ࡱ> 5@ 0l&bjbj22 0XX\aaaazbt}@d^XeXeXeXehhh{{{{{{{$~R6{qhh^hhh{XeXe+^}nnnh*XeXe{nh{n:nnnXed 9$#n >VERIFIKACIJA GOVORNIKA U FORENZI NOJ FONETICI Prof. dr. sc. Gordana Varoaanec-`kari Filozofski fakultet Sveu iliata u Zagrebu, Odsjek za fonetiku Ivana Lu ia 3, 10 000 Zagreb, Hrvatska gvarosan@ffzg.hr ABSTRACT After expert phonetic auditory speaker identification, speaker verification procedure in real forensic case included the comparison of cleaned recordings of conversation over GSM mobile phones and materials recorded in controlled conditions in Albanian and Croatian language. Acoustic methods used for speech materials were LTASS (AS program), acoustic-statistical procedures of difference (SDDD) and similarity index (R) for spectra. Values of F0, F1-F4, jitter (in %), shimmer (in dB) and HNR (dB) were calculated in Praat program on the basis of phonation of vocal schwa /Y/ and /a/. For the purpose of comparison, recordings in controlled conditions were filtered like the sound over GSM mobile phones. According to the phonetic description, identified male voice is of a middle pitch, hoarse phonation type, pharyngalized, tensed and laryngalized. Objective acoustic values of controlled recording confirm the phonetic description: F0 121.78 Hz, local jitter 3.2 %, local shimmer in range from 0.307 to 0.4 dB, HNR 10.31 dB. F4 on the basis of schwa 3.8 kHz. This is in concordance with the values of LTASS in controlled conditions, and F4 when filtered is decreasing in frequency and is equal to the F4 in LTASS of the speech over GSM mobile phones. The average value of SDDD is 2.82 and the average value of R is 0.90. The best results of SDDD and R in speaker identification are achieved in the comparison of recordings over GSM mobile phones and Albanian and Croatian speech in similar speech context. In different speech context of Albanian speech over GSM mobile phones and filtered Albanian speech during the interview with the phonetician, similarity index was 0.94 which confirms the identity of same person. Acoustic-statistical procedures have confirmed the identity of a person who was auditory recognized with 98% of certainty which presents unquestionable identification. Key words: forensic phonetics, speaker identification, speaker verification 1. UVOD Za razliku od naivne identifikacije pomou sluanih svjedoka, ekspertna forenzi na identifikacija podrazumijeva identifikaciju govornika pomou izvje~banih eksperata. Razvila se zahvaljujui tehni kom napretku snimanja zvuka, koji danas omoguuje vrlo kvalitetno snimanje uzoraka govora preko mobitela i telefona pri policijskom prisluakivanju. Danas se u slu ajevima potrebe identifikacije govornika snimljenih za vrijeme prisluakivanja u ambicioznijim sudskim postupcima tra~i i ekspertno fonetsko forenzi no mialjenje. U forenzi noj fonetici rabi se poseban protokol sluane identifikacije govornika, a uz sluanu analizu provode se i razli ita akusti ka mjerenja te se usporeuju rezultati. O akusti kom pristupu u forenzi noj fonetici, primjerice iscrpno izvjeatavaju Hollien (1990) i Rose (2002). Za foneti ara je posebno zanimljiva mogunost verifikacije, tj. ako osumnji eni pristaje na snimanje s foneti arem, jer ne priznaje da se njegov glas nalazi u snimkama prisluakivanja. Na taj na in foneti aru je omogueno da usporedi policijsku bazu uzoraka glasova s testnim uzorcima snimljenim u kontroliranim uvjetima tijekom verifikacijskoga postupka. To je plodno i zbog akusti ke provjere, jer se mogu usporediti izobli enja koja nastaju uslijed filtriranja s izobli enjima uzrokovanim telefonskom transmisijom. Na taj se na in dobivaju dodatne dragocjene informacije o potvrdi identifikacije ili neindetifikacije osobe. ak 95% stvarnih slu ajeva uklju uje analizu snimljenih telefonskih razgovora (Knzel 1997, Foulkes i Barron 2000). U ovome stvarnom slu aju radilo se o albanskom govorniku kojemu je hrvatski drugi jezik i trebalo ga je u verifikacijskom postupku navesti govoriti na hrvatskom i na materinskom, tj. albanskom jeziku. Naime, snimke policijskoga prisluakivanja razgovora preko mobitela i telefona sadr~avale su uzorke na oba jezika identificirane osobe, ovisno o sugovornicima i kontekstu razgovora. 2. POSTUPAK 2.1. Tehni ki postupci u utvrivanju identifikacije glasa Verifikacijskom postupku prethodilo je presluaavanje s CD snimke snimljene tijekom policijskoga prisluakivanja skupine osumnji enika u slu aju ilegalnog prebacivanja stranih dr~avljana preko granice Hrvatske. Stvarni slu aj obuhvaa airoko podru je kretanja ljudi od Bugarske, Makedonije, Crne Gore, Srbije, preko Hrvatske do Slovenije, od kuda se nastavlja daljnji transfer u druge zemlje EU. Sa CD nosa a zvuka ozna ena FA-M1 (snimka 1), montirani su svi muaki glasovi koje je fonetski forenzi ar procijenio razli itim. Sudski nalog foneti aru odnosio se na izvraenje identifikacije jedne muake osobe. Stoga su montirani parovi glasova sa snimke FA-M1 te s kontrolne snimke ozna ene PR (snimka 2) snimljene tijekom verifikacijskoga postupka u }upanijskom sudu u Zagrebu 2004. godine. Sa snimke PR (snimka 2) montirani su samo zvu ni zapisi normalne glasnoe na hrvatskom jeziku u ponavljanju za foneti arem te snimke slobodnoga govora tijekom intervjua na albanskom i hrvatskom jeziku. U monta~i su zanemareni dijelovi govora koje je foneti ar procijenio kao prikrivanje, tj. vrlo tihi govor koji utje e na promjenu svih osobina timbra glasa. 2.2. Sluana identifikacija govornika U postupku sluane identifikacije govornika prema protokolu forenzi ne fonetike (AP-SPID: Aural-perceptual Approach to Speaker Identification, prema Hollien 2002: 80) tri su izvje~bana foneti ara (uklju ujui autoricu) ukupno procjenjivali 15 parova muakih glasova ozna enih aiframa da bi se identificirala jedna muaka osoba koja se ponavlja na oba nosa a zvuka. Za svaki par izra unati su postoci i rasponi prepoznavanja. U forenzi noj fonetici ukupan rezultat to nog pogaanja za sve dimenzije treba iznositi najmanje 90% podudaranja (94% zna i potpunu identifikaciju), dok najmanji ukupni postotak to nosti utvrivanja identiteta u paru mora iznositi 80%. 2.3. Metode i postupci akusti ke analize glasa Pomoni parametri akusti ke analize glasa bili su dugotrajni prosje ni spektrovi glasa tijekom govora (LTASS) izraeni u AS programu. Nadalje su za govorne materijale koriateni akusti ko-statisti ki postupci indeksa razlika (SDDD) i indeksa sli nosti (R) meu spektrovima. Indeks razlika, tj. indeks standardne devijacije razlika distribucije (SDDD) na temelju LTASS ra una se prema formuli  EMBED Equation.3  koja ozna ava da je sigma, tj. zbroj kvadrat razlike dvaju spektrova umanjenih za srednju vrijednost suma razlike K i sve to na potenciju 0,5 (drugi korijen). Pretpostavke su: 1. u teorijskom smislu SDDD bi bio nula (0) kad bi LTASS crte bile gotovo paralelne; 2. najvea standardna devijacija bila bi kad ne bi bilo nijedne to ke podudarnosti. Indeks sli nosti (R) ra una se prema formuli  EMBED Equation.3  i obavjeatava o koli ini kovariranja dvaju spektrova, stoga je koeficijent meukorelacija. Akusti ko-statisti ke metode indeksa razli itosti i sli nosti meu spektrovima prihvaene su u usporedbi glasova u forenzi noj fonetici po evai od Harmegniesa (1985), u usporedbi glasnika, primjerice frikativa (Harmegnies, 1995), u meujezi nim usporedbama kvalitete glasa (Harmegnies i Landercy 1985, Harmegnies i dr. 1987, Bruyninckx i dr. 1991, 1994, Horga 1994) te u usporedbi kvalitete glasova prije i poslije fonetskih vje~bi (Varoaanec-`kari, 2003). Izraeni su LTASS na temelju snimki policijskoga prisluakivanja u govoru na albanskom i hrvatskom jeziku, na temelju kontrolne snimke govora testa za glas 1 i 2 na hrvatskom jeziku i slobodnoga spontanoga govora na oba jezika za dio spektraod 0 do 10 kHz i dodatno na temelju filtriranoga zvuka. Potom je snimka 2 slobodnoga govora na albanskom jeziku filtrirana da bi imala podjednake akusti ke osobine prijenosu zvuka s mobilnih telefona (GSM ureaja), ato zna i bez istaknutih niskih frekvencija i s priguaenim visokim frekvencijama. Uzorci glasa u verifikacijskom postupku filtrirani su tako da su im odsje ene frekvencije do 350 Hz, jer je i u stvarnim slu ajevima uo ljivo da se do te vrijednosti signal uglavnom uspinje i da je zbog izobli enja u niskom podru ju uo ljivija razlikovnost tek od oko 800 Hz. Odrezane su i frekvencije iznad 3,5 kHz da bi izobli enja bila sli na kao u stvarnim slu ajevima razgovora preko telefona. Hipoteza je da e se F4 s prve i F4 s druge filtrirane snimke podudarati ako se radi o istoj osobi. U forenzici se oatro raspravljalo treba li u identifikaciji govornika uzimati u obzir parametar formantne frekvencije (Knzel 2001, 2002, Nolan 2002). Rasprava se zaklju uje tvrdnjom da ne treba potpuno isklju iti formante u procesu identifikacije govornika, stoga je ovo istra~ivanje metodoloaki uzelo u obzir prirodu telefonske transmisije. Varijable na temelju fonacije /a/ i /Y/. Na temlju programa Praat izra unate su akusti ke osobine identificiranog glasa: prosje na fundamentalna frekvencija (F0), raspon F0, F1  F4, jitter (u %), shimmer (u dB) i HNR (dB). Hipoteza je da frekvencija F4 na temelju vokala schwa mora biti jednaka frekvenciji F4 na temelju duljega govora identificirane osobe, jer vrijednost F4 obavjeatava o duljini izgovornog prolaza osobe i na nju ne mo~e utjecati izgovor vokala. 3. REZULTATI I RASPRAVA 3.1. Rezultati forenzi ne fonetske sluane identifikacije govornika Samo je jedan muaki glas ozna en aiframa u parovima D-G, E-J i D-E imao vrijednosti potpune identifikacije osobe. Prepoznavanje para D-G (nepoznata muka osoba u govoru na albanskom sa snimke 1 i muka osoba u govoru na albanskom sa snimke 2) iznosi 98%, u rasponu od 95,7 do 98,6% za sve dimenzije subjektivne procjene prema protokolu forenzi ne fonetike. Prepoznavanje para E-J (nepoznata muaka osoba na hrvatskom jeziku sa snimke 1 i muaka osoba u filtriranom govoru teksta 1 tijekom verifikacijskog postupka sa snimke 2 iznosi 98%, u rasponu od 95,6 do 100%. Prepoznavanje para D-E (nepoznata muka osoba u govoru na albanskom sa snimke 1 i nepoznata muka osoba u govoru na hrvatskom sa snimke 1) iznosi 91%, u rasponu od 86,4 do 94,3% (tablica 1). Na oba se jezika pojavljuje isti retrofleksni nevibrantni izgovor glasnika /r/ (IPA znak - [(]). Takvu su artikulaciju imali svi navedeni parovi. Rezultati su pokazali da je na snimkama ifriranim D, E, G i J nedvojbeno identificirana ista osoba. Glas identificirane muke osobe fonetski se opisuje kao glas prosje ne visine muakoga glasa, faringaliziran uslijed napetosti u farinksu, hrapave fonacijske vrste, blago do umjereno auman laringaliziran glas. Tablica 1. Rezultati sluane identifikacije govornika prema protokolu forenzi ne fonetike (usporedba govora na albanskom i hrvatskom snimljenog sa GSM ureaja) REZULTATRASPONTONVisina tona109-10Promjenljivost99-10Obrasci pravilnosti1010-10KVALITETA GLASAOpa kvaliteta109-10Fonacijski tip1010-10OstaloINTENZITETPromjenljivost109-10DIJALEKTRegionalnost99-9Strani87-8Idiolekt109-10ARTIKULACIJAVokali98-10Konsonanti55-6Pogrean izgovorNazalizacija[(]99-9PROZODIJABrzina109-10Prekidi govora99-10PoremeajiSrednja vrijednost91%86,4 - 94,3% 3.2. Rezultati akusti ke analize 3.2.1. Prosje ne vrijednosti akusti kih varijabli na temelju fonacije vokala. Prosje ne vrijednosti akusti kih varijabli za identificiranoga muakoga govornika snimljenoga u verifikacijskom postupku na temelju vokala /Y/ i /a/ potvrdile su sluanu fonetsku procjenu glasa muakoga govornika sa snimke prisluakivanja na temelju govora preko telefona i GSM (snimka1). Izra unate prosje ne vrijednosti u programu Praat na temelju fonacije s kontrolne snimke 2 pokazuju da fundamentalna frekvencija od 115,26 Hz /Y/ i 121,78 Hz /a/ odgovaraju vrijednostima prosje ne visine muakih glasova (tablica 2). Tablica 2. Prosje ne vrijednosti akusti kih varijabli muakoga govornika za fonaciju vokala // i /a/ (Praat program) VOKAL //VOKAL /a/f0115,26 Hzf0121,78HNR15,24 dBHNR10,31 dBJitter (local):0,73%Jitter (local): 3,20%Jitter (local, absolute): 0,00006 sJitter (local, absolute): 0,0003 sJitter (rap): 0,33%Jitter (rap): 1,63%Jitter (ppq5): 0,38%Jitter (ppq5): 1,86%Jitter (ddp): 0,99%Jitter (ddp): 4,89%Shimmer (local): 4,50%Shimmer (local): 3,43%Shimmer (local, dB): 0,404 dBShimmer (local, dB): 0,307 dBShimmer (apq3): 2,41%Shimmer (apq3): 1,83%Shimmer (apq5): 2,52%Shimmer (apq5): 2,03%Shimmer (apq11): 3,35%Shimmer (apq11):2,88%Shimmer (dda): 7,23%Shimmer (dda): 5,48% Odnos harmoni koga i neharmoni koga zvuka ((HNR) iznosi 15,24 i 10,31 dB ato je objektivni pokazatelj aumnoga glasa. Mjera aperiodiciteta tona (lokalni jitter u %) za vokal /a/ prosje no iznosi 3,20% ato je objektivni pokazatelj hrapave fonacijske vrste, budui da referentna vrijednost od koje se odreuje patoloaka kvaliteta glasa iznosi izmeu 1  2% aperiodiciteta vremenskog obrasca vala fundamentalne frekvecije. Mjera aperiodiciteta intenziteta fundamentalne frekvencije, tj. aperiodiciteta amplitude (lokZ\x QS&@ND\B*dnt$(FblLǿhckmHsHh:{mHsHh0mHsHhSOmHsHh#mHsHh0mH sH h#H*mH sH h#mH sH hFmHsHhF5\mHsHhZhZmHsHhZmHsHhd4mHsHhZ5\mHsH4\^( x z|&."0"H"J""+++ 1"1r r r r r r r r r r r r r r r r r $a$gdFgd#$a$gdJgdZl&rH0 8 H T X d | ,"."0"H"J"T"""#,$%\%&*&&t'''''''(2((r***++·yh25mHsHhmHsHh~%mHsHhomHsHh4mHsHh45\mHsHh#5\mHsHh i5\mHsHhZ5\mHsHhZmHsHh4h4mHsHhqmHsHhZmHsHhckmHsHh0mHsH/+++,4-<-D-F---...F/H///(0n01 1"1,1N1~12222333,4:4\4444º²ªʁʁyyyqijh iUh imHsHh]>mHsHhAmHsHh5\mHsHh~%5\mHsHh i5\mHsHhomHsHh25mHsHh&(>mHsHhmHsHhqmHsHhhmHsHhokmHsHhmHsHh5\mHsHh#5\mHsH%"1144447788P<GJJJJzKjSlSTTTTTr r r (]r r r r r r r r r  x $Ifgd 6 $$Ifa$gd 6gd i $$a$gdh*$a$gd)$a$gdF44444444444555577777778888X9f9t9992:^:`:z:::|;ŽŵͭyqyiaiaiahM~mHsHh3]mHsHhqmHsHh1#mHsHh%amHsHjhh iEHUj8J h iCJUVaJh imHsHh:mHsHhh*mHsHh]>mHsHh#mHsHjh iUjhh iEHUj8J h iCJUVaJh ih ih imHsH%|;;;;;<N<P<r<<<<= =6=h=====">2>:>>>>>$?&?,?2?:?>???@@@@@>ADACCCCDhDjDDEGGTGhGGHȸȸȸȸȸȰȠȠȠРh&(>mHsHh(3mHsHhAmHsHh#mHsHh( mHsHh)mHsHh,VSmHsHh~%mHsHhmHsHh:mHsHhqmHsHh3]mHsHhM~mHsHh8mHsH8H J JJJJJJJJJKxKzKKKK-L.LPPPPPPP Q Q QQQQSܻь|tl|l|dYRYdYt j}h 6h 6h 6mHsHh 6mHsHh.MmHsHhmHsHhfmHsHh)mHsHh"=mHsHh"=h"=5\mHsHh"=h&(>5\mHsHhC>5\mHsHh i5\mHsHh)P5\mHsHhZ5\mHsHhZmHsHh&(>hAmHsHh&(>H*mHsHh&(>mHsH S4S@S\SfShSjSlSzS|S~SSST T2T4T@TBTFTHTZT\T^T`TrTtTTTTTTTTTTTTTTT U(U8U`UtUUUUUUUUVVVV%V.V7V:VƾѶƯ h4&\h 6h i\h 6h i5 h 6h ih)mHsHh 6mHsHh ih imHsHh ih"=mHsHh"=h"=mHsHhmHsHhJvmHsHhmHsHmHsHhC>hC>5\mHsHh"=5\mHsHhC>5\mHsHhi5\mHsHh 6mHsHh imHsHh 6h i5\ h4&\ j}h 6h 6h 6h i5 h 6h ih 6h i\+MVNVUVWV[VbV MMx $Ifgd 6 $$Ifa$gd 6kdU$$IflFZ Z'h ''P0h6    44 la^p[V\VeVhVmVbV MMx $Ifgd 6 $$Ifa$gd 6kd-$$IflFZ Z'h ''P0h6    44 la^pmVnV{V|V}VbV MMx $Ifgd 6 $$Ifa$gd 6kd$$IflFZ Z'h ''P0h6    44 la^p}V~VVVVbV MMx $Ifgd 6 $$Ifa$gd 6kd$$IflFZ Z'h ''P0h6    44 la^pVVVVVbV MMx $Ifgd 6 $$Ifa$gd 6kd$$IflFZ Z'h ''P0h6    44 la^pVVVVVbV MMx $Ifgd 6 $$Ifa$gd 6kd$$IflFZ Z'h ''P0h6    44 la^pVVVVVbV MMx $Ifgd 6 $$Ifa$gd 6kde$$IflFZ Z'h ''P0h6    44 la^pVVVVVbV fGMMx $Ifgd 6 $$Ifa$gd 6kd=$$IflFZ Z'h ''P0h6    44 la^pVVVVVbV MMx $Ifgd 6 $$Ifa$gd 6kd$$IflFZ Z'h ''P0h6    44 la^pVVVVVbV MMx $Ifgd 6 $$Ifa$gd 6kd$$IflFZ Z'h ''P0h6    44 la^pVVVVWbV MMx $Ifgd 6 $$Ifa$gd 6kd$$IflFZ Z'h ''P0h6    44 la^pWWXXXbVMMx $Ifgd 6 $$Ifa$gd 6kd$$IflFZ Z'h ''P0h6    44 la^pXXXX XbV VVx $$Ifa$gd 6kdu$$IflFZ Z'h ''P0h6    44 la^p X"XHXPXjXbY YYx $Ifgd 6kdM$$IflFZ Z'h ''P0h6    44 la^pjXlXnXpXrXXPY\]^]H^bZr Zr ZZZr ZZr Ugdh*$a$gdFkd%$$IflFZ Z'h ''P0h6    44 la^p YY@ZvZ]D]Z]^]l]t]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]]^^^^^^^"^$^*^4^6^D^J^X^Z^\^b^t^x^z^|^~^^^^^^^_ѽѳܞܞܳhd[hh*H* hMhh*hMhh*5OJQJ\hMhh*5\hMhh*\hMhh*OJQJ\hz9hh*mHsHhh*hh*mHsHhs'8mHsHhbmHsHhimHsH;H^J^^^`^b^v^x^r  (e`S  $Ifgd0gdh*x^z^^^^^^I@ @`@S@ @ $Ifgd0kd$$Iflr  8+  t0 644 la^^^^^^^I@ @`@S@ @ $Ifgd0kd4$$Ifl'r  8+  t0 644 la^^___:_F_I@ @`@S@ @ $Ifgd0kd$$Ifl'r  8+  t0 644 la____8_:_D_F_H___``K`L`x`y````````````aaNaOaaaaabbbbef$4 xhjrtvxRûûӻӻh 6mHsHhlmHsHhH*mHsHhC>mHsHUhmHsHhQumHsHhJvmHsHhimHsHhs'8mHsHhh*mHsHhh*hMhh*5\ hMhh*:F_H_~_____I@ @`@S@ @ $Ifgd0kd$$Ifl'r  8+  t0 644 la___````I@ @@S@ @ $Ifgd0kd $$Ifl'r  8+  t0 644 la``-`3`5`E`K`I@ @`@S@ @ $Ifgd0kd!$$Ifl'r  8+  t0 644 laK`L`[`a`c`r`x`I@ @`@S@ @ $Ifgd0kd"$$Ifl'r  8+  t0 644 lax`y``````I@ @`@S@ @ $Ifgd0kd#$$Ifl'r  8+  t0 644 la```````I@ @`@S@ @ $Ifgd0kdi$$$Ifl'r  8+  t0 644 la```aaaaI@ @`@S@ @ $Ifgd0kdL%$$Ifl'r  8+  t0 644 laaa/a5a7aHaNaI@ @`@S@ @ $Ifgd0kd/&$$Ifl'r  8+  t0 644 laNaOaaagaiazaaI@ @`@S@ @ $Ifgd0kd'$$Ifl'r  8+  t0 644 laaaaaaaaI@ @`@S@ @ $Ifgd0kd'$$Ifl'r  8+  t0 644 laaaaaZ\0IAr Ar AAr ;r $gdh*$a$gdFkd($$Ifl5r  8+  t0 644 laalni shimmer u dB) iznosi prosje no 0,404 dB za vokal /Y/ i 0,307 dB za vokal /a/, ato je u prosjeku (0,355 dB) objektivna mjera blago aumnoga glasa, jer je referentna vrijednost patoloake aumnosti 0,35 dB. Odreenje blago do umjereno aumnoga glasa odgovaralo je u sluanoj fonetskoj procjeni svim aifriranim snimkama identificiranoga glasa sa snimke 1 policijskoga prisluakivanja. Prosje ne vrijednosti frekvencije etvrtoga formanta (F4) na temelju fonacije vokala iznose 3819 Hz (tablica 3) ato odgovara vrijednostima dobivenim na temelju LTASS testova za glas (slika 1: LTASS  govor na hrvatskom) i u slobodnom govoru na albanskom snimljenoga u verifikacijskom postupku (slika 2). Tablica 3. Prosje ne vrijednosti formanata muakoga govornika za fonaciju vokala // i /a/ (Praat program) F1F2F3F4a1829122525343698a2824137026523810a3756164827353933a4827139026923776a5833133826983771a6781144426823926prosjek808140226663819 F1F2F3F4(1529141425003779(2522159125463941(3555150225733818(4511154924863737prosjek529151425263819 3.2.2. Usporedbe LTASS na temelju prisluakivanja i verifikacijskoga postupka. Naravno, potonji su rezultati logi ni i potvruju da se u verifikacijskom postupku uspio dobiti govornokov prirodni glas.  SHAPE \* MERGEFORMAT  Slika 1. LTASS muakog govrnika na temelju testa 1 u verifikacijskom postupku (govor na hrvatskom)  Slika 2. LTASS muakoga govrnika na temelju spontanoga govora u verifikacijskom postupku (govor na albanskom) Izazov je bio kako te snimke dobivene na temelju kvalitetnoga snimanja profesionalnom opremom usporediti sa snimkama preko GSM ureaja i telefona snimljenih tijekom prisluakivanja. Kako danaanji dobri GSM ureaji re~u frekvencije u niskom podru ju spektra ispod 330 Hz i one u visokom dijelu spektra oko 3,5 kHz, ato utje e na izobli enja u tim podru jima, u postupku je odreeno filtriranje snimki dobivenih u kontroliranim uvjetima da bi se nastala izobli enja mogla usporediti s identificiranom osobom na snimkama prisluakivanja. Slike 3 i 4 pokazuju da se frekvencije F4 u oba uvjeta mogu usporediti (F4 iznosi na obe snimke 3,477 kHz) i da se mo~e raditi o istoj osobi  SHAPE \* MERGEFORMAT  Slika 3. LTASS muakoga govornika na temelju telefonskoga razgovora (govor na albanskom)  SHAPE \* MERGEFORMAT  Slika 4. Filtrirani LTASS muakoga govornika na temelju spontanoga govora u verifikacijskom postupku (govor na albanskom) 3.3. Rezultati akusti ko-statisti kih postupaka indeksa razli itosti (SDDD) i indeksa sli nosti (R) meu spektrovima Prosje ne vrijednosti indeksa razli itosti i sli nosti meu spektrovima izra unane su na temelju 15 parova istoga identificiranoga muakoga glasa ija je identifikacija potvrena i u verifikacijskom postupku. Parovi su montirani tako da se uzorci glasa u duljem trajanju govora identificiranoga govornika sla~u u kombinaciji razli itih govornih konteksta na albanskom i hrvatskom jeziku sa snimke prisluakivanja i uzoraka snimljenih u verifikacijskom postupku: slobodnoga spontanoga govora na albanskom i hrvatskom te neutralnoga govora za vrijeme izgovaranja testova za glas (ponavljanje za foneti arem radi kontrole glasnoe). Prosje na vrijednost indeksa razli itosti meu spektrovima iznosi 2,82 u rasponu od 1,52 do najvee vrijednosti od 4,00 (tablica 4). Prosje na vrijednost SDDD indeksa nije velika, i mo~e se usporediti s prosje nom vrijednoau indeksa razli itosti istih glasova iz istra~ivanja Varoaanec-`kari i Biani (2004) koja iznosi 2,02. U ovom je istra~ivanju variranje raspona povezano uz okogovorne i paralingvisti ke uvjete za vrijeme govora govornika. Vee su razlike meu spektrovima parova glasa koji se viae razlikuju po uvjetima govora u otvorenom i zatvorenom prostoru, prisustvu buke, razli itosti u glasnoi uslijed buke, telefonskoga prijenosa, emocionalnog stanja govornika (miran govor, ljutnja, prikrivanje i sl.), ato je normalno o ekivati u snimkama prisluakivanja. S druge strane, u verifikacijskom se postupku nastojao dobiti prirodan timbar govornika liaen koliko je mogue prikrivanja. Nadalje, da bi se dobili usporedivi rezultati te su se snimke filtrirale, pa su se na taj na in dobili podaci koji su mogli i u akusti ko-statisti kom smislu potvrditi identitet osobe. I prosje ne vrijednosti indeksa sli nosti od 0,90 potvruju da se radi o istoj osobi. Raspon indeksa sli nosti je od 0,80 u paru govora na albanskom pri prisluakivanju i neutralnoga govora na hrvatskom u verifikacijskom postupku do najvee vrijednosti od 0,98 u paru govora na albanskom i hrvatskom pri prisluakivanju u sli nim okogovornim uvjetima i u sli nom emocionalnom stanju raznjerno glasnoga govora. Vrlo su dobri rezultati u paru albanskoga govora pri prisluakivanju i spontanoga govora na albanskom u verifikacijskom postupku gdje indeks sli nosti iznosi 0,94 ato je potpuna identifikacija, a zanimljivo je da je dobivena vrijednosti indeksa sli nosti od 0,90 u paru govora na albanskom pri prisluakivanju i na hrvatskom u verifikacijskom postupku. Iako su mogue vee razlike izmeu spektrova na razli itim jezicima zbog razlike u vokalskom dijelu spektra, tj. u podru ju vokalskih formanata F1 i F2 uslijed razli itog izgovora vokala u dvama jezicima, na temelju rezultata mo~e se zaklju iti da na indeks razli itosti podjednako utje e i paralingvisti ka razlika i okogovorne situacije. Zna i, do razlika mo~e doi i u ekstralingvisti kom dijelu spektra na koji viae ne utje e izgovor vokala, one mogu zahvatiti i podru je od frekvencije prekida (izmeu 2,3 do 2,5 kHz) pa sve do podru ja F4. Stoga je u fonetskom forenzi kom smislu va~no prikupiti dovoljno kvalitetno snimljenoga materijala za vrijeme prisluakivanja, ali i prikupiti dovoljno govornoga materijala u verifikacijskom postupku da bi akusti ke usporedbe parova glasova mogle dati zadovoljavajue forenzi ne rezultate. Dakako, u stvarnim forenzi nim slu ajevima esto nije mogue imati dovoljno prisluakivanoga materijala, pogotovo kvalitetno snimljenoga. U tim slu ajevima viae se treba osloniti na samu fonetsku sluanu procjenu, koja u oba slu aja treba biti glavna metoda identifikacije govornika. Tablica 4. Vrijednosti R i SDDD istoga muakoga govornika na temelju govora na hrvatskom i albanskom RSDDDalb1 23.11.alb2_23.11.0,894,00alb1 23.11.hrv 23.11.0,981,62alb2 23.11hrv 23.11.0,933,68albanski1albanski20,961,52albanski1hrvatski0,961,59albanski2hrvatski0,931,94hrv 23.11albanski 20,882,60hrv 23.11albanski10,862,70alb1_23.11.albanski10,832,86hrv 23.11hrvatski0,842,88alb2_23.11albanski20,943,12alb1_23.11.albanski20,843,28alb1_23.11.hrvatski0,803,41alb2_23.11.albanski10,913,44alb2 23.11.hrvatski0,903,62prosje ne vrijednosti0,902,82 Legenda: alb1 23.11., alb2 23.11. - govor na albanskom muakoga govornika (prisluakivanje) hrv 23.11.  govor na hrvatskom muakoga govornika (prisluakivanje) albanski1, albanski 2, - spontani govor na albanskom muakoga govornika (verifikacijski postupak) hrvatski - govor na hrvatskom muakoga govornika (verifikacijski postupak) 4. ZAKLJU AK U postupku sluane identifikacije potvren je identitet osumnji enika kojemu je materinski jezik albanski, a drugi jezik hrvatski. Dodatna usporedba akusti kih i akusti ko-statisti kih podataka poduprla je identifikaciju osobe. Dobri rezultati pri identifikaciji mogu se pripisati postojanju dovoljne koli ine kvalitetno snimljenih uzoraka govora na oba jezika pri policijskom prisluakivanju te dovoljnoj koli ini snimljnoga govora osumnji enika u verifikacijskom postupku. O ekivano je da se dobri rezultati mogu dobiti u ekspertnoj sluanoj fonetskoj procjeni, a ohrabrujue je da se i akusti ko-statisti kim metodama indeksa razli itosti i sli nosti meu spektrovima mogu dobiti zadovoljavajui forenzi ni rezultati u identifikaciji govornika zahvaljujui kvaliteti i koli ini govornoga materijala. Referencije Bruyninckx, M., Harmegnies, B., Llisteri, J., Poch-Olive, D. (1991). Effects of language change on voice quality. An experimental study of catalan  castilian bilinguals. Proceedings of the XIIth ICPhS, Aix-en-Provence, 1991, Vol. 2, 398-401. Bruyninckx, M., Harmegnies, B., Llisteri, J., Poch-Olive, D. (1994). Language-induced voice quality variability in bilinguals. Journal of Phonetics 22, 19-31. Foulkes, P., Barron, A. (2000). Telephone speaker recognition amongst members of a close social network. Forensic Linguistics 7, 2, 180-198. Harmegnies, B. (1985). Contribution l'tude statistique de la variabilit acoustique des sons de parole. Revue de Phontique Applique 73-75, 51-68. Harmegnies, B. (1995). Contribution la caractrisation acoustique des sigmatismes  tude de deux indices acoustico-statistiques. U A. Braun i J.-P. Kster (Eds.) Studies in Forensic Phonetics, 56-66. Trier: Wissenschaftlicher Verlag Trier. Harmegnies, B., Landercy, A. (1985). Language Features in the Long-Term Average Spectrum. Revue de Phontique Applique 73-74-75, 69-79. Harmegnies, B. Landercy, A., Bruyninckx, M. (1987). An experiment in inter-language recognition using SDDD index. Proceedings of the XIth ICPhS, Tallin, 1987, Vol 2, 241-244. Hollien, H. (1990). The Acoustics of Crime. New York, London: Plenum Press. Hollien, H. (2002). Forensic Voice Identification. San Diego: Academic Press. Horga, D. (1994). Varijabilitet glasa induciran jezikom. Zbornik HDPL: primijenjena lingvistika danas, 232-238. Knzel, H. J. (1997). Methoden der forensischen Sprecher-Erkennung. Strafverteidiger Forum, 5, 100-105. Knzel, H. J. (2001). Beware of the 'telephone effect': the influence of telephone transmission on the measurement of formant frequencies. Forensic Linguistics 8, 1, 80-99. Knzel, H. J. (2002). Rejoinder to Francis Nolan's 'The telephone effect on formants: a response'. Forensic Linguistics 9, 1, 83-86. Nolan, F. (2002). The 'telephone effect' on formants: a response. Forensic Linguistics 9, 1, 74-82. Rose, Ph. (2002). Forensic Speaker Identification. London and New York: Taylor & Francis. Varoaanec-`kari, G. (2003). Voice Assessment Before and After Phonetic Voice and Pronunciation Exercises. Proceedings of the 15th ICPhS (Eds. M-J. Sole, D. Recasens & J. Romero), Barcelona, Adelaide: Causal Productions Pty Ltd., 2153-2156. Varoaanec-`kari, G., Biani, J. (2004). Akusti ki parametri u forenzi noj fonetici. Knjiga sa~etaka petog znanstvenog skupa Istra~ivanja govora, Zagreb: Hrvatsko filoloako druatvo, 109-110. RTX\jr~ ,.246NPV~6<dƻƻƻƻƻƻƻʻƻƻ֝hh*hz95\mHsHhd[hz95\hMhh*\hMhh*OJQJ\hz9hh*mHsHhh*hh*mHsHhz9hh*hz9mHsH hd[hz9hC>mHsHhlmHsHhz9mHsH8026<BHNr $ $$Ifgdh* $$$Ifa$gdh*$gdh*NPV^hr|YK$@@@@ $$Ifgdh* $$$Ifa$gdh*kd)$$Ifl@rg Y''y'y'y'y644 la^p2|~YK$@@@@ $$Ifgdh* $$$Ifa$gdh*kd*$$Ifl@rg Y''y'y'y'y644 la^p2YK$@@@@ $$Ifgdh* $$$Ifa$gdh*kd+$$Ifl@rg Y''y'y'y'y644 la^p2YK$@@@@ $$Ifgdh* $$$Ifa$gdh*kd,$$Ifl@rg Y''y'y'y'y644 la^p2 *4YK$@@@@ $$Ifgdh* $$$Ifa$gdh*kdy-$$Ifl@rg Y''y'y'y'y644 la^p246<DNXbYK$@@@@ $$Ifgdh* $$$Ifa$gdh*kdl.$$Ifl@rg Y''y'y'y'y644 la^p2bdt|YK$@@@@ $$Ifgdh* $$$Ifa$gdh*kd_/$$Ifl@rg Y''y'y'y'y644 la^p2YPr B$BBBB $$$Ifa$gdh* $$a$gdh*kdR0$$Ifl@rg Y''y'y'y'y644 la^p2FHLtHJLN@BDFtvxz|Źpa]h 6j6h 6h 6UmHsH"jh 6UmHnHsHtHujh 6UmHsHh 6mHsHhlmHsHh OmHsHhC>mHsHh4&hC>mHsHh4&hC>\mHsHhC>5\mHsHhz9mHsHhd[hz95 jhz9hz95OJQJhd[hz95\ hd[hz9"YK$w@@@@ $$Ifgdh* $$$Ifa$gdh*kdE1$$Ifl@rg Y''y'y'y'y644 la^p2 YK$w@@@@ $$Ifgdh* $$$Ifa$gdh*kd*2$$Ifl@rg Y''y'y'y'y644 la^p2&0:DYK$w@@@@ $$Ifgdh* $$$Ifa$gdh*kd3$$Ifl@rg Y''y'y'y'y644 la^p2DFLT^hrYK$w@@@@ $$Ifgdh* $$$Ifa$gdh*kd4$$Ifl@rg Y''y'y'y'y644 la^p2rtYK$@@@@ $$Ifgdh* $$$Ifa$gdh*kd5$$Ifl@rg Y''y'y'y'y644 la^p2LNBD~YQr Qr QQr Qr Qr Qr ~%Qr $a$gdFkd5$$Ifl@rg Y''y'y'y'y644 la^p2 &(,.@DFHJZ^xz&(*z(68R`bhjû훒hC>H*mHsHhC>mHsHh4&mHsHh9mHsHhimHsHhlmHsH h 6h O hMh 6hihz9jy7h0Uh 6mHsHh 6hz9mHsHh 6h 6mHsH9DFHLN(*prt`bd~PRVZr r r r o~%r r r r r ~%r r r r ~%r r r r r r  $Ifgd0gd igdz9gd 6$a$gdF "(lnprtv df "|~dTZjl`lõ˩õ˩~vvnnnh.MmHsHh7^!mHsHh 6mHsHhmHsHhmHsHhR5\mHsHjRhz9Uhij5Rhz9Ujhz9UmHnHujhz9Uhz9hz9mHsHh9mHsHhC>mHsHhimHsHhRH*mHsHhRmHsH+ 24Rr*fn"$68:<NRTVXZhjžųhI0h i\h ih ih imHsH hI0h ih imHsHhRhRmHsHh)PmHsHh9mHsHh,omHsHh.MmHsHhimHsHBZ^hjSkdUS$$Ifl0\p  t0644 la $Ifgd0\SSSS $Ifgd0kdS$$Ifl\p  t0644 la46HJ\^fhprt*,hj&(hj* X l       "     (f h4&mHsHh:mHsHhZmHsHhZ5\mHsHh imHsH h 6h ih 6h iCJaJh ihI0h i\ hI0h iB  *4\SSSS $Ifgd0kdcT$$Ifl\p  t0644 la46J^hr\SSSS $Ifgd0kdT$$Ifl0\p  t0644 lart\SSSS $Ifgd0kdqU$$Ifl\p  t0644 la\SSSS $Ifgd0kdU$$Ifl\p  t0644 la *\SSSS $Ifgd0kdV$$Ifl\p  t0644 la*,@T^h\SSSS $Ifgd0kdW$$Ifl0\p  t0644 lahj\SSSS $Ifgd0kdW$$Ifl\p  t0644 la\SSSS $Ifgd0kdX$$Ifl\p  t0644 la&\SSSS $Ifgd0kdX$$Ifl0\p  t0644 la&(@T^h\SSSS $Ifgd0kd"Y$$Ifl\p  t0644 lahj\SSSS $Ifgd0kdY$$Ifl\p  t0644 la\SSSS $Ifgd0kd0Z$$Ifl0\p  t0644 la   * \SSSS $Ifgd0kdZ$$Ifl\p  t0644 la* , X b l \S SS $Ifgd0kd>[$$Ifl\p  t0644 lal n p   (  p    " rmr mr mr mr v:mr v:mr v:mr v:er er er $a$gdFgd ikd[$$Ifl0Fp   t06    44 la `bd|~bdbtļuj_WLWD_Wh.imHsHh%a6]mHsHh%amHsHh%a5\mHsHhZhZmHsHhZ6]mHsHhZmHsHhZ5\mHsHh86]mHsHh85\mHsHh8mHsHhi6]mHsHhimHsHhi5\mHsHh4&5\mHsHhZ5\mHsHh }5\mHsHhZmHsHhX $mHsH" bd|~d@tT$~ !T"#$j&l&r r r r r r r r r r r r r r r r r $a$gdF4n :">@Xh:rtϴǴxjx_Th85\mHsHhhhhmHsHhhhh6]mHsHhhmHsHhh5\mHsHhF]hckmHsHhF]6]mHsHhF]mHsHhF]5\mHsHh8mHsHhi5\mHsHhimHsHhi6]mHsHh3]5\mHsHh%amHsHh3]6]mHsHh3]mHsHBTp$@: d | ~   H!r!!!!!":"R"T"h"x""##0#ļumbmWLh85\mHsHhihimHsHhi6]mHsHhimHsHhi5\mHsHhZJQhsG*mHsHhZJQ6]mHsHhZJQmHsHhsG*5\mHsHhsG*mHsHh }6]mHsHh }mHsHh }5\mHsHh+A6]mHsHh+AmHsHh+A5\mHsHh8mHsHh86]mHsH0##$$$.%<%%%% &h&j&l&hihimHsHhFhZ]mHsHhF]mHsHhF6mHsHhFmHsHhZmHsHhZ5\mHsHh5mHsHh86]mHsHh8mHsH ,1h. A!"#$% nQ zGm梅 R#^54)߾".UZb#kY}&S+ "PKm{g~ X/YkB#[Pɖ_x*W/Bv=yy+zprѯZe٢Z^GN. \t֯`;UlUa_dU+}>\big͛g~Wl;/.W–'u\;vxNŚ :z+ܾ7NOgZn9u vb-v[ {24μve Ls< -h#jW,#=z.h yoVښS HJOӭG~Ͱr?YГoxrg(@.>nAgަ XP[Nta==3.P=g^[r"W{<9qP*ʻ/o9= cЀ"^'yT/" yFh?RFxyOd^Esٛ&Uh<;ͯCyFGx}y!sC;p'blžAx26/_vc޶ V"<6qyCe_n2(߂a<-h[6 z n/Adw􊬷pjx;2z/e6j+j}Jy[j[V>45PUkޛy-}ѼsOf8c nq.{p"wBYp#`rkvʫ|Л9I{NsEx[7<~u􅷜sTy?zs&Y^,7樎~Ou_iNއK?/X=޴&+&ˣKMo>7%zˣ\?F~٣]?'i=#G~뙣]?'>{/)$x,:/w&ˣKMoNo<޴&+aie^sx_R/ '{?O'w<޴&+&ˣΛxy;R{,:/7v^-xV8Sς۠n7(AgW^qxeZ}ۯu=2+kBLd2%LO]^njL6пaa/KSQ{/6[&z?/xM!H 9`4!෼\w}"iA`g+'{[_$/GUzq/EIENDB`n 6PNG  IHDRq1;FdgAMA|Q pHYsjjIDATxop Úa(9B@E:C %E683YưCON V !PEP҈RDJ˗Xm)$_D/,(x%WV|)>Ӈ3:^'|Ppl^i5J%>ph_Z+`JT)VÙX B: &h4T+Y0K6S\™W, z WLEFogXK+̹*Ja6`m6^>w%{;yښ_y~?]KՋeaD7 떷em O+;R'pw{'i3g>g׹[ zcyD~{ye؅=tKo =׹l@jgExnta[I -wؙ{W9'x*| ܳo 0&ϡ*Ly++nG}i<'iϏa#%!H<^|Gߛt+V~͛zǼaa6DϓX+ȹK<_[Og2le3mceܯU^Bllol<9.SJE/dxj&y{^%cy'u ?u^ǍyO73?n%Iy})罚w rL֓˫E: Q?uO>w[\Ыĝ\Wj'ㅻ.7,BOd{r0:*r^_³=CZKՉR{&7uyybit'{S:/7o;ofz'<ܷ|{޼f+fˣKi^/;#DcXjSz6'i=1m,<2+mwWl+`J\5ƽ{TtUL~]= *j-As_K,)/xW[Vw=d )ԏ(0?Ճq7R1h>89}bosNU}7ڏ̽/G\>7U _IENDB`n?3 mMPNG  IHDRq1;FdgAMA|Q pHYsjj.IDATxOh#p;:4֘JCvǴ C Ip`mC nOB4l#؂Hhzs!lF CWlF3~i$3MfصFϣϼoyc &xQ ,\oZfV\\o ٱ[۾_YCcYld=k:kH߶ط;ii]Mߊ"՚9Sk+#MlXP}-n]?"\g;m6Qh\;$m.psz;AR {e˯s '| \gbYf/Py_x٦yw {D݃2y{}]O3c\?,o׎`O ^-/+mA$6N}~v z)gv{{aBы!Go.l7!Ԏ1E3TW3 C<IENDB`Dd b  c $A? ?3"`?2X;OJ/4D`!,;OJ/ 2`\xcdd``ab``aaV d,FYzP1n:, "B@?b 30$@0&dT20|`bB]F"L L~ 0") "v _E?#Ts $Slf'\ʥ3C`,5aPf:bP0@penR~C1?G!5Xk{~3d~b\zg)a 5ws'\fBAFVyP""eZZGOτpC'%o:/`8ߔRvw 'Tlb  Y^C7a2CRw"( EB #4]`\ q;]\<.2@";F&&\ {:8z0<'Dd mb  c $A? ?3"`?2qMn"9MR`!EMn"92@% xcdd``$d@9`,&FF(`TAHRcgbR Vx@Im6ĒʂT@D.#l&L 0e=7 `3B2sSRsV~.bt 0272U B bl!7#~&?"2B׀'12ݩ$LPwpՁãXB30c5`τ1W0* U~;D=<) O~ ɃloS)'e6das'ȝI9 |"2Wq# VNbρH鋉VAL-xz%ߠ t|Y_l5t#޽mLb| #tρo` ZpK p6dEH+KRst@2u(2t5B ~d$$If^!vh5h 55P#vh #v#vP:V l0h6,5h 55P9a^p$$If^!vh5h 55P#vh #v#vP:V l0h6,5h 55P9a^p$$If^!vh5h 55P#vh #v#vP:V l0h6,5h 55P9a^p$$If^!vh5h 55P#vh #v#vP:V l0h6,5h 55P9a^p$$If^!vh5h 55P#vh #v#vP:V l0h6,5h 55P9a^p$$If^!vh5h 55P#vh #v#vP:V l0h6,5h 55P9a^p$$If^!vh5h 55P#vh #v#vP:V l0h6,5h 55P9a^p$$If^!vh5h 55P#vh #v#vP:V l0h6,5h 55P9a^p$$If^!vh5h 55P#vh #v#vP:V l0h6,5h 55P9a^p$$If^!vh5h 55P#vh #v#vP:V l0h6,5h 55P9a^p$$If^!vh5h 55P#vh #v#vP:V l0h6,5h 55P9a^p$$If^!vh5h 55P#vh #v#vP:V l0  !"#$%&'()*+,-./0123456789:;<=>?@ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ[\]^_`abcdefghijklmnopqrstuvwxyz{|}~ Root Entry F mf@Data ?\WordDocument0ObjectPool9?@ABCDEFGHIJKh6,5h 55P9a^p$$If^!vh5h 55P#vh #v#vP:V l0h6,5h 55P9a^p$$If^!vh5h 55P#vh #v#vP:V l0h6,5h 55P9a^p$$If^!vh5h 55P#vh #v#vP:V l0h6,5h 55P9a^p$$If^!vh5h 55P#vh #v#vP:V l0h6,5h 55P9a^p$$If^!vh5h 55P#vh #v#vP:V l0h6,5h 55P9a^p$$If^!vh5h 55P#vh #v#vP:V l0h6,5h 55P9a^p$$If^!vh5h 55P#vh #v#vP:V l0h6,5h 55P9a^p$$If^!vh5h 55P#vh #v#vP:V l0h6,5h 55P9a^p$$If^!vh5h 55P#vh #v#vP:V l0h6,5h 55P9a^p$$If^!vh5h 55P#vh #v#vP:V l0h6,5h 55P9a^p$$If^!vh5h 55P#vh #v#vP:V l0h6,5h 55P9a^p$$If^!vh5h 55P#vh #v#vP:V l0h6,5h 55P9a^p$$If^!vh5h 55P#vh #v#vP:V l0h6,5h 55P9a^p$$If^!vh5h 55P#vh #v#vP:V l0h6,5h 55P9a^p$$If^!vh5h 55P#vh #v#vP:V l0h6,5h 55P9a^p5$$If!vh5 585+5 5#v #v8#v+#v #v:Vl t 6,5 585+5 5/  / / / / /  / / / / $$If!vh5 585+5 5#v #v8#v+#v #v:Vl' t 6,5 585+5 5/ /  / / $$If!vh5 585+5 5#v #v8#v+#v #v:Vl' t 6,5 585+5 5/ /  / / $$If!vh5 585+5 5#v #v8#v+#v #v:Vl' t 6,5 585+5 5/ /  / / $$If!vh5 585+5 5#v #v8#v+#v #v:Vl' t 6,5 585+5 5/ /  / / $$If!vh5 585+5 5#v #v8#v+#v #v:Vl' t 6,5 585+5 5/ /  / / $$If!vh5 585+5 5#v #v8#v+#v #v:Vl' t 6,5 585+5 5/ /  / / $$If!vh5 585+5 5#v #v8#v+#v #v:Vl' t 6,5 585+5 5/ /  / / $$If!vh5 585+5 5#v #v8#v+#v #v:Vl' t 6,5 585+5 5/ /  / / $$If!vh5 585+5 5#v #v8#v+#v #v:Vl' t 6,5 585+5 5/ /  / / $$If!vh5 585+5 5#v #v8#v+#v #v:Vl' t 6,5 585+5 5/ /  / / $$If!vh5 585+5 5#v #v8#v+#v #v:Vl' t 6,5 585+5 5/ /  / / $$If!vh5 585+5 5#v #v8#v+#v #v:Vl' t 6,5 585+5 5/ /  / / $$If!vh5 585+5 5#v #v8#v+#v #v:Vl5 t 6,5 585+5 5/ /  / / $$If^!vh55y5y5y5y#v#vy:V l@6,55y9/ /  / a^p2$$If^!vh55y5y5y5y#v#vy:V l@6,55y9/ / / /  a^p2$$If^!vh55y5y5y5y#v#vy:V l@6,55y9/ / / /  a^p2$$If^!vh55y5y5y5y#v#vy:V l@6,55y9/ / / /  a^p2$$If^!vh55y5y5y5y#v#vy:V l@6,55y9/ / / /  a^p2$$If^!vh55y5y5y5y#v#vy:V l@6,55y9/ / / /  a^p2$$If^!vh55y5y5y5y#v#vy:V l@6,55y9/ / / /  a^p2$$If^!vh55y5y5y5y#v#vy:V l@6,55y9/ / / /  a^p2$$If^!vh55y5y5y5y#v#vy:V l@6,55y9/ /  / a^p2$$If^!vh55y5y5y5y#v#vy:V l@6,55y9/ / / /  a^p2$$If^!vh55y5y5y5y#v#vy:V l@6,55y9/ / / /  a^p2$$If^!vh55y5y5y5y#v#vy:V l@6,55y9/ / / /  a^p2$$If^!vh55y5y5y5y#v#vy:V l@6,55y9/ / / /  a^p2$$If^!vh55y5y5y5y#v#vy:V l@6,55y9/ / / /  a^p2Dd%M;:D  3 @@"?Dd$ONZ  C (ASNAG-03"`brBq`k?kd7nrBq`k?kdPNG  IHDRq1$sRGBPLTE????#?Y5WWWWWWWWWWW__[4v pHYs+jIDATx^ ( E{+튙#鮪k 0qH?yl zč7Fq``@Xc4zBܿAwB-bfs;rF}ↅn{g"x F&&:-w唈39i|?jꭹ2ֽ0Qaj4b!x$Wa;]ҟ2R|DM4=N9 rB,S!ߊק 27ŗ 9) os%6rg‒7m]!/8{s'$Һʍgka^g ]jv!.^'L$C͖qeN-J.׋x#s>Fџ ~ЁB8Q~ne +9;3fC#Uմ0ܴvJ.`̾Vyk!0Q$&ۭBMyL\:O=bx]xK:.,7~oAo%Ǚ eU3 TphKw`͜ RĹb%.qxr6j٩Cνėsǖz5WNE2A|fQɂBWqj{0s3wBEs&P w3<]bBMO^[E fnNPuF f>IX tEOvWzn'#pNriȌvj⵫~+,bm-N|zdtgwM&u"[D4\a*t$1q?]sC^\i5 r}8LUD-ecm8q2e2f$!ܘjsj^Sܧۘ8r7OM_2 Q܅8vRukJr5=nF85 nZ5 7{F(WU؃Ǒ_±̊Y矚&~%߹vݳ@A}#lܦ&//ĠQr3_G:f"Ҍ֣Ixw/hMbĐ+C(Sҭڽ'ugqj~ߧeK*gaM;M.(,GfH(; 89si[QJUF{E@)ϣ䤺lzc/zi˃ei=ߋ~N wTx2qjS|#j9XYWtqG81iLxdn[hqek/ۄEf~p Ԟܶn TCKbvjDZ3eDi_ 5jְ~b6`I 5 n$t5}ĭpk čCm,=gsgpKf3~wEM`Wu r')S950N"5lm  | izY׭V}:aGUbAUq9ıv5g F0r\|r)}yt55?zI=vBzԑN:60Bשּׁ3w I!l[}t+dFLIO :#Y!ĸ3Qq[!HU5w4qԩ=ߌ(wy]4-Z8_TEQ+u/D 9N9x_lOSB!-&_Ĝ3N&?#֪Xps?90ܗ˹٦3qhal-_{ <2ve8\ި>B0"oմ ā%ؼ!.ۨd֗+g9VKpv1vqEN- rta[7G*>^Z^;sajKӐ]=F(خB.I7װ3%&PUH\u$(50? k 7&;țOkvY9UfNjs, PCMpuwQjW >jlWןHSCM0𩁡&M N͵cq @X+kl\ ĭ&#Si\ 5 9g qgu]@ܺj*|*oShP~}xuFF{|P8CULjAddVĭSqF.506|rw50Ȭ:<[52Nl]j` FUm j` qYuxjdN ĝFPP &# nȜ;5v&U1䓻&MFfAܪ9U/wjdRCM0jc'wWCM0̪ïI|U^Z]4kܯ&NJ[ׅU 5]UMQ3\x`4qvMo-_F50Գ~j` fo-Ms÷KtNI18J3*_l~5˵7j` q{=Ss-g=X0@q7WuGqffj` T`WCM0k@ܙq]*nlj`Tթ4`33㺮Uo-̌jQU'#8jA\cONvU#3Y/50NFqx50ƐĝUqFf^j` FULj` q!?;;5VdP:P C~jwwjdW ĭz&Uu22ë&5 Ȯj[52RCM0ddWCM0k Aܩ].jd&`Tfdc^ly3Yo(B;oκDZռrouqbwi,R8`u q.&[ɯqq4O8L7%`c<પr;&«ǙZѧB\f@L]^_x04/#ykforco嗎H^ Cӂ6*'.hAc+ҁFp9]n\h{y¾&qǍ>J2Y磻u9eI,77T*6S&DZ'cr3i.*zF\b}S΅5WM%TVͲٹif!7-qX[w`S="8)GJhę٨^֚ex!ZeO+.f-jʔrS <՟y-qLJx1Ab9^w|3-qLJx1˙U+zQRIENDB`Dd%M;:D  3 @@"?Dd%M;:D  3 @@"?$$If!vh5555#v#v#v:Vl0 t6,555$$If!vh5555#v#v#v:Vl t6,555$$If!vh5555#v#v#v:Vl t6,555$$If!vh5555#v#v#v:Vl0 t6,555$$If!vh5555#v#v#v:Vl t6,555$$If!vh5555#v#v#v:Vl t6,555$$If!vh5555#v#v#v:Vl t6,555$$If!vh5555#v#v#v:Vl0 t6,555$$If!vh5555#v#v#v:Vl t6,555$$If!vh5555#v#v#v:Vl t6,555$$If!vh5555#v#v#v:Vl0 t6,555$$If!vh5555#v#v#v:Vl t6,555$$If!vh5555#v#v#v:Vl t6,555$$If!vh5555#v#v#v:Vl0 t6,555$$If!vh5555#v#v#v:Vl t6,555$$If!vh5555#v#v#v:Vl t6,555x$$If!vh5 55#v #v#v:Vl0 t6,5 55@D\@~f N՜.+,0( hp  Filozofski fakultet/\A /VERIFIKACIJA GOVORNIKA U FORENZIČNOJ FONETICI Title  FMicrosoft Word Document MSWoDocumentSummaryInformation8XCompObjj@@@ NormalCJ_HaJmH sH tH DA@D Default Paragraph FontVi@V  Table Normal :V 44 la (k(No List 6U@6 Hyperlink >*B*phj@j i Table Grid7:V0\./V=>$%_GH`a("`$a$y$z$$x)y)***$*+*,*0*1*2*3*?*B*G*H*W*Y*^*_*s*v*|*}***************************** + +++++++(+++0+1+>+?+@+A+H+J+O+P+[+]+a+b+s+t+u+v++++++++++++++++++++++++++++++++++++ ,n,t.u....../////////!/*/,/0/9/:/J/P/R/c/i/j//////////////// 000!0'0)080>0?0Q0W0Y0k0q0r0000000000000000111'1-1/1@1F1G1W1]1_1o1u1v1w1x1%6&666666666666666666666666666666666677 777777$7)7*72767;7@7E7F7G7I7L7O7R7U7V7Y7]7b7g7l7m7p7t7y7~7777777777777777777777788888899999990<1<2<O<P<<<<<<A=B==KK L!L#L%L'L,L-L9LELJLOLPL\LgLlLqLrL}LLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLMM MMM"M'M,M-M9MCMHMMMNMXMaMfMkMlMwMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMNN NN$N)N.N/N0N:N;NNN0OzO{O|OORRRRSITTmU`VVWW2XX YY>ZZZ[\\0000000000000x0 00x00x00000x000x000 00 00x0 0 00000(000(00x0(0x0h 0h 0h 0l 0h 0h 0h 0l 0h 0h 0h 0l 0h 0h 0h 0l 0h 0h 0h 0l 0h 0h 0h 0l 0h 0h 0h 0l 0x 0x 0x 0| 0h 0h 0h 0l 0h 0h 0h 0l 0h 0h 0h 0l 0h 0h 0h 0l 0h 0h 0h 0l 0h 0h 0h 0l 0h 0h 0h 0l 0x 0x 0x 0| 0h 0h 0h 0l 0h 0h 0h 0l 0h 0h 0h 0l 0h 0h 0h 0l 0h 0h 0h 0l 0h 0h 0h 0l 0h 0h 0h 0l 0h 0h 0h 0l 0 0 0 0 0h 0h 0h 0l 0h 0h 0h 0l 0 000 0 000(0x0@0x@0H @0H @0H @0H @0H @0L @0H @0H @0H @0H @0H @0L @0H @0H @0H @0H @0H @0L @0H @0H @0H @0H @0H @0L @0H @0H @0H @0H @0H @0L @0H @0H @0H @0H @0H @0L @0H @0H @0H @0H @0H @0L @0H @0H @0H @0H @0H @0L @0H @0H @0H @0H @0H @0L @0H @0H @0H @0H @0H @0L @0H @0H @0H @0H @0H @0L @0H @0H @0H @0H @0H @0L @0H @0H @0H @0H @0H @0L @0H @0H @0H @0H @0H @0L 00x000x0@0x@08 @08 @08 @08 @08 @0< @08 @08 @08 @08 @08 @0< @08 @08 @08 @08 @08 @0< @08 @08 @08 @08 @08 @0< @08 @08 @08 @08 @08 @0< @08 @08 @08 @08 @08 @0< @08 @08 @08 @08 @08 @0< @08 @08 @08 @08 @08 @0< @0@08 @08 @08 @08 @08 @0< @08 @08 @08 @08 @08 @0< @0 @0 @0 @0 @0 @0 @0 @0 @0 @0 @0 @0 @0 @0 @0 @0 @0 @0 @0 @0 @0 @0 @0 @0 000080008000000000@00800800@000800000800080x000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0000000000000P0P00000000000000X0X000a$y$z$$x)*$*+*,*0*1*2*3*?*B*G*H*W*Y*^*_*s*v*|*}***************************** + +++++++(+++0+1+>+?+@+A+H+J+O+P+[+]+a+b+s+t+u+v+++++++++++++++++++++++++++++++++...////////:/j///0?0r0001F1G1]1_1o1u1v1&66666666666666666666666666666666677 777777$7)7*72767;7@7E7F7U7V7]7b7g7l7m7p7t7y7~777777777777777778888999992<P<<<<<A=#L%L'L,L-LOLPLqLrLLLLLLLLL MM,M-MMMNMkMlMMMMMMMMMMNN NN$N)N.N;NNN0OzO\^>00,^>00^>00^~00^~00^~00s^~00s^~00sA5 ^~00s^~00s^~00sI9  ^~00s^~00s^~00s2ID94 (  ^~00s^~00s^~00s:I<9@ H P ^~0 0s^~0 0s^~0 0sTt^~00s^~00s^~00s@0m^~00s^~00s^~00s*Z0x^~00s^~00s^~00se7^~00s^~00s^~00s@^~00s^~00s^~00s@1^~00s^~00s^~00s@0^~00s^~00s^~00s@l0 ^~0 0s^~0 0s^~0 0s@0 #^~0"0s^~0"0s^~0"0s@0  ^~0$0s^~0$0s^~0$0sJIP9\>^~0(0s^~0(0s^~0(0s@0\>^~0*0s^~0*0s^~0*0s@m\>^~0,0s^~0,0s^~0,0se7^~0.0s^~0.0s^~0.0s@b%0L% ^~000s^~000s^~000s@%0v% ^~020s^~020s^~020s@%0 % ^~040s^~040s^~040s@%0#%^~060s^~060s^~060sP9^~080s^~080s^~080s_AJ^~0<0^~0<0^~0<0@0^~0>0^~0>0^~0>0@0^~0@0 ^~0@0 ^~0@0 @0]glV~0I0 V~0I0 V~0I0 V~0I0 V~0I0V~0F0 V~0F0V~0F0 V~0F0 V~0F0 ^~00 VH0 l < ^~00^~00^~00^~00^~00^~00^~00@04 ^~00^~0#0$p@0 ^~0%0$p\~0%0 \~0%0 \~0$0 @0^~00^~00\~00#^~00#^~00#^~00#^~00#vG7X`\ ^~00#^~00#^~00#^~00#^~00#E5p^~00#^~00#^~00#^~00#^~00#*IT9 t x  ^~00#^~00#^~00#^~00#^~00#jG9p  ^~00#^~00#^~00#^~00#^~00#@0^~0 0^~0 0^~0 0^~0 0^~0 0X0^~0 0^~0 0^~0 0^~0 0^~0 0@0Pbe^~00^~00^~00^~00^~00@0oV~0p0`:tG7X`\ V~0r0`:T~0r0 T~0r0 T~0q0 E5p\~0w0 \~0x0`:\~0x0 \~0x0 \~0w0 (IT9 t x  \~0}0 \~0~0`:\~0~0 \~0~0 \~0}0 hG9p  \~0p0 \~0p0`:@0^~0r0`:\~0r0 \~0r0 \~0p0 X0^>0q0,t^>0q0^>0q0^~0 0^~0 0^>0v0,^~080^~080^~00^~020^~00^~000^~00^~00^~00^~080^~0 0^~0 0 ^~0 0 ^~00^~00 ^~00Z@0 ^~00D4 ^~00@w{{ ^~00{tTTB06%4$' ^~0 0@0  ^~0 0R@}0ܣ ^~00r!0 ^~00@0 o ^~00@.0Sounds ^~00@1 ^~00@0 ^~00@0P  ^~00@ ^~00$n@0$Pfn0 ^~00$n^~00 ^~00 ^~00 @0`(  ^~010 ^~00^~00^~00^~00^~00^~00@0 0X)# 0+4|;HS:VY_R 0#l&3679:;<IY^"1TTU6UrUUUUVV-V9VMV[VmV}VVVVVVVVWX XjXH^x^^^F__`K`x```aNaaa0N|4bDrZ4r*h&h* l " l&48=>?@ABCDEFGHJKLMNOPQRSTUVWXZ[\]_`abcdefghil&5H\^8882<J<M<<<<\::___Ob$ZZZZZ[[\\33333333333333333333333,,,,--g.h.11444444Z5[54959S9T999::< <<<= =@@%F(F.F/FLFOFUFVFGGGGRZZ\\Gordana Varoaanec-`kariPOz9o4&8ck7^!1#X $%(sG*h*0d425 6s'8"=&(>]>+AF]F.MtN OSOZJQ,VSpT3]F]%ah i.iokQuJv:{M~V:blJi54~%Z }ZiP4ZRA(3f:os0#( )P9,oq)IC>**$*+*,*0*1*2*3*?*B*G*H*W*Y*^*_*s*v*|*}***************************** + +++++++(+++0+1+>+?+@+A+H+J+O+P+[+]+a+b+s+t+u+v+++++++++++++++++++++++++++++++++..../////////!/*/,/0/9/:/J/P/R/c/i/j//////////////// 000!0'0)080>0?0Q0W0Y0k0q0r0000000000000000111'1-1/1@1F1G1W1]1_1o1u1v16666666666666666666666666666666677 777777$7)7*72767;7@7E7F7G7I7L7O7R7U7V7Y7]7b7g7l7m7p7t7y7~777777777777777777777!L#L%L'L,L-L9LELJLOLPL\LgLlLqLrL}LLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLMM MMM"M'M,M-M9MCMHMMMNMXMaMfMkMlMwMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMNN NN$N)N.N/N\@l!#$%&'(*+,./x1x3\PP@P P@PPP P"P*P.P0P4P8P:P>P@PDPHPJP@PNP@PRP@PXPZP^P@PbPUnknownGz Times New Roman5Symbol3& z ArialGSILDoulos IPA93ASILSophiaIPA"1hb3+ N/ N/q24d\\3qH(?d4-VERIFIKACIJA GOVORNIKA U FORENZI NOJ FONETICIGordana Varoaanec-`kariGordana Varoaanec-`karirdDocWord.Document.89q