Analysis of speech content and voice for deceit detection
Aldatma tespiti için konuşma içeriği ve ses analizi
- Tez No: 892631
- Danışmanlar: Assist. Prof. Dr. HAMDİ DİBEKLİOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günlük yaşamın bir parçası olan aldatıcı davranışlar, genellikle fark edilmeden gerçekleşir ve ciddi sonuçlara yol açabilir. Makine öğrenimindeki son gelişmelerle birlikte, aldatmanın daha güvenilir bir şekilde tespit edilebilmesi mümkün görünmektedir. Mevcut görsel ve çok modlu modeller, aldatmayı yeterli doğrulukla tanımlayabilse de, konuşma içeriği veya sesin bireysel kullanımı hala düşük performans sergilemektedir. Bu nedenle, aldatmanın tespiti için özellik çıkarımı ve optimizasyonuna odaklanarak bu temel iletişim biçimlerinin kullanımını sistematik bir şekilde inceliyoruz. Bu amaçla, aldatma kalıplarını tespit etmek için transformerlerden, uzamsal ve zamansal mimarilerden, en son teknoloji önceden eğitilmiş modellerden ve el yapımı gösterimlerden yararlanmanın güvenilirliğini değerlendiriyoruz. Ayrıca, değerlendirilen yöntemlerin kendine özgü özelliklerini ve ayırt edici gücünü anlamak için kapsamlı bir inceleme yapıyoruz. Sonuçlar, konuşma içeriğinin (transkripte edilmiş metin) ses özelliklerinden daha fazla bilgi sağladığını göstermektedir. Ek olarak, transformer mimarilerinin, gösterim öğrenimi ve modellemede etkili olduğu görülmekte ve aldatma tespiti için en uygun model yapılandırmaları hakkında içgörüler sağlanmaktadır.
Özet (Çeviri)
Deceptive behavior is part of daily life, often without being recognized, leading to severe repercussions. With the recent improvements in machine learning, more reliable detection of deceit appears to be possible. Although current visual and multimodal models can identify deception with adequate precision, the individual use of speech content or voice still performs poorly. Therefore, we systematically analyze such essential communication forms focusing on feature extraction and optimization for deceit detection. To this end, we assess the reliability of employing transformers, spatial and temporal architectures, state-of-the-art pre-trained models, and handcrafted representations to detect deceit patterns. Furthermore, we conduct a thorough analysis to comprehend the distinct properties and discriminative power of the evaluated methods. The results demonstrate that speech content (transcribed text) provides more information than vocal characteristics. In addition, transformer architectures are found to be effective in representation learning and modeling, providing insights into optimal model configurations for deceit detection.
Benzer Tezler
- Türkçe video ve ses kayıtları için metinsel kayıt ve analiz sisteminin geliştirilmesi
Development of text recording and analysis system for turkish video and sound records
BAŞAK KIZILAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMuğla Sıtkı Koçman ÜniversitesiBilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜSEYİN GÜRÜLER
- Müzik eğitiminin, dil ve konuşma terapisi öğrencilerinin ses bozukluklarını değerlendirme becerilerine yönelik etkileri: Karma yöntem çalışması
The effects of music education on voice disorder assessment skills of speech and language therapy students: Mixed methods study
EYLÜL BİRKENT
Doktora
Türkçe
2023
Kulak Burun ve BoğazÜsküdar ÜniversitesiDil ve Konuşma Terapisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET KONROT KONROT
- Parkinson Ses ve Konuşma Handikap Endeksi'nin geliştirilmesi, geçerlik ve güvenirliğinin araştırılması
Development, validity, and reliability study of the Parkinson's Voice and Speech Handicap Index
ELİF TUNÇ SONGUR
Doktora
Türkçe
2025
NörolojiHacettepe ÜniversitesiDil ve Konuşma Terapisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATMA ESEN AYDINLI
- Topluluk karşısında konuşma becerisinin ses ve diksiyon dersiyle geliştirilmesine yönelik öğrenci görüşleri
Student opinions on developing the skill of talking into community with voice and dication lesson
KAMİLE KEMAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Eğitim ve ÖğretimKütahya Dumlupınar ÜniversitesiTürkçe Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FULYA TOPÇUOĞLU ÜNAL
- Türkçe öğrenen Türk soylu öğrencilerin hazırlıksız konuşmalarına yönelik yanlış çözümlemesi
A wrong analysis of Turkish noble students learning Turkish about their impromptu talk
CEYLAN BAKIR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Eğitim ve ÖğretimGaziantep ÜniversitesiTürkçe ve Sosyal Bilimler Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KADİR KAPLAN