İnsan sesinin manipülasyonu: Akustik analizlerle adli bir inceleme
Manipulation of human voice: Forensic investigation with acoustic analyses
- Tez No: 828944
- Danışmanlar: PROF. DR. GÜRSEL DURSUN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Adli Tıp, Forensic Medicine
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Sağlık Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Disiplinlerarası Adli Bilimler Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Kriminalistik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 106
Özet
Suç soruşturmalarına konu olan konuşma kayıtları, suçun sesli tanıklarıdır. Bu tanıklar, kolayca saklanabilip iletilebilme özellikleri nedeniyle olay yerinden elde edilen maddi deliller kadar önem taşır. Kaydedilen konuşma örneği/örnekleri suçun çözümüne ilişkin nicel bir veri sunar. Böylece ceza davalarında kişinin masumiyeti ve suçluluğuna dair ispatı oluşturur. Çalışmada hedeflenen amaç, konuşma sinyalinin kişinin sesini manipüle ettiğinde etkili olan ünlü fonemlere ait formant frekanslarının nasıl etkilendiğini bulabilmektir. Ayrıca şüphelinin manipüle edilmiş ses kayıtları ve orijinal ses kaydı arasında ki formant frekanslar arasındaki benzerlikler ve farklılıklar ortaya koymaktır. Böylece savcılık ve mahkemeler tarafından bilinmeyen ses kayıtlarının kimliğini belirlemede ses uzmanlarına yol göstermektir. Bu çalışmada, 20-55 yaş arası 25 kadın 25 erkek toplam 50 sağlıklı gönüllü birey katılmıştır. Her birey için 5 farklı ses kaydı alınmıştır. Bu beş farklı kayıttan; ilki herhangi bir müdahalenin olmadığı orijinal ses kaydıdır; diğerleri ise her seferinde ses gizleme yöntemlerinden birinin kullanıldığı manipüle edilmiş 4 kayıttan (burun kapama, maske, mendil ve fısıltı) oluşmaktadır. Hazırladığımız iki farklı görev; 1). Hazırlanan kelime listeleri ve 2). Paragrafın okutulmasını içermektedir. Ses kaydı için, Audacity yazılımı, ses analizi için özelleştirilmiş Praat yazılımı kullanıldı. Sekiz ünlü (/a/, /e/, /ı/, /i/, /o/, /ö/, /u/ ve /ü/) fonemin F0, F1, F2, F3 formant frekansları ölçülmüş ve aynı noktadan elde edilen, veriler karşılaştırılmıştır. Ayrıca“Öğretmeni ve arkadaşlarıyla bütün günü beraber geçirir”cümlesinin spektrografik analizi yapılmıştır. Elde edilen spektrogramlar; formant frekanslarının dağılımı, gürültü bileşenleri, frekansların periyodik durumları yönünden incelenmiştir. İstatistiksel analizler IBM SPSS for Windows Version 23.0 paket programında yapıldı. Sonuç olarak, tek hece (üç harfi içeren, ünsüz-ünlü-ünsüz) cümle setinde“ formant frekans değerlerinde”kimliği tanımaya yönelik; güvenilir formant frekansları“F0”(güvenilir fonemler /a/,/e/, /ı/, /o/, /ö/, /u/ ve /ü/) ve“F1”(güvenilir fonemler /a/,/e/, /i/, /o/, /ö/, /u/ ve /ü/) olarak bulunmuştur. Konuşmaya yönelik formant frekans değerlerinde kimliği tanımaya yönelik;“F0”(güvenilir fonemler /a/,/e/, /ı/, /o/, /ö/ ve /ü/) ve“F1”(güvenilir fonemler /a/,/e/, /ı/, /o/, /ö/ ve /ü/) formant frekanslarıdır. Spektrogram tiplendirmeleri, adli ses uzmanlarına sesin doğal özelliklerine ne kadar müdahale edildiğini göstererek dokümante edilebilen bir fikir sunmaktadır
Özet (Çeviri)
Speech recordings that are subject to criminal investigations serve as audible witnesses to the crime. These witnesses are just as important as physical evidence obtained from the crime scene due to their ability to be easily concealed and transmitted. The recorded speech sample/s provide quantitative data for solving the crime and thus help establish the innocence or guilt of the individual in criminal cases. The aim of this study is to determine how formant frequencies of the vowels that are effective when the speech signal manipulates the individual's voice are affected. Additionally, the study aims to reveal the similarities and differences between the suspect's manipulated voice recordings and the original voice recording in terms of formant frequencies. This is to guide voice experts in identifying the identity of unknown voice recordings for the prosecution and the courts. In this study, a total of 50 healthy volunteers, 25 females and 25 males between the ages of 20-55, participated. Five different voice recordings were taken for each individual. These five different recordings consist of the original voice recording without any intervention and four manipulated recordings where one of the voice concealment methods (nasal obstruction, mask, handkerchief, and whispering) was used each time. Two different tasks were prepared for the voice recordings: 1) lists of prepared words and 2) reading a paragraph. Audacity software was used for the voice recording, and custom-designed Praat software was used for voice analysis. The F0, F1, F2, F3 formant frequencies of eight vowels (/a/, /e/, /ı/, /i/, /o/, /ö/, /u/, and /ü/) were measured, and the data obtained from the same point were compared. Furthermore, spectrographic analysis of the sentence“He spends the whole day with his teacher and friends”was performed. The obtained spectrograms were examined in terms of formant frequency distribution, noise components, and periodic status of frequencies. Statistical analyses were performed using the IBM SPSS for Windows Version 23.0 package program. As a result, for the identification of identity in a single-syllable (three-letter) sentence set concerning“formant frequency values,”reliable formant frequencies“F0”(for reliable phonemes /a/, /e/, /ı/, /o/, /ö/, /u/, and /ü/) and“F1”(for reliable phonemes /a/, /e/, /i/, /o/, /ö/, /u/, and /ü/) were found. For the identification of identity in speech-related formant frequency values,“F0”(for reliable phonemes /a/, /e/, /ı/, /o/, /ö/, and /ü/) and“F1”(for reliable phonemes /a/, /e/, /ı/, /o/, /ö/, and /ü/) formant frequencies are used. Spectrogram typifications provide a documented idea of how much intervention has been made in the natural characteristics of the voice to forensic audio experts.
Benzer Tezler
- Face manipulation detection
Yüz manipülasyonu tespiti
SEPEHR NOURMOHAMMADI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SHERVIN RAHIMZADEH ARASHLOO
- Derin öğrenme ile cerrahi video anlama
Surgical video understanding with deep learning
ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU SARIKAYA
- Transfer learning based super resolution of aerial images and the effects of the super resolution on object detection
Öğrenme transferi temelli hava aracı görüntülerinin süper çözünürlüğü ve süper çözünürlüğün nesne tespitine etkileri
ASLAN AHMET HAYKIR
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İLKAY ÖKSÜZ
- Weaving the Ancient Greek myths into Irish identity: John Millington Synge's The Playboy of the Western World and Tom Paulin's The Riot Act
Antik Yunan mitlerinin İrlanda kimliğine işlenmesi: John Millington Synge'in The Playboy of the Western World ve Tom Paulin'in The Riot Act başlıklı oyunları
ZEKİ CEM KAÇAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
İngiliz Dili ve EdebiyatıHacettepe Üniversitesiİngiliz Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALEV KARADUMAN
- Exploiting clustering patterns in training sets to improve classification performance of fully connected layers
Tam bağlantılı katmanların sınıflandırma performansını iyileştirmek için eğitim setlerindeki kümeleme örüntülerinden faydalanma
TOLGA AHMET KALAYCI
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UMUT ASAN