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Aquí tienes un ejemplo de un complemento de análisis forense de audio de WhatsApp, que podría usarse en investigaciones digitales para analizar grabaciones de voz, detectar manipulaciones o verificar autenticidad.

Ejemplo de Complemento para Análisis Forense de Audio en WhatsApp

Objetivo:

Desarrollar un complemento que permita analizar archivos de audio de WhatsApp en formato .opus y detectar posibles manipulaciones, identificar voces y extraer metadatos relevantes.

Funciones Principales:

1. Conversión de Formato:
   • Convertir archivos .opus a .wav para facilitar el análisis.
   • Utilizar herramientas como FFmpeg para la conversión.
2. Extracción de Metadatos:
   • Fecha y hora de creación.
   • Duración del audio.
   • Información del dispositivo emisor (si está disponible).
3. Análisis de Autenticidad:
   • Detección de cortes o ediciones mediante análisis espectral.
   • Identificación de ruido de fondo inconsistente.
   • Análisis de la continuidad del audio.
4. Reconocimiento de Voz:
   • Comparar voces con una base de datos para identificar hablantes.
   • Detección de voces sintetizadas o alteradas.
5. Análisis de Ruido y Entorno:
   • Identificar el entorno de grabación.
   • Detección de ruidos de fondo sospechosos (por ejemplo, ecos o variaciones extrañas en la frecuencia).
6. Generación de Informe Forense:
   • Resumen del análisis.
   • Indicios de manipulación o alteraciones.
   • Identificación de posibles hablantes.

Ejemplo de Implementación (Python + FFmpeg + Librosa)

import ffmpeg
import librosa
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import os

def convertir_opus_a_wav(input_file, output_file):
    """Convierte un archivo OPUS de WhatsApp a WAV"""
    try:
        ffmpeg.input(input_file).output(output_file, format='wav').run(quiet=True, overwrite_output=True)
        print(f"Conversión completada: {output_file}")
    except Exception as e:
        print(f"Error en la conversión: {e}")

def analizar_audio(audio_path):
    """Realiza análisis básico de un archivo de audio"""
    y, sr = librosa.load(audio_path, sr=None)
    
    # Duración del audio
    duration = librosa.get_duration(y=y, sr=sr)
    
    # Mostrar espectrograma
    plt.specgram(y, Fs=sr)
    plt.xlabel("Tiempo (s)")
    plt.ylabel("Frecuencia (Hz)")
    plt.title("Espectrograma del Audio")
    plt.show()
    
    return {
        "duración (segundos)": duration,
        "frecuencia de muestreo": sr
    }

# Ejemplo de uso
archivo_opus = "mensaje_whatsapp.opus"
archivo_wav = "mensaje_whatsapp.wav"

convertir_opus_a_wav(archivo_opus, archivo_wav)
info_audio = analizar_audio(archivo_wav)

print(info_audio)

Aplicaciones del Complemento:

✅ Análisis de autenticidad en investigaciones legales.
✅ Identificación de fraudes mediante alteración de audio.
✅ Apoyo en investigaciones forenses digitales.

Si necesitas más detalles o una implementación más avanzada, dime qué enfoque te interesa. 🚀