Audio Fingerprinting Using Wavelet Transform
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, -, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2019
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: EVREN KANALICI
Danışman: Gökhan Bilgin
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Ses parmak izi tespit sistemlerinin günlük hayatta dijital hak yönetimi/telif hakkı tespiti, kopya ses verisi tespiti, ses verisi etiketleme, örnek ile tespit/sorgu gibi birçok kullanım alanı mevcuttur. Günümüzde de kullanıcıların canlı ses kayıtları ile sorgulayıp dönüş alabildikleri müzik tespit ve sorgu servisi sunan çevrimiçi popüler platformlar faaliyettedir. Kompakt, gürbüz ve hızlı erişimi hedefleyen ses parmak izi tasarımı bu sistemlerin temel taşını oluşturur. Kısa-süreli Fourier dönüşümleri ve Mel-spektral gösterimleri ilk akla gelen araçlar olmakla birlikte bu çıkarım yöntemleri kararsızlık gösterir ve bir baǧlamda düşük çözünürlüǧe sahiptirler. Saçılım dalgacık dönüşümü (SDD) bu kısıtlamaların üstesinden gelebilmek maksadıyla, sinyal dönüşümleri sırasında kaybolan enformasyonu telafi ederek ve öteleme-deǧişmezliǧi ve kararlılık saǧlayarak alternatif bir çözüm sunar. Bu çalışmada, müzik ses verisi tanıması için, siyam sinir aǧları karım modeli ile tümleşik bir şekilde saçılım dalgacık dönüşümü kullanılarak iki aşamalı bir ses parmak izi karakteristik/özellik çıkarım sistemi sunulmaktadır. Siyam sinir aǧı modelinin saǧladıǧı benzerlik muhafaza eden karımlar ses parmak izlerine denk gelmekte ve bu gömülü karım uzayında benzerlik mesafe ölçütü ile tanımlanmaktadır. Siyam sinir aǧları karım modeli, aynı müzik dosyalarının belirli bir komşuluk sınırı içerisinde görece hizalı bölütleri ve farklı müzik dosyalarının bölütleri kullanılarak, iki-katmanlı saçılım dalgacık dönüşümü katsayıları ile eǧitilmiştir. Önerilen sistem, günlük hayatta karşılaşılabilecek müzik ses verisi tespit & sorgu zorluklarını modelleyen çevresel gürültü altında, başarılı performans skorları elde etmektedir. Oldukça kompakt depolama alanı kullanarak, hem bire bir karşılaştırma yapılarak hem de depolama için yerellik-duyarlı karım (YDK) kullanılarak yüksek ROC AUC skorları elde ettiǧi gösterilmektedir.