Le projet VoxCrim, un projet financé par l'ANR
Le projet ANR VoxCrim concerne l’identification des individus par leur voix dans le domaine criminalistique et, plus exactement, la « comparaison de voix » pour la sécurité nationale et l’expertise judiciaire. VoxCrim propose un cadre scientifique objectif et validé pour la comparaison de voix, quel que soit le type de méthode employée (automatique ou phonétique). VoxCrim propose également d’objectiver scientifiquement les possibilités de mise en œuvre d’une comparaison de voix.
Ce projet permettra à terme aux laboratoires de police technique et scientifique d’adjoindre la comparaison de voix à leur démarche normative de type 17025 des laboratoires de police technique et scientifique. Voxcrim a pour ambition de diffuser les principes et intérêts d’une démarche qualité dans le domaine de la comparaison de voix auprès de la communauté de la parole mais aussi auprès des acteurs du système judiciaire (police, magistrats). Pour cela, des journées thématiques seront organisées pour la dissémination des connaissances et des problématiques traitées auprès du public concerné. De plus, les doctorants et post-doctorants recrutés au sein des laboratoires partenaires feront des stages « pratiques » à la SDPTS et à l’IRCGN pour comprendre les problématiques de ces services opérationnels. VoxCrim formera, ainsi, un large groupe de scientifiques spécialistes de la comparaison de voix dans le domaine criminalistique, palliant ainsi une faiblesse souvent remarquée en France.
Objectifs
Box-Rule
Le concept de Box-Rule reprend la méthodologie et la base de données du projet ANR Fabiole dont les attendus ont été étendus. Les outils ainsi que la base de données seront améliorés et packagés pour permettre une meilleur diffusion aux partenaires du consortium.
Le concept de Box-Rule définit un ensemble de conditionsde mise en œuvre de la comparaison de voix parfaitement défini, à l’intérieur duquel une certification est possible.
PTSVox
Contexte « terrain »
Mesurer l'influence du milieu socio-culturel et linguistique à partir d'enregistrements en condition micro et GSM .
Analyses acoustiques
Mise en évidence des indices pertinents pour la caractérisation de la qualité de la voix à partir des enregistrements de la base.
Perception
Évaluation de la capacité des auditeurs dans la discrimination des voix, et de l'utilisation des descripteurs acoustiques.
Publications
- Bousquet, P-M., Rouvier, M. (2019). On robustness of unsupervised domain adaptation for speaker recognition. INTERSPEECH 2019.
- Ferragne, E., Gendrot, C., & Pellegrini, T. (2019). Towards phonetic interpretability in deep learning applied to voice comparison. Proc. International Congress of Phonetic Sciences (IPChS 2019).
- Gendrot C., Ferragne, E., & Pellegrini, T. (2019). Deep learning and voice comparison: phonetically-motivated vs. automatically-learned features. Proc. International Congress of Phonetic Sciences (IPChS 2019).
Coordinateurs du projet
Jean-François Bonastre
Laboratoire Informatique d'Avignon
jean-françois.bonastre@univ-avignon.fr
