Issues of bilingualism in likelihood ratio-based forensic voice comparison
Notice bibliographique
Résumé
Situated at the intersection of forensic speech science and bilingualism, this thesis focuses on the issues of language and language mismatch in forensic voice comparison (FVC) and examines their effects on features commonly used in FVC within the framework of likelihood ratios (LRs). To this end, two experiments are presented which explore (1) the performance of the alveolar fricative /s/, long-term formant distributions (LTFDs) and automatic speaker recognition (ASR) software as speaker discriminants in same-language comparisons in Canadian English and French, and (2) the performance of the features above in cross-language comparisons, following a cross-linguistic acoustic analysis of the linguistic-phonetic features. \n \nAlthough /s/ showed stronger language-independence acoustically than LTFDs, results from Experiment 1 show that /s/ performed more strongly as a speaker discriminant in French than in English, whereas the performance of LTFDs and ASR in the two languages was similar. Results from Experiment 2 show poorer performance across all features to varying extents in cross-language comparisons, which was exacerbated when appropriate reference data matching the language conditions of the case were not used. Individual-level analysis further reveals a complex mapping between acoustic and individual performance in cross-language comparisons. In particular, speakers for whom LTFDs provided the strongest discriminatory performance did not necessarily show the lowest within-speaker variation. \n \nOverall, findings from the current study contribute to our understanding of cross-language comparisons, and more generally to the area of forensic speech science, by demonstrating quantitatively the impact of language mismatch on the discriminatory potential of different linguistic-phonetic and acoustic features within the numerical LR framework, as well as the significance of case-appropriate reference data in such cases. They also demonstrate the diagnostic value of individual-level analysis in system testing and indicate the need for a more nuanced conception of within- and between-speaker variability for FVC.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,070 | 0,183 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».