Bu öğeden alıntı yapmak, öğeye bağlanmak için bu tanımlayıcıyı kullanınız: http://hdl.handle.net/11452/32346
Başlık: Ses dosyalarının akustik şebeke gürültüsü tabanlı adli kanıt analizi
Diğer Başlıklar: Forensic analysis of digital audio recordings based on acoustic mains hum
Yazarlar: Vatansever, Saffet
Uludaǧ Üniversitesi/Mühendislik Fakültesi/Bilgisayar Mühendisligi Bölümü.
0000-0002-6200-1717
Dirik, Ahmet Emir
K-6977-2012
23033658100
Anahtar kelimeler: Engineering
ENF
Elektrik şebeke frekansı
Ses tabanlı adli kanıt analizi
Akustik şebeke gürültüsü
Electric network frequency
Audio forensics
Audible hum
Mains hum
Audio acoustics
Audio recordings
Circuit theory
Electric network parameters
Electric power transmission networks
Electromagnetic fields
Microphones
Signal processing
Audio forensics
Digital audio recordings
Electret microphone
Electrical networks
Network frequency
Power grid networks
Acoustic noise
Yayın Tarihi: 20-Haz-2016
Yayıncı: IEEE
Atıf: Vatansever, S. ve Dirik, A. E. (2016). "Ses dosyalarının akustik şebeke gürültüsü tabanlı adli kanıt analizi". 2016 24th Signal Processing and Communication Application Conference (SIU), 1285-1288.
Özet: Elektrik Şebeke Frekansı (ENF), şebekede harcanan gücün üretilen güce oranla artıp azalmasına bağlı olarak nominal frekans (50/60 Hz) etrafında anlık salınımlar yapar. Elektrik şebeke gerilimi kaynaklı elektromanyetik alan veya akustik şebeke gürültüsünün olduğu bir ortamda yapılan ses kayıtlarına ENF kaynaklı bir gürültü bileşeni eklenmektedir. Bu bileşen yardımı ile bir ses dosyasının hangi gün ve saat kayıt edildiği doğrulanabilmektedir. Bu çalışmada, ev ve iş yerlerinde sıklıkla kullanılan cihazların yaymış olduğu akustik gürültüler analiz edilerek ses kayıtlarında akustik gürültü kaynaklı ENF gürültüsünün varlığı ve kestirimi araştırılmıştır. Kestirimi yapılan ENF sinyallerinin şebekeye bağlı bir devre yardımı ile elde edilen referans ENF ile benzerlikleri ölçülerek dosya kayıt zamanlarının doğru bir şekilde tespit edilebilirliği incelenmiştir. Akustik şebeke gürültüsüne karşı dinamik ve elektret mikrofonların davranışı araştırılmış, ses kayıtları üzerinden kayıt ortamı ve kayıt cihazı hakkında ne ölçüde bilgi sahibi olunabileceği incelenmiştir. Sosyal medyalarda yüklü videolardan ENF sinyali kestirimi de bu çalışma kapsamında ayrıca araştırılmıştır.
ENF (Electrical Network Frequency), fluctuates instantaneously from its nominal value (50/60 Hz) depending on an increase or decrease in power consumption as against power production in the grid network. An ENF-sourced noise component is added into audio recordings where mains power sourced electromagnetic field or acoustic mains hum exists. With the use of this component, recording date and time of an audio file can be verified. In this work, existence and estimation of the acoustic mains hum sourced ENF noise in audio files is studied by analysing the acoustic noise emitted by several devices that are frequently used at home or in workplace. Detection of the file recording time truly is examined by computation of the similarity between the ENF signals estimated from the audio recordings and the reference ENF obtained with the help of a circuit that is connected to power grid network. The behaviour of dynamic microphone and electret microphone towards acoustic mains hum is investigated and the extent of acquiring the information about recording device type and settings from audio files is analysed. Besides, as part of this work, ENF estimation from videos on social media is also investigated.
Açıklama: Bu çalışma, 16-19 Mayıs, 2016 tarihlerinde Zonguldak[Türkiye]’düzenlenen 24. Signal Processing and Communication Application Conference (SIU) Kongresi‘nde bildiri olarak sunulmuştur.
URI: https://doi.org/10.1109/SIU.2016.7495982
https://ieeexplore.ieee.org/document/7495982
http://hdl.handle.net/11452/32346
ISBN: 978-1-5090-1679-2
Koleksiyonlarda Görünür:Scopus
TrDizin
Web of Science

Bu öğenin dosyaları:
Dosya Açıklama BoyutBiçim 
Vatansever_Dirik_2016.pdf3.14 MBAdobe PDFKüçük resim
Göster/Aç


Bu öğe kapsamında lisanslı Creative Commons License Creative Commons