Identificación de locutor a partir de la fonética forense: aplicación del software SplitsTree4 para una organización esquemática de los datos lingüísticos

DOI: https://doi.org/10.46744/bapl.202201.014

Resumo

En este artículo se presenta una propuesta de interpretación y organización de las características fonéticas de muestras indubitadas y dubitadas a través del software SplitsTree4 con el propósito de esclarecer un presunto delito de cohecho pasivo propio en el ejercicio de la función policial en agravio del Estado. Las muestras dubitadas fueron proporcionadas por el Ministerio Público y las muestras indubitadas se obtuvieron mediante diligencias de toma de muestra de voz; asimismo, se optó por la anonimidad de los datos. Primero, se categorizaron los rasgos fonéticos pertinentes de las muestras; después, se les asignó un valor binario de existencia y no existencia; luego, la información binaria fue procesada por el software SplitsTree4 para reagrupar los rasgos de acuerdo con el universo de locutores y mostrar la compatibilidad entre las muestras indicadas. Finalmente, los resultados indican que el software SplitsTree4 cumple con el ordenamiento de los datos fonético-articulatorios para la identificación forense de voz.

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Biografia do Autor

Jhon Jimenez Peña, Oficina de Peritajes del Ministerio Público

Es licenciado en Lingüística por la Universidad Nacional Mayor de San Marcos (UNMSM). Sus intereses están centrados en la fonética y fonología de las lenguas originarias del Perú, con especial atención a la lengua arabela. Ha sido consultor en el Ministerio de Educación para la elaboración de fonologías que se han empleado en los procesos de normalización de alfabetos del arabela, ocaina y taushiro. También, ha sido docente de los cursos de Fonología y Fonología Avanzada en el Curso Internacional de Lingüística, Traducción y Alfabetización (CILTA) del Instituto Lingüístico de Verano en los años 2018, 2019 y 2020 que se imparte en la Universidad Ricardo Palma. Además, ha sido expositor para el primer «Curso-Taller de fonética forense» organizado por el CILA-UNMSM. Es miembro del grupo de investigación Dolenper: Documentación lingüística de lenguas amenazadas en el Perú (CILA-UNMSM). Actualmente, labora como perito lingüista forense en la Oficina de Peritajes del Ministerio Público-Fiscalía de la Nación y es miembro del Gabinete de Lingüística forense del CILA-UNMSM.

Fernando Aaron Torres Castillo, Oficina de Peritajes del Ministerio Público

Es licenciado en Lingüística por la Universidad Nacional Mayor de San Marcos (UNMSM), con estudios de maestría en la Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP). Sus intereses giran en torno al estudio de lenguas amerindias, entre ellas las familias quechua y arawak. Actualmente, labora como lingüista forense en la Oficina de Peritajes del Ministerio Público-Fiscalía de la Nación. Asimismo, es miembro adherente del grupo de investigación Kawsasun: Investigación intercultural para la formación docente y enseñanza de lenguas, del Instituto de Investigación de Lingüística Aplicada (CILA).

Oscar Esaul Cueva Sanchez, Universidad Nacional Mayor de San Marcos

Es egresado de Lingüística de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos (UNMSM). Sus intereses giran en torno a las áreas de fonética y fonología con especial atención al campo de la fonética acústica. Actualmente, labora como lingüista forense en la Oficina de Peritajes del Ministerio Público-Fiscalía de la Nación. Asimismo, es miembro del Gabinete de Lingüística Forense del Instituto de Investigación de Lingüística Aplicada (CILA).

Publicado
2022-06-15
Como Citar
Jimenez Peña, J., Torres Castillo, F. A., & Cueva Sanchez, O. E. (2022). Identificación de locutor a partir de la fonética forense: aplicación del software SplitsTree4 para una organización esquemática de los datos lingüísticos. Boletín de la Academia Peruana de la Lengua, 71(71), 431 - 461. https://doi.org/10.46744/bapl.202201.014
Edição
n. 71 (2022): Enero - Junio
Seção
Artigos

Copyright (c) 2022 Jhon Jimenez Peña, Fernando Aaron Torres Castillo, Oscar Esaul Cueva Sanchez

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