Thesis supervisor: Dávid Sztahó
Location of studies (in Hungarian): Távközlési és Médiainformatikai Tanszék Abbreviation of location of studies: TMIT
Description of the research topic:
A személyek azonosítása a kriminalisztika egyik legfontosabb területe. A hangalapú személyfelismerés kriminalisztikai gyakorlata főként a kézi összehasonlításon alapszik. Viszont már régóta próbálkoznak a beszélőfelismerés különböző megvalósításaival, amelyek az egyes beszélők hangfelvétele alapján megállapított akusztikai jellemzők és mesterséges intelligenciával támogatott döntéshozatalt tesznek lehetővé. Ez egy olyan paradigma-váltás, amely a bizonyítékok kiértékelésében, illetve prezentálásában jelent változást, és forradalmasította a kérdéses és a gyanúsítottól származó minta összehasonlításának módszertanát. Az új paradigmát a valószínűségi-arány keretrendszer (likelihood-ratio framework) kvantitatív implementációjaként lehet jellemezni, amely az eredmények megbízhatóságának kvantitatív úton történő kiértékelését biztosítja. A téma célja egy olyan adatbázist létrehozása, illetve olyan kriminalisztikai szempontú vizsgálatokat elvégezése, amely a beszédmintázat egyéni beszédjellemzőinek akusztikai-fonetikai paramétereit, a paraméterek egyénen belüli összefüggéseit térképezik fel. Az adatbázis különlegessége, hogy követéses vizsgálatokat tesz lehetővé, mivel egy személytől eltérő időpontokban rögzített hanganyag áll majd rendelkezésre. Az elkészített adatbázison mesterséges intelligencia (pl. deep learning, szupport vektor gépek, i-vector) segítségével beszélőazonosítási (verifikációs) kísérletek kerülnek kivitelezésre, amely illeszkedik az igazságügyi szakértői rendszerek során alkalmazott eljárásmódhoz. A fő kérdések, hogy mely akusztikai-fonetikai jellemzők azok, amelyek egy követéses vizsgálat során alkalmasak a személyazonosság felismerésére, milyen módon és mértékben alkalmazhatóak ebben a mély tanulási módszerek. A kutatás végcélja egy automatikus szakértői rendszer létrehozása.
Further requirements: - angol nyelvismeret
- mesterséges intelligencia eljárások alapszintű ismerete, digitális jelfeldolgozás alapszintű ismerete
Number of students who can be accepted: 2
Deadline for application: 2020-06-15
2024. IV. 17. ODT ülés Az ODT következő ülésére 2024. június 14-én, pénteken 10.00 órakor kerül sor a Semmelweis Egyetem Szenátusi termében (Bp. Üllői út 26. I. emelet).
Login
