Türkçe'deki ünlü harflerin formant frekans değerlerine dayalı adli aksan analizi gerçekleştirimi

Geçmişte fiziksel araçlar ve yollarla işlenen suçlar dijitalleşmenin artmasıyla giderek yerini elektronik araçlarla işlenen suçlara bırakmaktadır. Elektronik araçlarla işlenen bu suçlar arkasında, bilgisayarlar, taşınabilir cihazlar, ağ cihazları ve depolama aygıtları gibi elektronik deliller bırakmaktadır. Ses delillerinin incelenmesi ya da ses adli bilişimi (audio forensic), elektronik delilleri ve içlerinde bulunan verileri kullanarak suçların aydınlatılmasına katkıda bulunan Adli Bilişim disiplininin bir alt dalı olarak bilinmektedir. Ses adli bilişimi için halihazırda kullanılabilecek birçok ses analiz yazılımı mevcuttur. Sayısal ses işleme teknikleri tabanlı yöntemleri kullanan bu yazılımların, ses kayıtlarında kurgu/montaj tespiti (kayıt bütünlüğünün doğrulanması), spektrum analizi, bozuk kayıtların anlaşılabilirliğinin arttırılması (kayıt iyileştirme), konuşmacı profili (yaş, cinsiyet vs.) belirleme, ortam gürültüleriyle maskelenmiş ses analizi, adli takiplerde gerçek zamanlı ses analizi ve konuşmacının etnik yapısı ile ilgili olan dil ve aksan öğelerini belirleme gibi ses adli bilişimi işlemlerini otomatik olarak gerçekleştirebilmesi beklenmektedir. Bu tez çalışmasında, konuşma üretimi ve ses bilimi, ses incelemede kullanılan temel konuşma işleme teknikleri, adli açıdan ses incelemeleri ve bu incelemelerde kullanılan yazılımların teknik ve performans kriterleri göz önünde bulundurularak karşılaştırılması yapılmış ve bu yazılımların eksik yönlerinden biri olan aksan tanıma konusu üzerinde literatür çalışması gerçekleştirilmiştir. Literatür çalışma sonucunda Türkçe dili için aksan analizinin şimdiye kadar gerçekleştirilmediği görülmüştür. Bu doğrultuda ünlü harflerin formant frekans değerlerine dayalı analizlerin bir dilde bulunan aksanları belirlemede önemli bir faktör olduğu literatüre dayanarak görülmüştür. Dolayısıyla bu tez çalışması ile Türkçe'deki ünlü harflerin formant frekans değerlerine dayalı adli aksan analizi gerçekleştirilmiştir. İstatistiksel analiz sonuçları yoluyla bölgesel formant frekans değerleri farklılıklarının ortaya konmasının yanı sıra sınıflandırma analizleri yoluyla da %90'a varan sınıflandırma başarım oranları elde edilmiştir. Bu sonuçlar, gelecekte özellikle daha fazla sayıda konuşmacı ile eğitilmiş sınıflandırma algoritmaları kullanılarak, Türkçe dili için ünlü harflerin formant frekans değerlerine dayalı bir eş zamanlı otomatik aksan analiz sisteminin tasarlanmasının önünü açacaktır.