İnsan sesinin ayırt edici kapasitesinin irdelenmesi / (Record no. 200434913)

000 -LEADER
fixed length control field 05042nam a2200421 i 4500
003 - CONTROL NUMBER IDENTIFIER
control field TR-AnTOB
005 - DATE AND TIME OF LATEST TRANSACTION
control field 20191126142728.0
007 - PHYSICAL DESCRIPTION FIXED FIELD--GENERAL INFORMATION
fixed length control field ta
008 - FIXED-LENGTH DATA ELEMENTS--GENERAL INFORMATION
fixed length control field 171111s2018 xxu e mmmm 00| 0 eng d
040 ## - CATALOGING SOURCE
Original cataloging agency TR-AnTOB
Language of cataloging eng
Description conventions rda
Transcribing agency TR-AnTOB
041 0# - LANGUAGE CODE
Language code of text/sound track or separate title Türkçe
099 ## - LOCAL FREE-TEXT CALL NUMBER (OCLC)
Classification number TEZ TOBB FBE ELE YL’18 TAN
100 1# - MAIN ENTRY--PERSONAL NAME
Personal name Tandoğan, Sinan Erkam
9 (RLIN) 123456
245 10 - TITLE STATEMENT
Title İnsan sesinin ayırt edici kapasitesinin irdelenmesi /
Statement of responsibility, etc. Sinan Erkam Tandoğan.
264 #1 - PRODUCTION, PUBLICATION, DISTRIBUTION, MANUFACTURE, AND COPYRIGHT NOTICE
Place of production, publication, distribution, manufacture Ankara :
Name of producer, publisher, distributor, manufacturer TOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü,
Date of production, publication, distribution, manufacture, or copyright notice 2018.
300 ## - PHYSICAL DESCRIPTION
Extent xiii, 39 pages ;
Dimensions 29 cm
336 ## - CONTENT TYPE
Source rdacontent
Content type code txt
Content type term text
337 ## - MEDIA TYPE
Source rdamedia
Media type code n
Media type term unmediated
338 ## - CARRIER TYPE
Source rdacarrier
Carrier type code nc
Carrier type term volume
502 ## - DISSERTATION NOTE
Dissertation note Tez (Yüksek Lisans)--TOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Ağustos 2018
520 ## - SUMMARY, ETC.
Summary, etc. Biyometrik tabanlı kimlik doğrulama sistemleri yaygın olarak parolalar yerine
kullanılmaya başlamıştır. Bir mikrofon kullanılarak kolayca elde edilebileceği için
ses biyometrisi tüm biyometriler arasında daha popülerdir. Ses biyometrisinin
kullanımı gün geçtikçe artmasına rağmen konuşmacı doğrulama sistemlerinin
kapasitesi ile ilgili çalışmalar sınırlıdır. Hatta bu alandaki çalışma sonuçları birbirleri
ile çelişerek bu konudaki problemleri çözmek yerine konuşmacı sistemlerine olan
güvenin azalmasına sebep olmaktadır.
Bu nedenlerden ötürü, bu tezde, ses tabanlı kimlik doğrulama sistemlerinin diğer bir
değişle konuşmacı doğrulama sistemlerinin kapasiteleri entropi açısından
araştırılmıştır. Bu konu üç temel başlık altında incelenmiştir. İlk olarak biyometrik
tabanlı sistemler için şimdiye kadar önerilen yöntemler detaylı bir şekilde incelenmiş
ve bu yöntemlerin ses tabanlı kimlik doğrulama sistemlerine uygun olup olmadığı da
araştırılmıştır. İkinci olarak konuşmacı doğrulama sistemlerinde kullanılan en
gelişmiş yöntemlerden bahsedilmiştir. Konuşmalardan çıkartılan özellikler, bu
özellikleri temsil etmek için kullanılan modeller ve bu modellerde kullanılan sestabanlı kimlik doğrulama yöntemleri ayrı ayrı incelenmiştir. Son olarak kullanılan
veri kümelerinin kişi ve süre gibi kısıtlarından dolayı açık kaynaklar kullanılarak
20000’den fazla kişiden oluşan veri kümesi oluşturulmuştur.
Kapasiteyi ölçmek için en gelişmiş konuşmacı doğrulama sistemi ile uyumlu yeni bir
yaklaşım önerilmiş ve bu yaklaşımın matematiksel alt yapısı detaylı bir şekilde
açıklanmıştır. Bu yaklaşım farklı durumlarda farklı veri kümeleri kullanılarak
incelenmiştir. Son olarak kapasite tahmini ile ilgili yeni araştırma konularından
bahsedilmiştir.
Summary, etc. Biometric-based authentication systems have been begun to be widely used instead
of passwords. Because voice can be captured easily by using a microphone, voice is
more popular between all biometric modalities. Although the use of voice biometrics
is increasing day by day, the studies about capacity of speaker verification systems
are limited. Moreover, the results of these studies conflict with each other and which
in turn raise doubts reliability of speaker verification systems instead of answering
questions.
Because of these reasons, in this thesis, the capacity of voice-based authentication
systems, in other words, speaker verification systems, is investigated in terms of
entropy. The subject has been examined under three main headings. Firstly, proposed
approaches up to now for measuring capacity of biometric systems are examined in
detail and whether these approaches are suitable for voice-based authentication
systems or not was also investigated. Secondly, state-of-the-art methods used in
speaker verification systems are overviewed. The features extracted from the
speeches, the models used for representation of the features, and voice-based
authentication methods for these models are examined separately. Thirdly, because
the dataset used in speaker verification systems contains limited number of speakers and speeches, by using open sources a new dataset containing more than 20000
speakers is created.
A new approach suitable with state-of-the-art speaker verification system is proposed
for measuring capacity and the mathematical background of this approach is
explained in detail. This approach is examined in different cases by using different
datasets. Finally, new research topics on capacity estimation are mentioned.
650 #0 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM
Topical term or geographic name entry element Dissertations, Academic
9 (RLIN) 32543
653 ## - INDEX TERM--UNCONTROLLED
Uncontrolled term Konuşmacı doğrulama
Uncontrolled term İ-vektör
Uncontrolled term Entropi
Uncontrolled term Karşılıklı bilgi ölçütü
Uncontrolled term Biyometrik bilgi
Uncontrolled term Speaker verification
Uncontrolled term I-vector
Uncontrolled term Entropy
Uncontrolled term Mutual entropy
Uncontrolled term Biometric information
710 ## - ADDED ENTRY--CORPORATE NAME
Corporate name or jurisdiction name as entry element TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü
Subordinate unit Fen Bilimleri Enstitüsü
9 (RLIN) 77078
856 40 - ELECTRONIC LOCATION AND ACCESS
Uniform Resource Identifier https://tez.yok.gov.tr/
Materials specified Ulusal Tez Merkezi
942 ## - ADDED ENTRY ELEMENTS (KOHA)
Koha item type Thesis
Source of classification or shelving scheme
Holdings
Withdrawn status Lost status Source of classification or shelving scheme Damaged status Not for loan Collection code Permanent Location Current Location Shelving location Date acquired Source of acquisition Full call number Barcode Date last seen Copy number Date shelved Koha item type
      Yeni / New Ödünç Verilemez-Tez / Not For Loan-Thesis Tezler Merkez Kütüphane Merkez Kütüphane Tez Koleksiyonu / Thesis Collection 2019-01-14 Bağış / Donation TEZ TOBB FBE ELE YL’18 TAN TZ00912 2019-01-14 1 2019-01-14 Thesis

This software was implemented, installed by Devinim Software Training Consulting .