Ідентифікація по голосу та мовленню. Фонетична експертиза.

#ВАКС_это_звучит_гордо

#Ілійков_проти_Апеляційної_палати_ВАКС

Мета цієї статті зблизити між собою математику та юриспруденцію. Зазвичай такі статті, які написані дуже простою мовою, дратують професійних математиків, експертів та юристів. Але ця стаття саме для них, щоб вони побачили як телевізором заколочують цвяха. Тому прошу вибачення перед спеціалістами за спрощення, та до справи.

Що юрист знає про теорію ймовірностей. Юрист знає про частотну теорію, яка каже, що якщо дуже довго підкидувати монету у гору, то кількість разів, коли випаде орел, та випаде решка буде практично однакова. І юрист знає, що можливо казати про вірогідність 50% випадіння орла. І для цієї статті ми не будемо розширювати ці знання.

Але, окрім частотного підходу, є ще Баєсова інтерпретація вірогідності, коли ймовірність відображає ступінь довіри до події.

Програмні комплекси, що працюють при ідентифікації по голосу та мовленню, працюють з Баєсовою інтерпретацією вірогідності, тобто дещо з іншою вірогідністю, незрозумілою та незвичною для юристів.

Хай у нас є мішок з шарами – червоними та білими. Але нам не відомо як про кількість шарів, так і про співвідношення червоних та білих шарів. Ми виймаємо шар з мішка, записуємо його колір, та кладемо назад. Робимо висновок відносно співвідношення білих та червоних шарів. Далі знов витягаємо шар! Але вже ми змінюємо свою гіпотезу з урахуванням попереднього результату. І так, поки не втомимося. Тобто ми змінюємо свою гіпотезу кожний раз з урахуванням попередніх досліджень, з кожним вимірюванням роблячи гіпотезу кращою. Між іншим, результат такого дослідження математики називають умовною вірогідністю.