All’interno dei dispositivi informatici, soprattutto smartphone, oramai i file audio compongono la maggior parte dei file presenti in memoria. Basti pensare a WhatsApp: quante comunicazioni avvengono mediante i file vocali? Questi, ovviamente, all’interno della memoria del dispositivo sono tanti piccoli file che potrebbero permettere di ricostruire quanto avvenuto, durante un’analisi informatica forense.
Dover ascoltare migliaia di file audio, però, non è cosa semplice. La trascrizione automatica, un tempo lenta e soggetta a errori, ha oggi fatto un enorme balzo in avanti grazie all’intelligenza artificiale.
Come funziona una trascrizione con l’AI
Alla base di questo processo ci sono modelli di riconoscimento vocale automatico (ASR, Automatic Speech Recognition) che analizzano le onde sonore e le traducono in testo. Tra i più noti ci sono Whisper di OpenAI, Google Speech-to-Text, IBM Watson, Amazon Transcribe e molti altri. Questi sistemi si basano su reti neurali profonde, addestrate con milioni di ore di registrazioni vocali in decine di lingue diverse.
Questi sistemi, non si limitano a trascrivere parola per parola: riescono a distinguere quando parlano più persone (diarizzazione), a interpretare le pause, a inserire punteggiatura e persino a rilevare l’emozione o l’intenzione dietro il tono di voce.
Uno dei principali vantaggi è la drastica riduzione dei tempi. Una registrazione di un’ora può essere trascritta in pochi minuti, permettendo al perito di analizzare il contenuto testuale senza dover riascoltare ripetutamente l’audio. Questo è cruciale quando si lavora sotto pressione o in presenza di scadenze giudiziarie ravvicinate.
Quali sono i vantaggi
Una trascrizione testuale permette di ricercare rapidamente parole chiave, nomi, date, riferimenti a eventi o dispositivi. In un’indagine che coinvolge decine di ore di registrazioni, questo significa poter circoscrivere immediatamente i contenuti rilevanti, semplificando l’analisi e l’eventuale estrazione delle evidenze. Questo, anche grazie all’unione dei modelli LLM (Large Language Model), come ad esempio ChatGPT o Gemini, permette di ricostruire in pochi minuti quello che in passato avrebbe richiesto ore o giorni di lavoro.
Le criticità da tenere a mente
Nonostante i progressi, i sistemi automatici non sono infallibili. Rumori forti, sovrapposizioni di voci o terminologie molto tecniche possono compromettere la precisione. Anche il rispetto della privacy e la protezione dei dati trattati durante la trascrizione sono aspetti delicati, soprattutto se si utilizzano servizi in cloud. Per questo motivo, in ambiti sensibili, si prediligono soluzioni on-premise o sistemi che garantiscano la pseudonimizzazione dei dati.
Consigli pratici e strumenti utili per trascrivere file audio nelle perizie forensi
Chi si occupa di informatica forense sa bene quanto sia prezioso poter disporre di strumenti affidabili, rapidi e possibilmente gratuiti per affrontare la mole di dati raccolti da smartphone e computer. La trascrizione automatica non fa eccezione: se integrata in modo efficace, può snellire enormemente il lavoro investigativo. Ecco quindi alcuni consigli e strumenti realmente utili da conoscere.
Per iniziare, se si desidera lavorare senza inviare i file su Internet, una delle migliori soluzioni è Whisper.cpp, una versione ottimizzata del modello Whisper di OpenAI, compilabile localmente su Windows, macOS e Linux. Non solo è gratuito, ma può essere usato anche su dispositivi non particolarmente performanti. Una volta installato, permette di trascrivere file audio direttamente da linea di comando, mantenendo così il completo controllo sul dato. È ideale in contesti dove è richiesta la massima riservatezza, come nei casi coperti dal segreto istruttorio.
Se si preferisce una soluzione con interfaccia grafica, esistono strumenti come audiotype.io o Whisper WebUI, che offrono un’interfaccia semplice per caricare e trascrivere file audio, pur basandosi sempre sul modello Whisper. Per quanto siano pensati per l’utente comune, possono comunque essere usati per perizie, a patto che non vengano caricati dati sensibili su server esterni.
Per chi ha necessità di trascrivere più file contemporaneamente, si consiglia di utilizzare script batch o automatizzazioni in Python, integrando Whisper o altri modelli tramite riga di comando. Questo permette di elaborare intere cartelle di file vocali, generando trascrizioni in formato .txt o .srt da archiviare o allegare direttamente alla relazione tecnica.
