Tandoğan, Sinan Erkam <br/><br/>
İnsan sesinin ayırt edici kapasitesinin irdelenmesi / 
Sinan Erkam Tandoğan. 
 - xiii, 39 pages ;  29 cm 
<br/><br/>Tez (Yüksek Lisans)--TOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Ağustos 2018 
<br/><br/> Biyometrik tabanlı kimlik doğrulama sistemleri yaygın olarak parolalar yerine<br/>kullanılmaya başlamıştır. Bir mikrofon kullanılarak kolayca elde edilebileceği için<br/>ses biyometrisi tüm biyometriler arasında daha popülerdir. Ses biyometrisinin<br/>kullanımı gün geçtikçe artmasına rağmen konuşmacı doğrulama sistemlerinin<br/>kapasitesi ile ilgili çalışmalar sınırlıdır. Hatta bu alandaki çalışma sonuçları birbirleri<br/>ile çelişerek bu konudaki problemleri çözmek yerine konuşmacı sistemlerine olan<br/>güvenin azalmasına sebep olmaktadır.<br/>Bu nedenlerden ötürü, bu tezde, ses tabanlı kimlik doğrulama sistemlerinin diğer bir<br/>değişle konuşmacı doğrulama sistemlerinin kapasiteleri entropi açısından<br/>araştırılmıştır. Bu konu üç temel başlık altında incelenmiştir. İlk olarak biyometrik<br/>tabanlı sistemler için şimdiye kadar önerilen yöntemler detaylı bir şekilde incelenmiş<br/>ve bu yöntemlerin ses tabanlı kimlik doğrulama sistemlerine uygun olup olmadığı da<br/>araştırılmıştır. İkinci olarak konuşmacı doğrulama sistemlerinde kullanılan en<br/>gelişmiş yöntemlerden bahsedilmiştir. Konuşmalardan çıkartılan özellikler, bu<br/>özellikleri temsil etmek için kullanılan modeller ve bu modellerde kullanılan sestabanlı kimlik doğrulama yöntemleri ayrı ayrı incelenmiştir. Son olarak kullanılan<br/>veri kümelerinin kişi ve süre gibi kısıtlarından dolayı açık kaynaklar kullanılarak<br/>20000’den fazla kişiden oluşan veri kümesi oluşturulmuştur.<br/>Kapasiteyi ölçmek için en gelişmiş konuşmacı doğrulama sistemi ile uyumlu yeni bir<br/>yaklaşım önerilmiş ve bu yaklaşımın matematiksel alt yapısı detaylı bir şekilde<br/>açıklanmıştır. Bu yaklaşım farklı durumlarda farklı veri kümeleri kullanılarak<br/>incelenmiştir. Son olarak kapasite tahmini ile ilgili yeni araştırma konularından<br/>bahsedilmiştir.  Biometric-based authentication systems have been begun to be widely used instead<br/>of passwords. Because voice can be captured easily by using a microphone, voice is<br/>more popular between all biometric modalities. Although the use of voice biometrics<br/>is increasing day by day, the studies about capacity of speaker verification systems<br/>are limited. Moreover, the results of these studies conflict with each other and which<br/>in turn raise doubts reliability of speaker verification systems instead of answering<br/>questions.<br/>Because of these reasons, in this thesis, the capacity of voice-based authentication<br/>systems, in other words, speaker verification systems, is investigated in terms of<br/>entropy. The subject has been examined under three main headings. Firstly, proposed<br/>approaches up to now for measuring capacity of biometric systems are examined in<br/>detail and whether these approaches are suitable for voice-based authentication<br/>systems or not was also investigated. Secondly, state-of-the-art methods used in<br/>speaker verification systems are overviewed. The features extracted from the<br/>speeches, the models used for representation of the features, and voice-based<br/>authentication methods for these models are examined separately. Thirdly, because<br/>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<br/>speakers is created.<br/>A new approach suitable with state-of-the-art speaker verification system is proposed<br/>for measuring capacity and the mathematical background of this approach is<br/>explained in detail. This approach is examined in different cases by using different<br/>datasets. Finally, new research topics on capacity estimation are mentioned. 
<br/><br/><label>Subjects--Topical Terms: </label><br/>Dissertations, Academic
<br/><br/><label>Subjects--Index Terms: </label>Konuşmacı doğrulama İ-vektör Entropi Karşılıklı bilgi ölçütü Biyometrik bilgi Speaker verification I-vector Entropy Mutual entropy Biometric information