Adli Bilişim Açısından Ses İncelemeleri

Year 2018, Volume: 30 Issue: 1, 329 - 343, 01.03.2018

Yunus Korkmaz , Aytuğ Boyacı

Abstract

Geçmişte fiziksel araçlar ve yollarla
işlenen suçlar dijitalleşmenin artmasıyla giderek yerini elektronik araçlarla
işlenen suçlara bırakmaktadır. Elektronik araçlarla işlenen bu suçlar
arkasında, bilgisayarlar, taşınabilir cihazlar, ağ cihazları ve depolama
aygıtları gibi elektronik deliller bırakmaktadır. Ses delillerinin incelenmesi
ya da ses adli bilişimi (audio forensic), elektronik delilleri ve içlerinde bulunan
verileri kullanarak suçların aydınlatılmasına katkıda bulunan Adli Bilişim
disiplininin bir alt dalı olarak bilinmektedir. Ses adli bilişimi için
halihazırda kullanılabilecek birçok ses analiz yazılımı mevcuttur. Sayısal ses
işleme teknikleri tabanlı yöntemleri kullanan bu yazılımların, ses kayıtlarında
kurgu/montaj tespiti (kayıt bütünlüğünün doğrulanması), spektrum analizi, bozuk
kayıtların anlaşılabilirliğinin arttırılması (kayıt iyileştirme), konuşmacı
profili (yaş, cinsiyet vs.) belirleme, ortam gürültüleriyle maskelenmiş ses
analizi, adli takiplerde gerçek zamanlı ses analizi ve konuşmacının etnik
yapısı ile ilgili olan dil ve aksan öğelerini belirleme gibi ses adli bilişimi
işlemlerini otomatik olarak gerçekleştirebilmesi beklenmektedir. Bu makalede,
konuşma üretimi ve ses bilimi, ses incelemede kullanılan temel konuşma işleme
teknikleri, adli bilişim açıdan ses incelemeleri ve bu incelemelerde kullanılan
yazılımların teknik ve performans kriterleri göz önünde bulundurularak
karşılaştırılması yapılmıştır.

Keywords

Adli Bilişim, Ses İnceleme, Konuşma İşleme, Ses Analiz Araçları, Ses Adli Bilişimi

References

• 1. Kara, O. K., 2011. Adli amaçlı ses analizinde otomatik konuşmacı tanıma yazılımı kullanılarak kardeşler arası ses benzerliklerinin ve farklılıklarının belirlenmesi, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Üniversitesi Adli Tıp Enstitüsü, İstanbul. 2. M.E.B., Müzik aletleri yapımı ses oluşum uygulamaları, Ankara, 2006. 3. Makkook, M. A., 2007. A Multimodal Sensor Fusion Architecture for Audio-Visual Speech Recognition, Master Thesis, University of Waterloo, Canada. 4. Campbell, J. P., 1997. Speaker Recognition: A Tutorial, Proceedings of the IEEE, 85, 1437-1462. 5. Parsons, T. W., 1987. Voice and Speech Processing, McGraw-Hill, New York. 6. Pentz, A., 1990. Speech science (Spath 4313) class notes, Oklahoma State University, Stillwater. 7. Ergenç, İ., 1995. Konuşma Dili ve Türkçenin Söyleyiş Sözlüğü, Şafak Matbaacılık, Ankara. 8. Sever, H., 2008. Adli Ses İncelemeleri ve Hukuki Boyutu, Adalet Yayınevi, Ankara. 9. Selen, N., 1979. Söyleyiş sesbilimi Akustik sesbilim ve Türkiye türkçesi, TDK yayınları, Ankara. 10. Artuner, H., 1994. Bir Türkçe Fonem Kümeleme Sistemi Tasarımı ve Gerçekleştirimi, Doktora Tezi, Hacettepe Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara.. 11. Demircan, Ö., 1979. Türkiye Türkçesinin Ses Düzeni Türkiye Türkçesinde Sesler, TDK yayınları, Ankara. 12. Mengüşoğlu, E., 2004. Confidence Measures for Speech/Speaker Recognition and Applications on Turkish LVCSR, PhD Thesis, University of Mons, Belgium. 13. https://www.biyolojigunlugu.com/lys-kulak-konu-anlatimi-kulak-islevi-kulak-yapisi-kulak-bilesenleri/, YS, Kulak Konu Anlatımı, Kulak İşlevi, Kulak Yapısı, Kulak Bileşenleri, 15 Eylül 2017. 14. Flanagan, J. L., 1972. Speech Analysis; Synthesis and Perception, Springer, U.S.A.. 15. Xie, L. and Liu, Z. Q., 2006. A Comparative Study of Audio Features for Audio to Visual Conversion in MPEG-4 Compliant Facial Animation, Proceedings of the 5th International Conference on Machine Learning and Cybernetics, Dalian, August 13-16. 16. Dave, N., 2013. Feature Extraction Methods LPC, PLP and MFCC in Speech Recognition, Internatıonal Journal for Advance Research in Engıneerıng and Technology, 1, Issue VI. 17. Kavitha. R., Nachammai. N., Ranjani. R. and Shifali. J., 2014. Speech Based Voice Recognition System for Natural Language Processing (Voice Recognition using Dynamic Time Warping and Mel-Frequency Cepstral Coefficients Algorithms), International Journal of Computer Science and Information Technologies, 5, 5301-5305. 18. Gaudard, C., Aradilla, G. and Bourlard, H., 2007. Speech Recognition based on Template Matching and Phone Posterior Probabilities, IDIAP, Switzerland. 19. Karasartova, S., 2011. Metinden Bağımsız Konuşmacı Tanıma Sistemlerinin İncelenmesi ve Gerçekleştirilmesi, Yüksek Lisans Tezi, Ankara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara. 20. Gelegin, İ. ve Bolat, B., 2011. Ayrık Kelime Tabanlı Bir Konuşma Tanıma Sistemiyle Bilgisayar Kontrolü, Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Sempozyumu, Elazığ, 5-7 Ekim. 21. Yalçın, N., 2008. Konuşma Tanıma Teorisi ve Teknikleri, Kastamonu Eğitim Dergisi, 16, 249-266. 22. Rumelhart, D.E. and McClelland, J.L., 1986. Parallel Distributed Processing, MIT Press, Cambridge, 10-16. 23. Akçayol, M.A., 2001. Bir Anahtarlamalı Relüktans Motorun Sinirsel-Bulanık Denetimi, Doktora Tezi, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Ankara. 24. Loizou, P.C., 2013. Speech Enhancment Theory and Practice, CRC Press, U.S.A. 25. Vaseghi, S.V., 2008. Advanced Digital Signal Processing and Noise Reduction, Wiley Publication, U.K. 26. Kutlu, C. ve Arserim, M. A., 2012. Spektral çıkarma tabanlı kalman filtresi ile ses sinyallerinin iyileştirilmesi, Dicle Üniversitesi Mühendislik Fakültesi, 3/1, 49-59. 27. Lemmetty, Sami., 1999. Review of Speech Synthesis Technology, Master Thesis, Helsinki University of Technology, Finland. 28. http://www.cs.tut.fi/courses/SGN-4010/puhesynteesi_en.pdf, Speech Synthesis. 7 Haziran 2017. 29. Macon, M. W., 1996. Speech Synthesis Based on Sinusoidal Modeling, PhD Thesis, Georgia Institute of Technology, U.S.A. 30. Tamura, M., Masuko, T., Tokuda, K. and Kobayashi T., 1999. Speaker Adaptation for HMM-Based Speech Synthesis System Using MLLR, The 3rd ESCA/COCOSDA Workshop on Speech Synthesis, Australia, November 26-29. 31. Kayte, S., Mundada, M. and Kayte C., 2015. A Review of Unit Selection Speech Synthesis, International Journal of Advanced Research in Computer Science and Software Engineering, 5, 5. 32. Gros, J. Z. and Mario, Z., 2008. An Efficient Unit-selection Method for Concatenative Text-to-speech Synthesis Systems, Journal of Computing and Information Technology, 16, 69-78. 33. http://www.ni.com/tutorial/7107/en/, IS-95 (CDMA) and GSM(TDMA) Overview, 4 Temmuz 2017. 34. http://www.forensiclinguistics.net/POST-PN-0509.pdf, Houses of Parliament, Forensic Language Analysis, 5 Temmuz 2017.