Rilevamento della menzogna: approccio basato su analisi del parlato e tecniche di apprendimento automatico

Riconoscere la verità è sempre stata una delle più importanti sfide per l’uomo, tanto da spingerlo nel corso dei secoli a sviluppare nuove tecniche che lo potessero aiutare a raggiungere questo scopo. L’obbiettivo di questo elaborato è quello di dare un’introduzione generale ad alcune delle più conosciute tecniche di Machine Learning applicabili anche al campo della “Lie Detection”, considerando come input i soli segnali vocali. Le tecniche considerate riguardano sia la pre-elaborazione del segnale di input (estrazione di features sonore e riduzione della dimensionalità delle stesse) sia la successiva fase di classificazione dei segnali. Quanto visto dal punto di vista teorico è stato successivamente applicato per modellare alcuni classificatori utili allo scopo. La fase di sperimentazione ha visto coinvolti due dataset: Real Life Deception e Psicologia. Quest’ultimo è stato acquisito da un gruppo di ricerca del Dipartimento di Psicologia Generale dell’Università degli Studi di Padova. I risultati ottenuti sono promettenti, tuttavia, sono necessarie ulteriori ricerche per migliorare le prestazioni.