Güvenlik sistemleri için gürültü etkisi altında konuşmacı tanıma

Günümüzde arabalar, akıllı ev aletleri, telefon bankacılığı, otomatik dikta programları, adli telefon dinlemeleri gibi pek çok farklı araç ve uygulama bünyesinde konuşma ve Konuşmacı Tanıma (KT) sistemleri yer almaktadır. Bu sistemlerin performansını etkileyen en önemli faktörlerden biri gürültüdür. Bu nedenle sistemlerin gürültüye karşı hassaslığının azaltılması oldukça önemlidir. Bu tez kapsamında KT sistemleri için gürültülerin olumsuz etkilerini azaltmaya yönelik iki farklı yöntem önerilmiştir. Bu yöntemlerden biri, konuşmacı modellerinin gruplandırılarak taklitçi modelleri oluşturulması olup, diğer yöntem ise eklenebilir gürültü altında yüksek enerjili konuşma bölgelerini belirlemeye yönelik Polinom Regresyonu (PR) tabanlı Ses Aktivitesi Detektörü (SAD) yöntemidir. Literatürde güncel ve yaygın kullanılan konuşmacı tanıma metotları ile tez çalışmasında önerilenlerin algoritmalar deneysel olarak gerçekleştirilmiş olup, durum çalışmalarının sonuçları karşılaştırılmalı sunularak performansları analizleri yapılmıştır.