La tecnología detrás de la clonación de voz

Los sistemas actuales de clonación se apoyan en tres pilares técnicos:

Modelos generativos (GAN, VAE, transformers). Estas arquitecturas aprenden patrones complejos del habla humana y permiten reproducir timbres, acentos y prosodia con una fidelidad casi perfecta.

Modelos de reconocimiento (ASR) y síntesis (TTS). El reconocimiento automático del habla (ASR) —como Whisper— se emplea para segmentar y transcribir audios, mientras que los modelos TTS neuronales convierten texto o representaciones acústicas en voz sintética.

Aprendizaje a partir de datos reales. Con apenas unos segundos de voz, un modelo puede generar una “firma” vocal sintética del hablante, extrapolando entonación, ritmo y color.

Estas tecnologías, combinadas, permiten generar audios indistinguibles del original, dificultando la detección perceptiva e incluso automatizada.

Proceso típico de clonación o generación deepfake

En términos técnicos, el flujo de creación sigue cinco etapas:

• Obtención de muestras de voz (fuentes públicas, grabaciones, redes sociales).
• Preprocesamiento y etiquetado: limpieza del ruido, segmentación y transcripción automática.
• Entrenamiento o ajuste del modelo: adaptación de un modelo de síntesis con las muestras de la persona objetivo.
• Generación del audio: producción de frases o mensajes nuevos con la voz clonada.
• Postproducción: edición, corrección de entonación y mezcla para disimular artefactos.

En pocas horas, con hardware de consumo, es posible generar material falsificado de gran realismo.

Implicaciones en la prueba pericial 

El auge de estas técnicas plantea tres desafíos fundamentales en el ámbito forense:

Autenticidad y cadena de custodia. La facilidad de manipulación obliga a reforzar la trazabilidad del audio desde su obtención hasta su análisis.

Atribución de la voz. Determinar si una voz pertenece realmente a una persona o ha sido clonada requiere comparar rasgos biométricos, espectrales y prosódicos bajo criterios reproducibles.

Limitaciones del análisis perceptivo. La identificación auditiva subjetiva (escuchar y opinar) ya no es suficiente; se requieren métricas técnicas y análisis de integridad.

Indicadores técnicos de una voz sintética

Aunque los deepfakes son cada vez más sofisticados, siguen presentando ciertos indicios detectables:

• Inconsistencias espectrales: discontinuidades o patrones de energía poco naturales en el espectrograma.
• Ausencia de microvariaciones fisiológicas: vibratos, microtensiones o irregularidades propias del habla humana.
• Errores prosódicos: pausas o entonaciones no coherentes con el contexto lingüístico.
• Metadatos anómalos: archivos con parámetros de codificación o compresión incongruentes con grabaciones reales.

El análisis forense de estos factores, junto con herramientas de deepfake detection basadas en IA, permite evaluar la integridad y autenticidad de la evidencia sonora.

Perspectiva jurídica y de ciberseguridad

Para abogados, peritos y CISOs, los retos no son solo técnicos, sino también legales:

Valor probatorio: la presencia de IA en la generación de audio exige peritajes especializados que acrediten su autenticidad con métodos científicos validados.

Responsabilidad y pruebas digitales: un audio manipulado puede alterar decisiones judiciales o de compliance si no se verifica su procedencia.

Protección preventiva: establecer políticas de autenticación (doble verificación, sellado digital de grabaciones, registro hash) reduce el riesgo de manipulación.

La normativa sobre prueba electrónica exige que el perito documente los métodos de análisis, conserve la cadena de custodia y fundamente sus conclusiones en evidencia reproducible.

En resumen, la clonación de voz no es ciencia ficción: es una realidad forense y jurídica que requiere nuevas competencias técnicas y metodológicas.

En el seminario “Análisis de integridad de audio: desmontando deepfake de voz” de Graudio Forensics exploraremos, con ejemplos reales, cómo funcionan estos modelos, cómo detectarlos y qué protocolos seguir para garantizar la fiabilidad de la prueba sonora.

Más información del seminario: https://graudioforensics.es/seminario-analisis-de-integridad-de-audio-desmontando-deep-fake-de-voz/