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Dessa forma, a autenticação dessa fonte de prova é uma tarefa muitas vezes necessária e crítica, porém ainda sujeita a muitos desafios. Com o objetivo de identificar edições em arquivos de áudio propõe-se uma técnica para detecção automática de adulterações em gravações de áudio por meio da constatação de variações anormais na frequência de oscilação de sinais interferentes da rede elétrica (ENF), eventualmente incorporados em um registro de áudio questionado. Variações anormais na ENF podem ocorrer como resultado de transições abruptas de fase decorrentes de inserções ou supressões de segmentos de áudio realizados durante o processo de edição. Dessa forma, propõe-se o estimador de ENF ESPRIT-Hilbert em conjunto com um detector de outliers baseado na curtose amostral da estimada ENF, do inglês ESPRIT-Hilbert ENF estimator in conjunction with an outlier detector based on the sample kurtosis of the estimated ENF (SPHINS). A técnica utiliza conjuntamente um estimador baseado na frequência instantânea obtida via transformada de Hilbert, e outro baseado na técnica ESPRIT. Calcula-se a curtose amostral das estimativas da ENF como medida do grau de anomalia da ENF, compondo-se um vetor de características que é aplicado a um classificador de máquinas de vetores de suporte (SVM), devidamente treinado a partir de uma base de dados conhecida para indicar a presença de edições. O método proposto tem seus resultados validados utilizando uma base de dados que contém 100 gravações telefônicas autorizadas de áudios não editados, e 100 gravações telefônicas de áudios editados. Os resultados obtidos são comparados com trabalhos correlatos anteriores.","abstract_html":"Arquivos de áudio digital são uma importante fonte de vestígios e evidências relacionadas aos mais diversos crimes e conflitos. 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