Методологические основы криминалистической фоноскопии

Представляемые на фоноскопическую экспертизу фонограммы Могут быть получены следующим образом:

- в результате осуществления контроля записи телефонных и Иных переговоров по постановлению следователя (на основании судебного решения) или по письменному заявлению потерпевшего, свидетеля или их близких родственников (при наличии угрозы со- ^вершения насилия, вымогательства и других преступных действий); Фонограммы приобщаются в полном объеме к материалам уголовного дела в качестве вещественного доказательства на основании Постановления следователя и в порядке ст.

- в результате применения в ходе оперативно-розыскных мероприятий технических средств, которые используются в доказывании (на основании ст. 89 УПК РФ и ст. 11 Федерального закона «Об оперативно-розыскной деятельности»)¹, если они отвечают требованиям ст. 86, 87, 88 УПК РФ, регламентирующих собирание, проверну и оценку доказательств;

- получены и представлены для приобщения их к уголовному дену в качестве доказательств подозреваемым, обвиняемым, а также покорпевшим, гражданским истцом, гражданским ответчиком и их Представителями, а также защитником, который также вправе собирать доказательства путем получения предметов, документов и иных ведений для осуществления юридической помощи (ст.86 УПК РФ)^{[25] [26];}

- как объекты, предположительно связанные с совершением И сокрытием преступления, могут быть обнаружены и изъяты при осмотре (ст. 176 УПК РФ), при обыске (ст. 182, 184 УПК РФ), выемке (ст. 183 и 185 УПК РФ).

Собранные фонограммы приобщаются к материалам уголовного дела в качестве вещественных доказательств (после их осмотра и прослушивания в соответствии с требрваниями ст. 81, 176 и 177 УПК РФ)· Результаты осмотра отражаются в протоколе осмотра и прослушивания фонограммы (с соблюдением требований ч. 3 ст. 180 УПК РФ).

Фонограммы могут быть получены при производстве следственных и иных процессуальных действий (ст. 164, 166, 186, 189, 190, 259 УПК РФ); они хранятся при уголовном деле, по существу, являясь иными документами, прилагаемыми к соответствующим протоколам.

Фонограмма (как объект судебной фоноскопической экспертизы по способу отображения и фиксации на магнитном носителе признаков динамического события) содержит как речевую, так и неречевую, иную звуковую информацию о природе и свойствах источника, среде распространения, способе фиксации и свойствах звукозаписывающего устройства, носителе записи и т. д.

Источниками звуковых сигналов могут быть люди, другие объекты живой и неживой природы. Поэтому объектом конкретного экспертного исследования могут быть любой из компонентов, составляющих звуковой сигнал (как речевой, так и неречевой), и следы звукозаписывающей аппаратуры, зафиксированные на фонограмме (в целях установления двойств их источника И соответствия условиям и фактическим событиям, имевшим место при производстве записи). По виду содержащейся на фонограммах речевой (вербальной) информации записываемые сигналы имеют физическую (акустическую) и ментальную (лингвистическую) сущность.

Таким образом, объектами судебной фоноскопической экспертизы являются носители записи, содержащие сигналы звуковой информации (речевой или неречевой), и устройства трансмиссии и записи звука.

По своим свойствам, происхождению и природе фонограммы И устройства передачи и звукозаписи являются новым (отличающимся от всех остальных родов и видов) объектом судебных экспертиз. Исторически сложилось, что идентификация говорящего по голосу и речи - одна из основных задач фоноскопической экспертизы.

В теории распознавания образов классической задачей считается разделение процесса определения личности говорящего на верификацию и идентификацию. Под верификацией подразумевается следующая ситуация. Говорящий объявляет, кто он такой (называет свою фамилию, PIN-код или другим способом заявляет о своей индивидуальности).

Заявление об индивидуальности (а, следовательно, и о праве доступа к тем или иным системам, средствам, информации и т.п.) может сделать как истинный носитель данной индивидуальности, так и злоумышленник. Вероятность, с которой система не должна пропускать «чужого», рассчитывается исходя из риска несанкционированного Доступа злоумышленника.

В целом система верификации может быть охарактеризована Двумя вероятностями: ошибки 1-го рода («захват» ложной цели или, в нашей интерпретации, принятие злоумышленника за зарегистрированного пользователя) и ошибки 2-го рода («пропуск» цели или отказ признать зарегистрированного пользователя).

Каждая система верификации может перестраиваться таким образом, что ошибки одного рода могут быть уменьшены за счет увеличения ошибок другого рода (даже при сохранении всех других факторов, ДДияющих на вероятность ошибки: длительность и характер речевого сообщения, помехи и т. п.). Изменение соотношения ошибок 1-го и 2-го Рода достигается за счет изменения порога принятия решения.

В отличие от верификации, идентификация подразумевает следующую ситуацию. Имеется ограниченная и строго контролируемая группа зарегистрированных пользователей системы. При Поступлении речевого сигнала на вход системы идентификации по полосу она должна определить, кто из списка зарегистрированных Пользователей в настоящий момент вступает в речевой контакт с системой ограниченного доступа.

В определенном смысле задача идентификации говорящего проще задачи верификации: исключена ситуация наличия возможного Соумышленника. Разделение же допущенных пользователей (особенно при их небольшом количестве) может оказаться более простой Сдачей, чем задача верификации. Система может быть охарактеризована средней вероятностью правильной идентификации.

К сожалению, на практике ситуация «чистой» идентификации на закрытом множестве возникает довольно редко (анализ и протоколирование переговоров экипажей, выявление каналов утечки информации при контроле телефонных разговоров и т.

В большинстве случаев возникает ситуация так называемой «открытой идентификации» {open set identification): ситуация аналогична верификации, но отличается тем, что пользователь не объявляет свою индивидуальность (фамилию, PIN-код или другой индекс индивидуальности) и система должна сверить поступивший речевой сигнал со всеми речевыми эталонами зарегистрированных пользователей. Таким образом, задача открытой идентификаций совпадает с задачей многократной верификации.

Следует отметить еще один специфический вариант задачи верификации, когда злоумышленник не пытается получить доступ к системе ограниченного пользования. Он предоставляет сделать это санкционированному (зарегистрированному) пользователю системы. Например (и это наиболее вероятная ситуация), это закрытый канал связи; после того как доступ к системе открыт, злоумышленник может заменить санкционированного пользователя и попытаться получить доступ к интересующей его информации или передать в систему связи какие-либо команды.

Задача системы идентификации в такой ситуации - обнаружить смену индивидуальности говорящего. Очевидно, что смена говорящего (т.е. смена зарегистрированного пользователя злоумышленником) будет происходить скорее всего во время паузы. Таким образом, после каждой паузы необходимо подтверждать идентичность говорящего. Основной задачей для системы в этом случае является вскрытие самого факта проникновения злоумышленника в канал связи.

Для задачи идентификации критическим параметром является число дикторов в эталонном множестве, так как вероятность ошибки будет стремиться к 1 при бесконечно большом числе дикторов. В то же время надежность верификации не связана с числом дикторов в эталонном множестве, однако необходимо иметь широкий набор отличительных признаков голоса. При отождествлении голоса с конкретным субъектом требуется характеризовать результаты этого процесса «степенью близости» в статистическом смысле.

Следовательно, при решении задачи криминалистической идентификации на открытом множестве, когда неизвестный голос может с определенной долей вероятности не принадлежать ни одному из субъектов эталонного множества, качество распознавания снижается из-за большого числа субъектов эталонного множества (численность населения Земли), а возможность распознавания голоса как постороннего требует полного описания статистических характеристик речи. Именно поэтому в экспертизе применяются не автоматические, а автоматизированные системы идентификации.

По способу решения задачи идентификации системы могут быть разделены на автоматические и автоматизированные (экспертные). Экспертные методы появились в связи с присущей человеку способностью различать индивидуальные голоса. При этом субъективная экспертиза может опираться как на слуховой анализ речевых сообщений, так и на анализ видеограмм, т. е. на то или иное визуально анализируемое изображение речевого сигнала (например, сонограмм, спектрограмм и т. д.).

Преимуществом слухового анализа является то, что способность определения индивидуальности на слух является имманентно присущей речеслуховой системе человека. К сожалению, работ, связанных с анализом этой особенности человека, очень мало. Скорее всего, слуховой анализ знакомых и незнакомых голосов использует разные процедуры.

Однако следует учитывать два фактора, которые дают некоторые преимущества слуховым методам анализа индивидуальности говорящего.

Во-первых, слуховая система использует различительные признаки, отличающиеся от тех, которые используются большинством автоматических систем. Голоса, очень похожие субъективно, хорошо различаются автоматическими системами, и наоборот.

На практике может быть использована двухступенчатая процедура Идентификации говорящего: автоматическая система производит отсев кандидатов, не допуская при этом ошибок второго рода (пропуска цели); тем самым сокращается объем работы эксперта по слуховому анализу для принятия окончательного решения и сохраняется возможность сравнивать по субъективным различительным признакам голоса, плохо различимые системой автоматической идентификации говорящего.

Во-вторых, речеслуховая система для идентификации говорящего использует, как правило, яркие отличительные черты, характерные именно для данного индивидуума. Для систем автоматической идентификации, напротив, характерен статистический подход, Который не адекватен индивидуальным различительным признакам: Наличие какой-либо патологии голоса или речи, яркие акцентные Или диалектные черты, заикание и т.

При этом следует отметить, что речеслуховая система использует параллельно и индивидуальные признаки речевого сигнала, имеющие вероятностный характер: высота голоса, тембр и др. Таким образом, слуховая система использует не только иные признаки (чем ныне существующие автоматические системы идентификации говорящего), но и принципиально другой подход к решению задачи идентификации.

Помимо слуховых методов, при субъективной оценке индивидуальности говорящего возможно использование зрительного анализа тех или иных видов визуализированного речевого сигнала. Преимуществом такого метода является возможность длительного анализа картинок «видимой речи». Однако сама возможность идентификации говорящего с помощью того или иного визуального анализа в научном плане слабо обоснована.

В 60-х гг. в США была популярна методика анализа визуало- грамм Керста. Она была даже принята как официальная для доказательства в суде. Однако после одного из громких судебных процессов ряд ведущих специалистов признал, что реально экспертиза по методике Керста не достоверна. В настоящее время визуальные методы используются как вспомогательные.

Среди речевых исследований за рубежом в некриминалистических целях автоматическая идентификация говорящего занимает одно из ведущих мест, что обусловлено необходимостью обеспечения безопасности и расширением сферы коммерческого применения речевых технологий. Распознаванием говорящего занимаются десятки организаций (от крупных корпораций до небольших групп).

В частности, в Европе с 1995 г. действует специализированная программа COST 250 «Автоматическое распознавание говорящего в телефонных сетях». Программа предусматривает: отбор помехоустойчивых признаков для идентификации/верификации говорящего; изучение эргономических вопросов взаимодействия человека и машины; изучение возможных приложений систем идентификации/верификации и определение их коммерческой и социальной приемлемости.

Надо отметить, что речь человека образуется в результате сложной последовательности преобразований на различных уровнях: интеллектуальном - семантическом, собственно языковом, артикуляторном и акустическом. Учитывая сложность объекта исследования - речи человека (которая в каждой речевой реализации интегрально в сложной и неоднозначной взаимосвязи содержит ментальную и физическую информацию о всех компонентах акта речевой коммуникации), только комплексный анализ признаков различных уровней позволяет эксперту прийти к обоснованному выводу.

Только анализ и оценка выявленных признаков во взаимосвязи с самим объектом (как производным интегрированных свойств личности говорящего) позволяют эксперту адекватно оценить значимость каждого признака и учесть внешние условия и факторы, влияющие на его вариативность (отделить индивидуальную вариативность признака от его межиндивидуальной вариативности).

В криминалистической фоноскопии количество не поддающихся контролю или просто неизвестных влияний не ограничено, и зафиксировать его в виде конечных статистических величин практически невозможно. Создание автоматической системы, имеющей информацию об особенностях речевой реализации, позволяет автоматически применять допуски» на условия и обстоятельства записи фонограммы (в настоящее время не реализовано ни в лабораторных, ни в промышленных условиях).

Поскольку для того, чтобы ее создать, необходимо изначально обучить автоматическую систему идентификации в лабораторных условиях ^йа множестве факторов, реализующих все мыслимые ситуации коммуникации для десятков миллиардов людей, а затем принимать решения, пригодные для использования как доказательства в судебном заседании и свидетельствующие «за» или «против» тождественности лиц, сравниваемых по голосу и речи.

Проблема возрастает при необходимости проведения точных идентификационных исследований по голосу, поскольку сопоставление голова и речи, зафиксированных на двух и более фонограммах, проводится на Фоне влияний, несопоставимых по условиям, обстоятельствам и состояниям говорящих. Эксперт подчас не только не имеет сведений о факторах, которые могли оказать влияние на речь человека в момент записи, но и йе в состоянии получить сведения о зависимости изменения речевого Параметра от степени влияния того или иного фактора.

Эта проблема осложняется еще и тем, что эксперт должен учитывать, Нго человек, чей голос записывается на магнитную ленту, не только не Старается помочь эксперту (что имеет место в системах верификации и волосового ключа»), а может, наоборот, стремиться затруднить собст- Кєнную идентификацию, по возможности изменяя голос.

Поэтому в России и за рубежом широко распространены так назы- ⁸аемые комбинированные системы, допускающие участие в процедуре дознавания опытного эксперта, обладающего специальными познания- Ми. Автомат в такой системе осуществляет только процедуру классифи- *^саЧии (а не идентификации), а окончательное решение выносится экспертом на основе соответствующих методик (где и должны быть изложены Правила оценки полученных результатов, определения существенности Паи несущественности различий и, наконец, принятия решения).

Теоретически возможно, что среди лиц, чьи образцы речи сравниваются с речью неустановленного лица на спорной фонограмме, исковое лицо может быть изначально не представлено. Для судебной фоно- топической экспертизы речевого сигнала решающими оказываются Именно знания или специальные познания эксперта (иногда в неформализованном виде) о свойствах речи человека как объекте криминалистического исследования.Важно учитывать, что анализируются не все свойства речевого сигнала, а только те, которые являются идентификационно или диагностически значимыми признаками. Иные же свойства ^чи, изучаемые лингвистами, физиологами и другими исследователями· могут и не иметь криминалистической значимости.

2.