Landline telephones are now easily replaced by smartphones that hold a large number of media files. Naturally, as in other daily scenarios, this change has brought new challenges for law enforcement agencies. Issues such as the origin, veracity, and authorship of media such as images, audio recordings, and videos are some of the concerns present in the field of forensics. This work proposes training, assessing, and comparing the performance of two machine learning-based classifiers for identifying cell phones from audio recordings.