Adli ses kayıtlarının süzgeç tasarımı ile iyileştirilmesi
Özet
Deliller içeren konuşma kayıtlarının düzeltilmesi adli vakaların çözümünde önemli bir yeresahiptir. Bu çalışmada, çeşitli gürültüler içeren ses kayıtlarının iyileştirilmesi hedeflenmiştir.Hışırtı, horultu, ton ve GSM(patlamalı) tipindeki gürültüler içeren ses kayıtları kullanılmıştır.Ses kayıtlarındaki gürültünün çeşidini belirlemek amacıyla gürültü tanımlama yapılmıştır.Gürültü tanımlama, STD(Standart sapma), NHR(Gürültü harmonik oranı) ve AG(Alçakgeçirgenlik) parametrelerinin kullanılmasıyla yapılmıştır. Kesim frekansı algoritmalarıylasüzgeçlerin kesim frekansları tespit edilmiş ve süzgeç tasarımı yapılmıştır. Hışırtı, ton vehorultu tipindeki gürültüler içeren sinyaller için sırasıyla alçak geçiren süzgeç, çentik süzgeç vetarak süzgeç kullanılmıştır. GSM gürültüsü içeren ses kaydının düzeltilmesinde çentik süzgeçve doğrusal aradeğerleme algoritması kullanılmıştır. İyileştirmenin kalitesini ölçmek amacıylaSNR(işaret gürültü oranı) ve MOS(ortalama yargı değeri) yöntemleri uygulanmıştır. Yapılançalışmalar sonucunda ton ve horultu tipinde gürültüler içeren sinyallerin yeterince düzeltilebildiği, hışırtı tipinde gürültü içeren sinyallerin ise çok başarılı bir şekildedüzeltilemediği anlaşılmıştır. GSM gürültü içeren sinyallerin süzgeç tasarımı iledüzeltilmesinde başarılı sonuçlar alınmadığı tespit edilmiştir. Bu gürültü tiplerinin zamanbölgesindeki aradeğerleme algoritması ile başarıyla ortadan kaldırıldığı sonucuna varılmıştır. AbstractImproving speech recording which provide evidence is important in forensic analysis. In theaim of this study is to improve speech recordings which contain various noises. Speechrecordings which contain hiss, hum, tone and burst type noises has been used. Noiseidentification has been applied in order to determine the type of noise in the audio recording.Three parameters named STD(Standart deviation), NHR(Noise to harmonic ratio) andLP(lowpass) have defined and applied for noise identification. Cutoff frequencies of filtershave been determined by means of cutoff frequency algorithms. If hiss, tone or hum are presentin the audio recordings, lowpass, notch and comb filters are used respectively. Audio recordingswhich contain burst type noise are enhanced with an linear interpolation algorithm and notchfiltering. SNR(Signal to noise ratio) and MOS(Mean opinion score) methods has been used tomeasure the quality of speech enhancement. The results revealed that signals which contain tone and hum types of noise have been enhanced better than hiss.The signals which contain bursttype noise have been enhanced with an linear interpolation method which performs better thannotch filtering.