Ses sinyallerinde görüntü özelliklerine dayalı sahtecilik tespiti
Forgery detection in audio signals based on image features
- Tez No: 979927
- Danışmanlar: PROF. DR. GÜZİN ULUTAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Dijital teknolojilerin gelişmesiyle birlikte, ses verilerinde kopyala-yapıştır sahtecilikleri önemli bir güvenlik sorunu haline gelmiş ve özellikle dijital adli bilişim, medya ve güvenlik uygulamaları için etkili tespit yöntemlerine olan ihtiyacı artırmıştır. Ses sinyallerinin doğrusal olmayan yapısı, geleneksel ses analizini genellikle yetersiz kılmaktadır; bu nedenle görsel temsillere dayalı yöntemler, sahtecilik tespiti için alternatif bir çözüm sunmaktadır. Bu tezde, BGP algoritması kullanılarak ses sinyallerinden elde edilen Mel spektrogramlarından yönsel özellikler çıkarılmıştır. Bu özellikler, sahte blokları belirlemek için sözcüksel olarak sıralanmış ve Öklid mesafesiyle karşılaştırılmıştır. Eşikleme ve bağlantı bileşeni analizi kullanılarak gruplandırılan bu bloklar, sahtecilik alanlarını görsel olarak belirlemek için maske görüntüsü üzerinde işaretlenmiştir. Önerilen yöntem, gürültü, sıkıştırma ve filtreleme gibi sahtecilik sonrası işlemlere karşı yüksek dayanıklılık göstermiştir. Özellikle yüksek hassasiyet değerleri, güvenilir sahtecilik tespiti sağlamıştır. BGP tabanlı yönsel analiz yaklaşımı sayesinde, blok tabanlı görsel analizin ses sahteciliği tespitine etkili bir şekilde uyarlanabileceği ve literatürdeki yaygın yöntemlerden farklılaşacağı gösterilmektedir.
Özet (Çeviri)
With the advancement of digital technologies, copy-paste forgeries on audio data have become a significant security problem, increasing the need for effective detection methods, particularly for digital forensics, media, and security applications. The nonlinear nature of audio signals often renders traditional audio analysis inadequate; therefore, methods based on visual representations offer an alternative solution for forgery detection. In this thesis, directional features were extracted from Mel spectrograms obtained from audio signals using the BGP algorithm. These features were sorted lexically and compared with Euclidean distance to identify forged blocks. These blocks, grouped using thresholding and connection component analysis, were marked on the mask image to visually identify forgery areas. The proposed method demonstrated high resilience to post-forgery processes such as noise, compression, and filtering. Its particularly high precision values demonstrated reliable forgery detection. Thanks to the BGP-based directional analysis approach, it shows that block-based visual analysis can be effectively adapted to audio forgery detection, distinguishing it from common methods in the literature.
Benzer Tezler
- A distributed shared memory framework for complex event processing in resource constrained IoT devices
Kısıtlı kaynağa sahip nesnelerin interneti sistemlerinde karmaşık görev işleme için dağıtık ve paylaşımlı bir bellek anaçatısı tasarımı
HALİT UYANIK
Doktora
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TOLGA OVATMAN
- Multi-channel EEG-based emotion classification using deep neural networks
Derin sinir ağları kullanarak çok kanallı EEG tabanlı duygu sınıflandırması
TUĞBA ERGİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Mühendislik Bilimleriİzmir Katip Çelebi ÜniversitesiBiyomedikal Teknolojiler Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ONAN GÜREN
- Classification of abnormal respiratory sounds using deep learning techniques
Solunum seslerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması
AHAMADI ABDALLAH IDRISSE
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ
- CNN-based text-independent automatic speaker identification
Evrişimsel sinir ağı tabanlı metinden bağımsız otomatik konuşmacı tanılama
MANDANA FASOUNAKI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN İNCE
- Derin öğrenme yöntemi kullanarak spektrogram veri kümesinden yapılandırılmış motif çıkarımı ile açıklanabilir ses sınıflandırma
Explainable sound classification through structured motif extraction from spectrogram datasets using deep learning methods
FATMA BOZTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET KAYA