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:
- Conversión de Formato:
- Convertir archivos .opus a .wav para facilitar el análisis.
- Utilizar herramientas como FFmpeg para la conversión.
- Extracción de Metadatos:
- Fecha y hora de creación.
- Duración del audio.
- Información del dispositivo emisor (si está disponible).
- Análisis de Autenticidad:
- Detección de cortes o ediciones mediante análisis espectral.
- Identificación de ruido de fondo inconsistente.
- Análisis de la continuidad del audio.
- Reconocimiento de Voz:
- Comparar voces con una base de datos para identificar hablantes.
- Detección de voces sintetizadas o alteradas.
- 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).
- 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. 🚀