FAQ
PL | EN

Ustawienia prywatności (cookies)

Ta strona używa ciasteczek (cookies), dzięki którym nasz serwis może działać lepiej. Aby uzyskać więcej informacji i spersonalizować swoje preferencje, kliknij „Ustawienia”. W każdej chwili możesz zmienić swoje preferencje, a także cofnąć zgodę na używanie plików cookie na poniższej stronie.
Polityka prywatności (link otworzy się w nowym oknie)
* z wyjątkiem niezbędnych plików cookies do prawidłowego działania strony oraz realizacji obowiązków prawnych administratora
Przesuwając suwak w prawo aktywujesz konkretną zgodę. Przesuwając suwak w lewo wyłączasz taką zgodę.

Steering latent voice representations for voice reconstruction based on a witness’s memory trace

Data publikacji: 14.09.2026

Problems of Forensic Sciences (Z Zagadnień Nauk Sądowych), 2026, 145, s. 45-63

https://doi.org/10.4467/12307483PFS.26.003.23948

Autorzy

,
Jakub Olawski
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
, Polska
https://orcid.org/0009-0005-4987-8062 Orcid
Wszystkie publikacje autora →
,
Filip Kuś
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
, Polska
https://orcid.org/0009-0002-5110-1998 Orcid
Wszystkie publikacje autora →
,
Karolina Dukała
Uniwersytet SWPS
, Polska
https://orcid.org/0000-0001-9564-3102 Orcid
Wszystkie publikacje autora →
Marcin Witkowski
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
, Polska
https://orcid.org/0000-0003-2921-6502 Orcid
Kontakt z autorem
Wszystkie publikacje autora →

Pobierz pełny tekst

Drukuj drukuj Cytuj cytuj

Tytuły

Steering latent voice representations for voice reconstruction based on a witness’s memory trace

Abstrakt

This article addresses the significant scarcity of forensic tools for generating voice samples for identification parades by proposing a novel method for voice reconstruction without a reference recording. The presented solution serves as an auditory analogue to facial composites, utilizing a hybrid architecture based on machine learning and speech synthesis (XTTS). The methodology combines an iterative algorithm for selecting a base voice candidate with a specialized neural network module that allows for the modification of interpretable acoustic parameters via latent space manipulation. Technical validation confirmed the system’s effectiveness in navigating the voice space and accurately translating physical parameters into vector representations. By shifting the identification burden from error-prone verbal descriptions to direct auditory perception, the system minimizes the verbal overshadowing effect. Consequently, the proposed prototype offers promising practical implications for forensic science, providing a technological foundation for law enforcement to conduct accurate voice lineups based solely on witness memory.

Bibliografia

Pobierz bibliografię

1. Juncu S, Fitzgerald RJ. A meta-analysis of lineup size effects on eyewitness identification. Psychol Public Policy Law. 2021;27(3):295–315. doi: 10.1037/law0000311

CrossRef Następne

2. Steblay NM. Social influence in eyewitness recall: A meta-analytic review of lineup instruction effects. Law Hum Behav. 1997;21(3):283–297. doi: 10.1023/A:1024890732059

CrossRef Następne

3. eLineup. Police photo lineup software [Internet]. eLineup; 2026. Available from: https://elineup.org/Default.aspx

4. Wells GL, Turtle JW. Eyewitness identification: The importance of lineup models. Psychol Bull. 1986;99(3):320–329. doi: 10.1037/0033-2909.99.3.320

CrossRef Następne

5. Herbowski P, Słapczyńska D. Okazanie mowy w praktyce śledczej. Palestra. 2016;(7–8):43–50. doi: 10.19195/0137-1134.127.21

CrossRef Następne

6. de Jong-Lendle G, Nolan F, McDougall K, Hudson T. Voice Lineups: A practical guide. Proc 17th ICPhS. 2015 Aug;1–5.

7. Pautz N, McDougall K, Mueller-Johnson K, Nolan F, Paver A, Smith HMJ. Identifying unfamiliar voices: Examining the system variables of sample duration and parade size. Q J Exp Psychol. 2023;76(12):2804–2822. doi: 10.1177/17470218231155738

CrossRef Następne

8. Smith HMJ, Baguley T. Unfamiliar voice identification: Effect of post-event information on accuracy and voice ratings. J Eur Psychol Stud. 2014;5(1):59–68. doi: 10.5334/jeps.bs

CrossRef Następne

9. Lavan N, Burston LFK, Garrido L. How many voices did you hear? Natural variability disrupts identity perception from unfamiliar voices. Br J Psychol. 2019;110:576–593. doi: 10.1111/bjop.12348

CrossRef Następne

10. Read D, Craik FIM. Earwitness identification: Some influences on voice recognition. J Exp Psychol Appl. 1995;1(1):6–18. doi: 10.1037/1076-898X.1.1.6

CrossRef Następne

11. Fenn KM, Shintel H, Atkins AS, Skipper JI, Bond VC, Nusbaum HC. When less is heard than meets the ear: Change deafness in a telephone conversation. Q J Exp Psychol. 2011;64(7):1442–1456. doi: 10.1080/17470218.2011.570353

CrossRef Następne

12. McAllister HA, Dale RHI, Bregman NJ, McCabe A, Cotton CR. When eyewitnesses are also earwitnesses: Effects on visual and voice identifications. Basic Appl Soc Psychol. 1993;14(2):161–170. doi: 10.1207/s15324834basp1402_3

CrossRef Następne

13. Belin P, Bestelmeyer PEG, Latinus M, Watson R. Understanding voice perception. Br J Psychol. 2011;102(4):711–725. doi: 10.1111/j.2044-8295.2011.02041.x

CrossRef Następne

14. Bruce V, Young A. Understanding face recognition. Br J Psychol. 1986;77(3):305–327. doi: 10.1111/j.2044-8295.1986.tb02199.x

CrossRef Następne

15. Frowd C, Hancock P, Carson D. EvoFIT: A holistic, evolutionary facial imaging technique for creating composites. ACM Trans Appl Percept. 2004 Jul;1(1):19–39. doi: 10.1145/1008722.1008725

CrossRef Następne

16. George B, Gibson SJ, Maylin MI, Solomon CJ. EFIT-V – Interactive evolutionary strategy for the construction of photo-realistic facial composites. Proc 10th GECCO. 2008 Jul;1485–1490. doi: 10.1145/1389095.1389384

CrossRef Następne

17. van den Oord A, Dieleman S, Zen H, Simonyan K, Vinyals O, Graves A, et al. WaveNet: A generative model for raw audio. arXiv [Preprint]. 2016 Sep. arXiv:1609.03499. doi: 10.48550/arXiv.1609.03499

CrossRef Następne

18. Wang Y, Skerry-Ryan RJ, Stanton D, Wu Y, Weiss RJ, Jaitly N, et al. Tacotron: Towards end-to-end speech synthesis. arXiv [Preprint]. 2017 Mar. arXiv:1703.10135. doi: 10.48550/arXiv.1703.10135

CrossRef Następne

19. Ren Y, Ruan Y, Tan X, Qin T, Zhao S, Zhao Z, et al. Fast-Speech: Fast, robust and controllable text to speech. arXiv [Preprint]. 2019 May. arXiv:1905.09263. doi: 10.48550/arXiv.1905.09263

CrossRef Następne

20. Baas M, Kamper H. StarGAN-ZSVC: Towards zero-shot voice conversion in low-resource contexts. Commun Comput Inf Sci. 2020;1342:69–84. doi: 10.48550/arXiv.2106.00043

CrossRef Następne

21. Yao J, Yang Y, Lei Y, Ning Z, Hu Y, Pan Y, et al. Prompt-VC: Flexible stylistic voice conversion in latent space driven by natural language prompts. arXiv [Preprint]. 2023 Sep. arXiv:2309.09262. doi: 10.48550/arXiv.2309.09262

CrossRef Następne

22. ElevenLabs. Free text to speech online with lifelike AI voices [Internet]. London: ElevenLabs; 2026. Available from: https://elevenlabs.io/text-to-speech

23. Lamothe C, Thoret E, Trapeau R, Giordano B L, Sein J, Takerkart S, et al. Reconstructing voice identity from noninvasive auditory cortex recordings. eLife. 2026 Jan 8:13:RP98047. doi: 10.7554/eLife.98047

CrossRef Następne

24. Casanova E, Davis K, Gölge E, Göknar G, Gulea I, Hart L, et al. XTTS: A massively multilingual zero-shot text-to-speech model. Proc Interspeech 2024. 2024 Sep;4978–4982. doi: 10.48550/arXiv.2406.04904

CrossRef Następne

25. Radford A, Wu J, Child R, Luan D, Amodei D, Sutskever I. Language models are unsupervised multitask learners [Internet]. San Francisco: OpenAI; 2019. Available from: https://cdn.openai.com/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf

26. Jaegle A, Gimeno F, Brock A, Zisserman A, Vinyals O, Carreira J. Perceiver: General perception with iterative attention. arXiv [Preprint]. 2021 Mar. arXiv:2103.03206. doi: 10.48550/arXiv.2103.03206

CrossRef Następne

27. Heo HS, Lee B-J, Huh J, Chung JS. Clova baseline system for the VoxCeleb Speaker Recognition Challenge 2020. arXiv [Preprint]. 2020 Sep. arXiv:2009.14153. doi: 10.48550/arXiv.2009.14153

CrossRef Następne

28. Kong J, Kim J, Bae J. HiFi-GAN: Generative adversarial networks for efficient and high fidelity speech synthesis. arXiv [Preprint]. 2020 Oct. arXiv:2010.05646. doi: 10.48550/arXiv.2010.05646

CrossRef Następne

29. Allen DM. Mean square error of prediction as a criterion for selecting variables. Technometrics. 1971;13(3):469–475. doi: 10.2307/1267161

CrossRef Następne

30. Dodson CS, Johnson MK, Schooler JW. The verbal overshadowing effect: Why descriptions impair face recognition. Mem Cognit. 1997 Mar;25:129–139. doi: 10.3758/bf03201107

CrossRef Następne

31. Ardila R, Branson M, Davis K, Henretty M, Kohler M, Meyer J, et al. Common voice: A massively-multilingual speech corpus. Proc 12th Lang Resour Eval Conf. 2020 May;4218–4222. doi: 10.48550/arXiv.1912.06670

CrossRef Następne

32. Kim JW, Salamon J, Li P, Bello JP. CREPE: A convolutional representation for pitch estimation. Proc IEEE Int Conf Acoust Speech Signal Process (ICASS P). 2018 Apr;161–165. doi: 10.48550/arXiv.1802.06182

CrossRef Następne

33. Minibatch AI. Furthest Point Sampling [Internet]. Minibatch AI; 2021. Available from: https://minibatchai.com/2021/08/07/FPS.html 

34. Eyben F, Wöllmer M, Schuller B. Opensmile: The munich versatile and fast open-source audio feature extractor. Proc 18th ACM Int Conf Multimed. 2010 Oct;1459–1462. doi: 10.1145/1873951.1874246

CrossRef Następne

35. Facebook. facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 [Internet]. Hugging Face; 2021. Available from: https://huggingface.co/facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 

36. Jadoul Y, de Boer B, Ravignani A. Parselmouth for bioacoustics: Automated acoustic analysis in Python. Bioacoustics. 2024;33(1):1–19. doi: 10.1080/09524622.2023.2259327

CrossRef Następne

37. Derry JR. SciPy. In: Introduction to programming for researchers. Berkeley (CA): Apress; 2026.

38. Agarap AF. Deep learning using Rectified Linear Units (ReLU). arXiv [Preprint]. 2018 Mar. arXiv:1803.08375. doi: 10.48550/arXiv.1803.08375

CrossRef Następne

Informacje

Informacje: Problems of Forensic Sciences (Z Zagadnień Nauk Sądowych), 2026, 145, s. 45-63

Typ artykułu: Oryginalny artykuł naukowy

Tytuły:

Angielski: Steering latent voice representations for voice reconstruction based on a witness’s memory trace
Polski: Koncepcja metody modyfikacji ukrytych reprezentacji głosu w celu jego rekonstrukcji na podstawie śladu pamięciowego świadka

Autorzy

https://orcid.org/0009-0005-4987-8062

Jakub Olawski
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
, Polska
https://orcid.org/0009-0005-4987-8062 Orcid
Wszystkie publikacje autora →

Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
Polska
ROR ID:

 Ikona Research Organization Registry 00bas1c41

https://orcid.org/0009-0002-5110-1998

Filip Kuś
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
, Polska
https://orcid.org/0009-0002-5110-1998 Orcid
Wszystkie publikacje autora →

Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
Polska
ROR ID:

 Ikona Research Organization Registry 00bas1c41

https://orcid.org/0000-0003-2921-6502

Marcin Witkowski
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
, Polska
https://orcid.org/0000-0003-2921-6502 Orcid
Kontakt z autorem
Wszystkie publikacje autora →

Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie
Polska
ROR ID:

 Ikona Research Organization Registry 00bas1c41

Publikacja: 14.09.2026

Otrzymano: 31.01.2026

Zaakceptowano: 17.06.2026

Status artykułu: Otwarte __T_UNLOCK

Licencja: CC BY-NC-ND 4.0  ikona licencji

Udział procentowy autorów:

Jakub Olawski (Autor) - 25%
Filip Kuś (Autor) - 25%
Karolina Dukała (Autor) - 25%
Marcin Witkowski (Autor) - 25%

Korekty artykułu:

-

Języki publikacji:

Angielski, Polski

Steering latent voice representations for voice reconstruction based on a witness’s memory trace

cytuj

Pobierz PDF Pobierz

pobierz pliki

RIS BIB ENDNOTE