Geri Dön

Lie detection from voice and heart rate

Ses ve kalp atış hızından yalan tespiti

  1. Tez No: 597147
  2. Yazar: ŞERİFE ÖZDAMARLAR
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZKAN KILIÇ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Ankara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 89

Özet

Son zamanlarda yapılan duygu analizi, cinsiyet tahmini, yaş tahmini ve yalan tespiti çalışmalarının da içinde olduğu araştırmalar ses verisinden birçok bilgi elde edildiğini ortaya koymuştur. Bu çalışmanın amacı ses ve nabız verilerini kullanarak yalan tespiti yapmak ve farklı makine öğrenmesi algoritmalarında uygulanarak başarı sonuçlarının karşılaştırılmasıdır. Literatürde yalan tespiti üzerine birçok çalışma bulunmasına rağmen bizim çalışmamız yalan tahmininde sadece ses üzerine değil nabız verisine de odaklanmaktadır. Bu çalışma için 15 kadın 15 erkek konuşmacı seçilmiştir. Her bir konuşmacıya 10 soru sorulmuştur ve toplamda 300 ses dosyası harici profesyonel bir mikrofon kullanılarak toplanmıştır. Her konuşmacıdan nabız verilerinin alınması için akıllı bileklik kullanılmıştır. Asıl odak noktamızın ses ve nabız olmasına rağmen katılımcılara kişilik testi de uygulanmıştır. Mel frekans kepstrum katsayıları (MFCC) kullanılarak ses verisinden 12 tane özellik çıkarılmıştır. Her ses dosyası için en düşük, en yüksek ve ortalama nabız verileri hesaplanmıştır. Bu çalışmada destek vektör makineleri, yapay sinir ağları, lojistik regresyon ve karar ağaçları metotlarının yalan tespiti sonuçları karşılaştırılmıştır. Kullanılan yöntemler arasında lojistik regresyon algoritmasında 19 öznitelik ile %66,67 oranında en yüksek doğruluk oranı elde edilmiştir. Tüm metotların doğruluk oranları göz önünde bulundurulduğunda ses verisine nabız, yaş, cinsiyet ve kişilik tipleri eklendikten sonra yalan tespiti yapmak için daha iyi sonuçlar elde edildiği sonucuna varılmıştır. Bu çalışmanın temel bulgusu yalnızca ses ve nabız verisinin yalan tespitinde etkili sonuçlar vermediğidir. Bununla birlikte, eklenen her yeni özniteliğin sonuçları iyileştirmediği görülmüştür. Bu çalışma sonucunda öznitelik seçiminin önemini ve özniteliklerin bir arada kullanılmasının önemi öğrenilmiştir.

Özet (Çeviri)

A number of recent studies have shown that much of the information obtained from voice data has a variety of applications in research, including emotion analysis, estimation of gender and age, and lie detection. The aim of this study is to detect a lie by using voice and heart rate data and to compare accuracies of different machine-learning algorithms. Although there are many studies on lie detection in the literature, our study focuses on lie detection from not only voice but also heart rate data. 15 women and 15 men speakers were selected for this study. Each speaker was asked 10 questions and a total of 300 sound files were recorded using an external professional microphone. A smart wristband was used to collect heart rate data from each speaker. Although our main focus was voice and heart rate, a personality test was also given to the participants. Twelve features from the voice data were extracted by using MFCC. Minimum, maximum and average heart rate were calculated for each sound file. Lie detection results calculated from support vector machine, artificial neural network, logistic regression and decision tree methods were compared in the current study. The best accuracy (66,67%) was achieved with Logistic Regression which had 19 features among other used methods. When accuracy rates of all methods were taken into consideration, it was concluded that the better accuracy rate was achieved after the addition of new features which are heart rate, gender and personality type to sound data for lie detection. The main finding of this study was that only the voice data and the pulse data failed to yield any reliable results in detecting the lies. However, it was found that every new added attribute could not improve the results. As a result of this study, we have learned the importance of the selection of attributes and of using the attributes together.

Benzer Tezler

  1. Causalité chez Hume et chez Kant et ses effets sur leurs philosophies pratiques

    Hume'a ve Kant'a göre nedensellik ve pratik felsefelerine etkileri

    DENİZ NESİN GÜRKAN

    Yüksek Lisans

    Fransızca

    Fransızca

    2022

    FelsefeGalatasaray Üniversitesi

    Felsefe Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİYE KOVANLIKAYA

  2. Şefika Yarkın'ın hayatı, eserleri ve hikâyeciliği üzerine bir inceleme

    An analysis on the life, works and storytelling of Şefika Yarkın

    MOHAMMAD ÂLİM SEZGİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Türk Dili ve EdebiyatıKarabük Üniversitesi

    Türk Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TÜRKAN GÖZÜTOK

  3. Derin öğrenme algoritmaları kullanılarak EEG sinyallerinden yalan tespiti

    Lie detection from EEG signals using deep learning algorithms

    MUSA ASLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUHAMMET BAYKARA

  4. Yalanı tespit etme becerisinin antisosyal eğilim ve duygusal zeka ile ilişkisi

    The relation of the ability of lie detection with emotional intelligence and antisocial tendency

    CANSU KOPARAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    PsikolojiMaltepe Üniversitesi

    Psikoloji Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DİLEK ÇELİK

  5. Bireylerin sosyalleşmesinde halk oyunlarının etkisi

    Başlık çevirisi yok

    FİGEN ALYANSOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    Halk Bilimi (Folklor)İstanbul Teknik Üniversitesi

    Y.DOÇ.DR. GÖKTAN AY