Geri Dön

A new sound forensics approximation: An automated location detection method i̇n multistorey buildings using environmental sound classification

Yeni bir ses adli bilişim yaklaşımı: Çevresel ses sınıflandırması kullanan çok katlı binalarda otomatik konum algılama yöntemi

  1. Tez No: 739741
  2. Yazar: MARK NDOWOBE OKABA
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. TÜRKER TUNCER
  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: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Adli Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 46

Özet

Çevresel ses sınıflandırması, geniş uygulama yelpazesi nedeniyle dijital adli tıp çalışmaları ve siber suç analizi için özel olarak tasarlanmış araştırma ve uygulamaları çekmeye devam etmiştir. [1]. Örneğin, geleneksel ortam gürültüsü sınıflandırma sistemleri, MFCC, sıfır geçiş hızı ve kısa süreli enerji gibi el yapımı çıkarılmış özelliklere bağlıdır. Ancak bu, çok katlı binalardakiler gibi konuma dayalı ses sınıflandırması için yardımcı olmayabilir. Bu tez, bu konuyu merkez-simetrik doğrusal olmayan bir desen kullanarak çözmeyi amaçlayan bir araştırma projesidir. Çok katlı bir yapının her katından ortam seslerini topladık ve bunları bir veri kümesine dönüştürdük ve herkese açık hale getirdik. Yeni bir merkez simetrik doğrusal olmayan desende özellikler oluşturmak için bir ikame kutusu (S-Box) kullanılır. Kullandığımız özellik oluşturma tekniğinden sonra CS-Lblock-Pattern modeline isim verdik. Veri kümesi, binanın on katının her biri için bir tane olmak üzere on sınıf içerir. Araştırmalarımız, SVM'yi kullanarak, çok katlı hastane veri kümeleri için% 95,38 doğruluk oranıyla iyi bir sınıflandırma doğruluğu elde edebileceğimizi göstermektedir. Sınıflandırma fazı sonuçları, ESC'nin merkez-simetrik doğrusal olmayan bir desen uygulayarak etkili sonuçlar üretebileceğini açıkça göstermektedir

Özet (Çeviri)

Environmental sound classification has continued to attract research and applications designed specifically for digital forensic studies and cybercrime analysis because of its vast range of applications. [1]. Conventional ambient noise classification systems, for example, depend on hand-crafted extracted features such as MFCC, zero-crossing rate, and short-term energy. However, this might not help for position-based sound classification such as those in multi-storey buildings. This thesis is a research project aimed at resolving this issue using a centre-symmetric nonlinear pattern. We gathered ambient sounds from each floor of a multi-story structure, which we turned into a dataset and made publicly available. A substitution box (S-Box) is used to generate features in a new centre symmetric nonlinear pattern. After the feature generation technique we used, we dubbed the model CS-Lblock-Pattern. The dataset contains ten classes, one for each of the building's ten floors. Our investigations show that using SVM, we can get good classification accuracy for multi-storey hospital datasets, with an accuracy rate of 95.38%. The classification phase results clearly shows that ESC may produce effective results by applying a center-symmetric nonlinear pattern

Benzer Tezler

  1. Adli bilişim atlatma teknikleri ve karşı tedbirler

    Anti forensics techniques and countermeasures

    MURAT GÜL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMilli Savunma Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED ALİ AYDIN

    DR. ÖMER ÇETİN

  2. Sound based location detection using machine learning methods

    Makine öğrenmesi yöntemleri kullanarak ses tabanlı konum tespiti

    NURA ABDULLAHI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Adli TıpFırat Üniversitesi

    Adli Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERHAN AKBAL

  3. Rauf Yektâ Bey'in 'Türk Mûsikîsi Nazariyatı' adlı eseri ve tahlîli

    Rauf Yektâ Bey's 'Turkish Music Theory' forensic work and analysis

    BELKIS GİZEM GÜRAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    MüzikGazi Üniversitesi

    Türk Müziği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMRAH HATİPOĞLU

  4. Adli amaçlı ses analizinde otomatik konuşmacı tanıma yazılımı kullanılarak kardeşler arası ses benzerliklerinin ve farklılıklarının belirlenmesi

    Determining the voice similarities and differences between siblings (sisters and brothers) using automatic speaker recognition software in forensic voice analysis

    OĞUZ KASIM KARA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Adli Tıpİstanbul Üniversitesi

    Fen Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. H. BÜLENT ÜNER

  5. Sudan yazılan yer: Mimarlıkta bir kuramsal yazım çalışması

    Place written from water: A study of theoretical writing in architecture

    İREM KORKMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SIDIKA ASLIHAN ŞENEL