İki kez sıkıştırılmış ses sinyallerinin analizi ve otomatik olarak tespit edilmesi
Analysis and automatic detection of double compressed audio signals
- Tez No: 782036
- Danışmanlar: DOÇ. DR. CEMAL HANİLÇİ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bursa Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 91
Özet
Bu tez çalışmasında iki kez sıkıştırılmış ses sinyallerinin tespit edilmesi problemi ele alınacaktır. Ses kayıtları mahkemelerde delil olarak yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Bununla birlikte ses kaydının içeriğinin değiştirilip değiştirilmediğini doğrulamak önemli bir problemdir. Ses kaydında manipülasyon yapmak isteyen biri ses sinyalini öncelikle dalga formuna dönüştürmelidir. Dalga formu üzerinde değişiklikler yapıldıktan sonra bu değişiklikleri gizlemek için sıkıştırma işlemi ile aynı formata dönüştürebilir. Bu sebeple iki kez sıkıştırılmış ses sinyallerini tespit etmek oldukça önemlidir. Literatürde yapılan çalışmalarda iki kez sıkıştırılmış ses tespitinde genellikle sıkıştırma için kullanılan ses kodlayıcısı hakkında bilgiler kullanılarak öznitelikler elde edilmiştir. Bu tez çalışmasında kodlayıcı hakkında herhangi bir ön bilgi olmadan genel öznitelikler elde edilmeye çalışılarak daha başarılı iki kez sıkıştırılmış ses sinyalinin tespit edilmesi hedeflenmektedir. Ayrıca literatürde derin sinir ağlarının kullanıldığı çalışma sayısının çok sınırlı olması sebebi ile derin sinir ağlarının hem öznitelik çıkarma hem de sınıflandırma aşamalarındaki güçlerinden faydalanarak başarılı bir sistem geliştirmek hedeflenmektedir. Öznitelikleri derin öğrenme yapılarının eğitim aşamasında otomatik olarak öğrenen ve gürültü, kanal ve kayıt ortamı gibi performansı olumsuz etkileyebilecek değişimlere karşı başarılı, iki kez sıkıştırılmış ses tespit sistemi geliştirilecektir. Farklı derin öğrenme yapıları ve farklı veri kümeleri kullanarak detaylı analiz yapılacaktır. Tek bir veri kümesi ile eğitilen sistemin diğer veri kümelerindeki ses sinyalleri ile test edildiğinde de iki kez sıkıştırılmış sesleri tespit etmede başarılı olması hedeflenmektedir. Kullanılacak veri kümelerinden biri daha önceden farklı kodlayıcılar ile sıkıştırılmış ses sinyalleri içermekte olup bu ses sinyalleri kullanılarak iki kez sıkıştırılmış ses tespitindeki performans incelenecektir. Tez çalışmasının ilk kısmında, dar bant AMR kodlayıcı kullanılarak farklı bit-oranları ile sıkıştırma işlemi yapılarak bir kez ve iki kez sıkıştırılmış ses sinyalleri üretilecektir. Ses sinyallerinin spektrogramları kullanılarak derin öğrenme modelleri ile eğitilecektir. Farklı modeller ve farklı kayıp fonksiyonları kullanılarak sistemin daha yüksek başarı oranı vermesi için çalışmalar yapılmıştır. Literatürde geniş bant AMR kodlayıcı ile iki kez sıkıştırılmış ses tespiti problemi daha önce çalışmadığından, tezin ikinci kısmında geniş bant AMR kodlayıcı ile iki kez sıkıştırılmış ses sinyalleri üretildikten sonra bu veriler ile iki kez sıkıştırılmış ses tespit sistemi incelenecektir.
Özet (Çeviri)
In thesis study, double compressed audio detection problem will be investigated. As a result of widespread usage of audio recording as evidence in courts, this addresses the problem of authenticity of a audio content. In order to tamper an audio file, attacker first needs to decompress it to waveform and then manipulate the waveform which is followed by recompressing the manipulated audio waveform into the original format. For this reason, double compressed audio detection is an important audio forensic problem. Previous studies addressing the double compressed audio detection problem with prior knowledge about encoding and decoding processes of codec. In this study, it is aimed at detecting double compressed audio with extracting general feature when there is no prior knowledge about codec. There are a few studies including deep learning approaches on double compressed audio detection problem. The proposed system is used for both feature extraction and classifier with deep learning methods. The system will be developed to be succesful against noise, channel and recording environment variations. The system will be invegstigated using different deep learning models and datasets detailed. The performance of the system will be developed on cross-database evaluation. One of the dataset including audio with compression history will be investigated on double compressed audio detection problem. In the first part of thesis, single and double compressed audio recordings will be generated with narrow band AMR codec. Audio spectrograms will be used as input of deep learning model. The system will be improved with different deep learning models and different loss function to try on better performance. There is no previous study addressing the double compressed audio detection problem including wide band AMR codec. The system will be developed double compressed audio compressed by wide band AMR codec.
Benzer Tezler
- Acoustic properties of styrene butadiene rubber-isocyanate composition reinforced with carbon nanotubes and silicon oxide nano-powder
Silikon oksit nano tozları ve karbon nanotüpleri ile güçlendirilmiş stiren bütadien kauçuk-izosiyanat kompozisyonunun akustik özellikleri
ALKAN SANCAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiNanobilim ve Nanomühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEVENT TRABZON
- Doku analizi sınıflandırma ve bölütleme için yöntemler
Techniques for texture analysis, segmentation and classification
OSMAN NURİ USLU
- Sıkıştırılmış zeminlerde donma-çözülme olayının deneysel incelenmesi
Experimental i̇nvestigation of freeze and thaw on compacted soils
ADEM IŞIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RECEP İYİSAN
- Evaluation of surface properties of roller compacted concrete pavements using 3D photogrammetry method
Silindirle sıkıştırılmış beton yolların yüzey özelliklerinin 3D fotogrametri yöntemi ile değerlendirilmesi
EMİNE BİLGE TAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL ÖZGÜR YAMAN
DOÇ. DR. HANDE IŞIK ÖZTÜRK
- Single pixel imaging at SUB-THZ frequencies based on compressed sensing
THz-altı frekanslarda sıkıştırılmış algılama tabanlı tek piksel görüntüleme
ESRA ŞENGÜN ERMEYDAN
Doktora
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İLYAS ÇANKAYA