Bejelentkezés
 Fórum
 
 
Témakiírás
 
Igazságügyi hangszakértői adatbázis és automatikus szakértői rendszer létrehozása

TÉMAKIÍRÁS

Intézmény: Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
informatikai tudományok
Informatikai Tudományok Doktori Iskola

témavezető: Sztahó Dávid
helyszín (magyar oldal): Távközlési és Médiainformatikai Tanszék
helyszín rövidítés: TMIT


A kutatási téma leírása:

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.

további elvárások: 
- angol nyelvismeret
- mesterséges intelligencia eljárások alapszintű ismerete, digitális jelfeldolgozás alapszintű ismerete

felvehető hallgatók száma: 2

Jelentkezési határidő: 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).

 
Minden jog fenntartva © 2007, Országos Doktori Tanács - a doktori adatbázis nyilvántartási száma az adatvédelmi biztosnál: 02003/0001. Program verzió: 2.2358 ( 2017. X. 31. )