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• W2156841861 abstract "The aim of this paper is to investigate the ways of interpreting evidence within the field of speaker recognition. Several methods – speaker verification, speaker identification and type I and type II errors statement – will be presented and evaluated in the light of judicial needs. It will be shown that these methods for interpreting evidence unfortunately force the scientist to adopt a role and to formulate answers that are outside his scientific province. A Bayesian interpretation framework (based on the likelihood ratio) will be proposed. It represents an adequate solution for the interpretation of the aforementioned evidence in the judicial process. It fills in the majority of the gaps of the other inference frameworks and allows likening the speaker recognition to the same logic than the other forensic identification evidences. Das Ziel dieses Artikel ist die Schlussfolgerungsschemen zu untersuchen, welche im Bereich der Sprechererkennung verwendet werden. Mehrere Methoden (Überprüfung des Sprechers, Identifikation des Sprechers, Darlegen der Fehler vom Typ I und II) werden in bezug auf die gerichtlichen Bedürfnisse vorgestellt und bewertet. Diese Analyse zeigt auf, dass diese Interpretationslösungen den Experten oft zwingen eine Rolle anzunehmen und Fragen zu beantworten, welche leider die reinen wissenschaftlichen Kompetenzen übersteigen. Ein Interpretationsrahmen vom Typ Bayes (basierend auf dem Wahrscheinlichkeitsverhältnis - likelihood ratio) wird präsentiert und als eine angemessene Lösung zur Interpretation des Beweises im Gerichtsprozess vorgeschlagen. Dieses Vorgehen füllt die Mehrheit der Logiklücken der anderen Schlussfolgerungssysteme auf und erlaubt die Sprechererkennung in das gleiche Interpretationsschema wie die anderen forensischen Identifikationsbeweise einzuordnen. Le but de cet article est d’investiguer les schémas d’inférence en place dans le domaine de l’identification du locuteur. Plusieurs canevas d’interprétation (vérification de locuteur, identification de locuteur, présentation des erreurs de premier et de second type) vont être présentés et évalués en regard des besoins judiciaires. Il ressortira de cette analyse que ces solutions proposées pour l’interprétation force souvent l’expert à adopter un rôle et à répondre à des questions qui vont malheureusement au-delà des seules données scientifiques. Un cadre d’interprétation de type Bayesien (basé sur le rapport de vraisemblance) sera présenté et proposé comme une solution adéquate pour l’interprétation de la preuve dans le procès. Ce canevas comble la majorité des lacunes logiques des autres systèmes d’inférence et permet d’inscrire l’identification de locuteur dans le même schéma d’inférence que les autres moyens d’identification forensiques." @default.
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