Parallel implementation of a VQ-based text-independent speaker identification

RUHSAR SOĞANCI

Parallel implementation of a VQ-based text-independent speaker identification

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Boğaziçi Üniversitesi, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2004

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: RUHSAR SOĞANCI

Danışman: SADIK FİKRET GÜRGEN

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Günümüzde otomatik kimlik tanıma sistemleri bilgisayar tabanlı uygulamaların vazgeçilmez bir parçasını teşkil etmektedir. Bu amaçla üretilen şifre ve anahtar gibi çözümler düşük maliyetleri ve kolay uygulanabilirlikleri ile oldukça yaygın kullanılmaktadır, ancak bu çözümler unutulma, kaybedilme ya da yetkisiz kişilerin eline geçebilme riski taşımaktadırlar, bu nedenle kişiye özel fiziksel karakteristiklerin belirlenmesi ve kullanılmasına dayalı biometrik çözümler üzerinde durulmaktadır. Biometrik çözümler iris taranmasından, parmak izi incelenmesine, DNA analizinden, imza ve yazı kontrolüne kadar oldukça geniş bir yelpazeye yayılmaktadır. Ses, bir mikrofon veya telefon aracılığı ile kolaylıkla sayısal veriye çevrilebilmesi nedeni ile oldukça popüler bir biometriktir. Bu çalışmada konuşan kişinin söylediği kelimelerden bağımsız olarak kimliğini tesbit etmeyi hedefleyen bir sistem sunulmaktadır. Sesin kişiye özel karakteristiklerinin belirlenmesinde Mel-Frekans Kepstrum sabitleri, bu karakteristiklerin modellenmesinde Linde-Buzo-Gray vektör niceliklendirmesi, iki modelin benzerliğinin değerlendirilmesinde Euclidean mesafesi kullanılmıştır. Ses örneklerinin anlamlı karakteristiklerinin karşılaştırılması, ve benzer olanlarının eşleştirilmesi önemli ölçüde dönüşümler ve karşılaştırmalar gerektirmektedir, bu nedenle oldukça fazla hafıza kullanımı ve disk erişimi söz konusudur. Tek bir bilgisayar üzerinde oluşan bu yük, paralel çalışan bir bilgisayar kümesine dağıtılarak daha hızlı sonuç üreten bir sistem oluşturulmuştur. 100 modelin 16 işlemci ile parallelizme dayalı eşleştirilmesi aynı methodu kullanan seri uygulamaya göre 13.8 kat hızlanma sağlamıştır.