Konuşmacı ve konuşma tabanlı kaskad biyometrik kontrol sistemi tasarımı
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, ELEKTRONİK VE HABERLEŞME MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2018
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: ROAYA SALHALDEN ABDALRAHMAN
Danışman: Nihan Kahraman
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Bu tezde biyometrik tanımlama sistemlerinden konuşmacı tanıma ve ardından konuşma tanıma ile kontrol edilebilen bir system için gerekli yazılım önerilmiştir. Çalışmanın ilk aşamasında metin bağımsız konuşmacı tanıma işlemi gerçekleştirilmiş, daha sonrasında ise belirlenen kullanıcıya ait şifre kelimenin tanınması ile birleştirilerek hibrid bir ses tanıma işlemi ortaya konmuştur. Böylece konuşmacı ve konuşma tanıma yöntemlerini birlikte kullanan bir ses biyometrik sistemi sunulmaktadır. Bu basamaklı yöntem, Yanlış Pozitif Oranını (FAR) azaltır ve biyometrik tanıma sisteminin güvenliğini artırır. Mel ölçek süzgeç dizisi enerjilerinin kepstral gösteriminin (MFCC), konuşmacı tanıma için istenen öznitelik katkısını sağladığı bilindiğinden, çalışmanın ilk aşamasında bu yöntem kullanılmıştır; ancak MFCC'nin gürültüye eğilimli davranışı yüzünden hızlı bir gürültü bastırma yaklaşımı, yani gürültü kapısı, bu noktada kullanılmaktadır. Sinyalin gürültü oranının (SNR) konuşmanın bölümlenmemiş kısımlarında daha yüksek olması nedeniyle, konuşma sinyalinin bu kısımları kısa zaman enerjisi kullanılarak tespit edilir ve kesilir. Bir karenin kısa süreli enerjisi önceden tanımlanmış bir eşikten düşükse, gürültü olarak kabul edilir ve bu bölüm kaldırılır. Elde edilen MFCC değerleri biyometrik şablon olarak kullanılır. Hedef sisteme yeni giriş geldiğinde kullanılan yöntem ise şablon olarak kaydedilen MFCC'ler ile test verisinin MFCC değerleri arasındaki Euclidian mesafe metriğinin hesaplanması ve belirli bir eşik değerinden büyük olup olmamasına dayanmaktadır. Ses tanıma aşaması ise otokorelasyon ve gelişmiş sinyal işlemeden elde edilen minimum saha frekansına göre yapılır. Tez çalışmasında, kaskad ses tanıma yöntemi için MATLAB tabanlı bir yazılım sunulmuştur. Böylece ses tanıma özelliğini doğruluk, güvenlik ve penetrasyon zorluğu açısından daha iyi tanımladığı gösterilmiştir. Çalışmada elde edilen verilere göre, tanımlama sisteminin verimliliği yaklaşık % 91,2 olarak elde edilmiştir. Anahtar Kelimeler: konuşmacı tanıma, mel frekansı cepstral katsayıları, pitch periyot