ADLİ KONUŞMACI TANIMA İNCELEMELERİNDE SES SAHTECİLİĞİ

Transkript

1 20 ADLİ KONUŞMACI TANIMA İNCELEMELERİNDE SES SAHTECİLİĞİ L. ƏӘliyev 1, Ö. Özer 2, E. Zeynelov 1 ve E. Burucu 2 1 Azerbaycan Adalet Bakanlığı Ses İnceleme Laboratuvarı/Azerbaycan 2 Jandarma Kriminal Daire Başkanlığı/Türkiye info@expert.gov.az, omerozersound@hotmail.com, ebilzeynalov@mail.ru, erkanburucu@gmail.com ÖZET Adli Konuşmacı tanıma incelemelerinde; asılsız ihbarlar, terör, kaçakçılık, tehdit, dolandırıcılık ve benzeri olaylara konu olmuş ses kayıtları, konuşmacıları tarafından değiştirilmeye çalışılmaları nedeniyle adli ses incelemelerine konu olmaktadırlar. Suça konu olan ve değiştirilmeye çalışılan konuşma seslerinin asıl sahibinin kim olduğu, itham edilen konuşmacıya ait olup olmadığı veya değiştirilerek ses sahteciliği yöntemleri ile oluşturulup oluşturulmadığı gibi problemler incelemelerin sağlıklı bir şekilde yapılabilmesine etki etmektedir. Bu çalışmada 10 erkek konuşmacıya ait değiştirilmek suretiyle ses sahteciliği yapılmış kayıtlar üzerinde ve yine aynı konuşmacılara ait 20 orijinal ses kaydı olmak üzere toplam 30 kayıt üzerinde analizler yapılmıştır. Her konuşmacı için ayrı ayrı seçilmiş /a/, /e/, /ı/, /i/, /o/, /ö/, /u/ ve /ü/ fonemlerini kapsayan ve yine her bir fonem için seçilmiş en az 5 sözce üzerinde inceleme yapılmıştır. Çalışmada F1, F2, F3 ve F4 formant frekans değerleri üzerinde oluşabilecek farklılıklar ve benzerlikler ortaya konulmuştur. Elde edilen sonuçlara göre ses sahteciliği yöntemlerinin nasıl yapıldığı ortaya konulmuş erkek konuşmacılara yönelik formant değerlerine ait tablolar oluşturulmuştur. Bu tablolar üzerinden değiştirilmeye çalışılan ses ile orijinal ses arasındaki farklılıklar ve benzerlikler ortaya konulmuştur. Yine konuşmacılara ait sahtecilik yapılarak oluşturulmuş ses ile orijinal ses, otomatik konuşmacı tanıma sistemi VoiceNET ile karşılaştırılmaları yapılmış ve elde edilen sonuçlar bulgular bölümünde sunulmuştur. Yapılan analizler sonucunda, Adli Konuşmacı Tanıma İncelemelerinde kullanılmak üzere ses sahteciliği yöntemleriyle oluşturulmuş ses kayıtlarının parametrelerinde, ne tür değişiklikler meydana geldiği ve konuşmacıların hangi tür yöntemlerle ses sahteciliği yaptıkları ortaya konulmuştur. Sunulan bu çalışmanın, ülkemizde ses sahteciliğinin belirlenmesi ve önlenmesine katkılar sağlaması beklenmektedir. Bu makale ISDFS 2015 konferansında sunulmuş olup seçilmiş bildiriler içerisine girdiği için bu dergide basılmıştır. Anahtar Kelimeler: Konuşmacı Tanıma, Ses Kaydı, Ses Sahteciliği, Formant Analizi. VOICE FORGERY FOR FORENSIC SPEAKER IDENTIFICATION ABSTRACT At forensic speaker identification analyses, it can be examination request that the voice records about untrue denunciation for the reason that generally terror, smuggling, threatening, fraud etc. speakers try to change their voices. Voice records related with crime charged by their speaker and criminals try to change their voices while they are speaking about illegal issues. These voice records can be an examination subject for the forensic speaker identification analyses. Determining the original speaker can be a problem for the voice analysis expert. At this study changed voice records of 10 men compared with 20 original voice records same people. Totally 30 records are analysed. For each of the speaker s /a/, /e/, /ı/, /i/, /o/, /ö/, /u/ and /ü/ phonems and 5 words for each phonem are analysed. Similarities and differences for F1, F1, F3 and F4 formant values are evaluated. According to evaluation results it has been proved that how voice forgery is made and formant values for men are presented in a table. Similarities and differences for the original voice and changed voice are presented at the table and also original voices and changed voices are compered by VoiceNet Automatic Speaker Identification System and

2 21 scores are presented at the findings session. The results have shown that the proposed approach can be used in criminals use especially for voice forgery. Keywords: Speaker identification, Voice Record, Voice Forgery, Formant Analysis. 1. GİRİŞ (INTRODUCTION) Ses ve konuşmacı tanıma incelemeleri, bütün işlevsel ve görsel duyuların kullanıldığı çok yönlü bir analizdir [1]. Başka bir ifade ile adli konuşmacı tanıma (AKT) incelemesi, işitsel ve görsel duyuların kullanıldığı disiplinler arası bir analiz türüdür. Üretilen söylemler, iletilen mesaj haricinde sahibine ait birçok bilgiyi de içermektedir. Bu bilgilerden yola çıkarak kişinin kim olduğu, fiziki ve psikolojik durumunun (hasta, yorgun, stresli, heyecanlı, korku, ağlamaklı, vb.) ne olduğu hakkında bir değerlendirme yapılabilmektedir. Bu durumu günlük yaşantımızda sık sık tecrübe edebilmekteyiz. Çoğunlukla, kendilerini görmeden birçok arkadaş ve yakınımızı seslerinden ayırt eder ve tanırız. Hatta konuşmacının ilk bir iki sözcesinden kim olduğunu, konuşmanın ilerleyen safhalarında ise kişinin bulunduğu ruh halinin nasıl olduğu hakkında yorum bile yapılabiliriz. İnsan beyni bunu istemimiz veya kontrolümüz dışında otomatik olarak yapmaktadır [2]. Günlük hayatta konuşmasını dinleyerek, konuşan kişiyi tanımanın mümkün olup olmadığı sorulduğunda, çoğumuz bunun mümkün olacağını koşulsuz olarak söyleyebiliriz. İnsan doğasında bulunan üstün bir yetenek ile karşılaştığı kişilerin morfolojik özelliklerden faydalanarak yüz tanıma işlemini yapabildiği gibi söylemlerden elde ettiği işitsel parametrelerden de faydalanarak konuşmaların ve söylemlerin sahibini ayırt edebilir [3]. Ancak bu ayırt etme yeteneği adli olayların aydınlatılmasında yeterli değildir. Konuşan kişinin kimliği, suç muhakemesi konusu ise durum mutlaka farklı olacaktır. Mağdur, failin sesini duymuş ama kendisini görmemiş olabilir ve sesin daha önceden tanıdığı bir kişiye ait olduğunu iddia edebilir ya da konuşmacısı bilinmeyen bir ses kaydının, şüphelinin sesi ile karşılaştırılması istenebilir. Bu koşullarda güvenilir ve bilimsel sonuçlara ulaşmak için AKT incelemesi yapılması gerekmektedir [2]. Konuşmacı tanıma incelemeleri kapsamında karşılaşılan durumlardan biri de ses değiştirme (ses sahteciliği) 156, 155 ve 112 gibi ihbar hatlarına yapılan asılsız ihbarlar ya da tehdit veya şantaj söylemlerinin konu olduğu ses kayıtlarıdır. Konuşmacılar kimliklerini gizlemek amacıyla farklı şekillerdeki ses sahteciliği yöntemlerini kullanabilirler. Bu yöntemlere örnek vermek gerekirse ses genliğini artırarak gırtlaktan konuşma, ses tonunu inceltmek (tizleştirmek) suretiyle konuşma ve burnunu kapatarak konuşma gibi yöntemler kullanılmaktadır [4]. Konuşmacıların söylemlerini değiştirme çabaları, özellikle ses genliği, rengi (tını), ezgi, ton, konuşma hızı ve şive gibi işitsel parametreleri etkilemektedir. Ancak ses değiştirmek ya da taklit etmek (ses sahteciliği) çok yorucu bir işlemdir. Kısa süreli konuşmalarda yapılan ses sahteciliğinin uzun süreli konuşmalarda devam ettirilmesi çok zordur. Çoğunlukla sesin renginde, ezgisinde ve vurgusunda dalgalanmalar olur ve orijinal sesle ilgili çeşitli izler bırakır. Konuşmacı sesini değiştirme çabası içerisinde nefes kontrolü ve sözcelerin net üretilmesine yönelik bir çok sıkıntı ile karşı karşıya kalır. Bu nedenlerle mukayese amaçlı şüphelilerden elde edilen ses kayıtları en aza 10 dakika süreli olarak, serbest ve metne dayalı olmak üzere iki bölüm halinde elde edilmelidir. Ses sahteciliğinde, teknolojik gelişmelerle birlikte konuşmacılara ait söylemleri değiştiren bir çok yazılım ortaya çıkmıştır. Bu tür yazılımlar konuşma seslerinde genellikle mekanik bir ses etkisi oluşturmaktadır. Bu yöntemle elde edilmiş ses kayıtlarının gerçek sahiplerinin konuşmacı tanıma yöntemleri ile tespit edilebilmesi çok zordur. Ancak incelenen söylemlerin mekanik bir ses olduğu ve bu nedenle sahte ses olarak üretilmiş olabileceği yönünde kanaat ortaya konulabilir. AKT incelemelerinde çeşitli ölçümler kullanarak değerlendirmeler yapan otomatik ve yarı otomatik yazılımlar bu günlerde piyasada mevcuttur. Yüksek doğrulukla ölçüm yapabilen bu tip yazılımların önündeki en büyük engel ise sesin kalitesidir. Ayrıca yazılımlar elde ettiği verileri kıymetlendirerek karşılaştırdığı ses topluluğu içerisinden konuşmacının şüpheliye ne kadar benzediği hakkında bir olasılık da üretebilmektedir. Söz konusu yazılımlar soruşturma veya istihbarat elde etme gibi amaçlar için yarar sağlamaktadır. Ancak, konu mahkeme önünde bir delil ise mutlak değerlendirmenin uzman tarafından yapılması gerektiği ve bu tür yazılımların uzmana karar verme sürecinde yardımcı bir araç olacağı unutulmamalıdır. AKT, farklı iki kayıtta yer alan konuşmacı seslerinin birbiriyle mukayesesine denir. Adli konuşmacı tanıma incelemelerinde suç muhakemesine konu olan kayda inceleme konusu (suç konusu) kayıt, karşılaştırma yapılmak üzere elde edilen kayda ise mukayese ses kaydı denilmektedir. Ses, kendisine has bir takım ayırıcı özellikler taşımaktadır. Bu ayırıcı özellikler, hem birlikte hem de ayrı ayrı etkinlik gösteren bir dizi konuşma ses eylemlerinden oluşmaktadır [5]. Bu ses eylemleri AKT incelemelerinin temel parametrelerini oluşturur ve analizler işitsel ve görsel olarak iki ana başlık altında yapılır. İşitsel incelemede, konuşmacıya ait konuşma kalitesi, şive-ağız, konuşma hızı, konuşma bozuklukları, konuşma şekli ile ezgi, odak, vurgu, süre, ton gibi dilsel öğeler değerlendirilir. Görsel incelemede ise genel olarak ses örnekleri içerisindeki frekans bilgileri (temel frekans, formant frekansları F1, F2, F3, F4 ve formant bant genişliği) değerlendirilir. Otomatik ve yarı otomatik yazılımlar görsel incelemeler içerisinde kullanılır.

3 22 Ses inceleme uzmanı işitsel ve görsel analizlerden oluşan inceleme süreci içerisinde işitsel olarak elde ettiği benzerlik veya farklılıkları görsel olarak da değerlendirir. İşitsel ve görsel analizler birbirlerini tamamlayıcı nitelikte olup bu iki analiz bir arada kullanılır. Ancak ses örneğinin kalitesi (sinyal/gürültü oranı) düşük olduğu durumlarda görsel analizden elde edilecek parametrelerden bir kısmı inceleme için yeterli olmayabilir. (Örneğin; F4 formant değeri oluşmayabilir.) Bu gibi durumlarda uzman işitsel parametrelerden elde edeceği bilgilerle düşükte olsa bir kanaate ulaşabilir. AKT incelemeleri işitsel ve görsel olmak üzere temel iki analiz yöntemiyle gerçekleştirilir. İşitsel İnceleme: Hiçbir yazı dizgesi, konuşma dilindeki ton yüksekliğini ve vurgunun anlam taşıyan değişimlerini yansıtmaz [6]. Konuşmacılara ait söylemler, metinlerden farklı olarak analizler sonucunda tespit edilebilecek bir takım parametreler barındırır [3]. İşitsel incelemeler; konuşmacıya ait ses örneklerinden elde edilen parametrelerin ayırt edilmesi ve insan sesinin oluşumunda (ses tellerinin yapısı, ses organları, ağız ve çene yapısı vb.) meydana gelen olgulara yönelik detayları kapsar. Bu genellikle diksiyon, konuşma şekli, tonlama, konuşma bozuklukları, şive, tını, konuşma hızı gibi söyleyiş özelliklerine yöneliktir. Bu özelliklerin yanında konuşmacıya ait ses rengi ile birlikte nesnel özellikler de karşılaştırılmalıdır. Bunlar ses ve konuşma kalitesi, parçalar üstü ses birimler, diyalekt, psikolojik kaynaklı anlık konuşma bozuklukları, edinimden ya da patolojik bir sebepten dolayı kaynaklanan artikülasyon bozuklukları, nefes kullanım gibi özelliklerinin de karşılaştırılması gereklidir [7]. Dolayısıyla ses inceleme uzmanının, işitsel analiz yapabilmesi için farklı disiplin alanlarının konularını kapsayan bir eğitim alması gerekir. Ayrıca ses inceleme uzmanının yapmış olduğu her inceleme kendisi için yeni bir tecrübedir. Örneğin, ses tonu fısıldar gibi çıkabilir veya yoğun bir şekilde genizden gelebilir ya da iki ayrı kayıt, şive açısından büyük farklılık gösterebilir. Bu durumda her ne kadar konuşmacının her iki şiveyi de konuşabilmesi ihtimali mevcut olsa da, iki farklı konuşmacıdan söz edilebilir. Aslında bir konuşmacının birbirinden çok farklı olan iki farklı şiveyi kullanabilmesi olağan bir durum değildir. Bu nedenle, konuşmaların aynı kişi tarafından yapıldığına yönelik güçlü nedenler olmalıdır. Daha da önemlisi şivesini değiştiren konuşmacının değişikliğe devamlı hâkim olmasındaki güçlüktür. Adli incelemeler haricinde günlük hayatta normal bir konuşmanın kime ait olduğu sorulduğunda ses kaydının bir kez dinletilmesinin ardından, çok büyük olasılıkla kaydı birkaç kez daha dinletilmesi istenecektir. Bu soruya adli bir olayın çözümüne yönelik olması halinde verilecek kararın önemi nedeniyle kaydın birçok kez dinlenmesi ve her seferinde farklı bir bulgunun tespit edilmesi söz konusudur. Çünkü insan belleği kayıt cihazı gibi çalışmamaktadır. Bilgiyi seçer ve bilgiyi işlenmiş ve kodlanmış bir şekilde saklar. Bu bilgilerin tümü istemli ve net olarak hatırlanamayabilir. Tıpkı, bir kelimeyi bilirsiniz, ancak çoğu zaman hatırlayamazsınız ya da yeni öğrendiğiniz kelimeleri hatırlamak için tekrar yapma ve kelimeyi zihnimizde bir obje ile bağlantılı hale getirme ihtiyacının hissedilmesi gibidir. Ses inceleme uzmanı, bir kaydı ele aldığında öncelikle sese ve konuşmacıya aşina olmak için birçok kez dinleyecektir. Konuşan kişinin profilinin, uzman zihninde canlanabilmesi için defalarca dinlenmesi gerekecektir. Bu yapılan işlemin normal dinlemeden farkı; uzmanın almış olduğu eğitimin ve tecrübelerinin ışığında, konuşmacıya ait işitsel parametreleri değerlendirmesidir. ASHA (American Speech-Language-Hearing Association) tarafından 1996 da bildirilen ortak açıklamaya göre merkezi işitsel işlemlemelerin gerçekleşebilmesi için, işitsel sistemin bazı mekanizma ve fonksiyonları yerine getirebilmesi gereklidir. Bu işitsel mekanizmanın oluşması için gerekli olan fonksiyonlar şunlardır. Sesin geldiği yönü bulma, sesin yönüne göre kaynağını tespit etme. Sesler arasındaki farklılıkları tespit etme, benzer ve farklı sesleri ayırt etme. Seslerin süresini, tınısını, şiddetini ve sesler arasındaki aralıkları tanıma. Akustik uyaranın süresini işlemleme. Sinyalde gerçekleşen çok hızlı değişiklikleri algılama, hızla duyulup biten sinyaldeki sözel ve sözel olmayan seslerin süresini çok hızlı çözümleyip, seslerin ne olduğunu tespit etme. Her iki kulağa gelen farklı sesleri süre ayırt ederek tanımlama, seslerin işitiliş sırasına göre, süresinin çok kısa sürede çözümlenip, gelen sesin sırası ve kelime içindeki seslerin sırasını tespit etme. Devam eden sinyalden eksilen bölümleri tahmin etme. Geri plan gürültüden konuşma seslerini süzme. Konuşma seslerini gürültüden ayıklayıp sesleri eksiksiz işitme ve uyarıyı anlama ile ilgili fonksiyonlardır [8]. Yukarıda anlatılan işitsel işlemleme, ana dilde yer alan seslerin ayırt edilmesine, telaffuzdaki bazı ince detayların algılanmasına ve üretilmesine yönelik alınan uygun bir eğitimle pekiştirilir. Bu genellikle diksiyon gibi ses ve vurgu özelliklerine yöneliktir. Dolayısıyla ses inceleme uzmanının, telaffuzun hassas farklarının belirlenmesi ve değerlendirilmesinde önemli bir avantajı vardır. Bir konuşma içerisindeki söylemlerin anlaşılması, gelen akustik uyaranların kısa süre içerisinde veya ses değişimlerinin algılanması yoluyla olmaktadır. Farklı zamanlarda gelen, özellikle süresi kısa olan konuşma seslerinin işlemlenmesi, sesleri ayırt etmek için

4 23 önemlidir. Bu durum, konuşma seslerinin fonetik yapısının özelliklerinin kısa süre içinde tespit edilmesini gerektirir [8]. Görsel İnceleme: Görsel incelemeler, ses izlerinin sayısal olarak gözlemlenmesini sağlar. Aslında ses mekanizmasının izi, derin ses gibi terimlerle işitsel olarak tarif edilebilir ancak bu izlerin ayrıntılı açıklaması sadece görsel inceleme ile mümkün olur. Görsel inceleme başka bir değişle akustik inceleme, temel frekanslar, formant frekansları ve formant bant genişliği gibi bir dizi parametrenin ölçülmesine ve gözlemlenebilmesine olanak tanır. Konuşma esnasında ses yolunda oluşan anlık rezonans ve tınlamaların yoğunlaştığı bölümlere sesin formantları denir. Görsel incelemelerde, inceleme ve mukayese konusu kayıtlardan seçilen ses örneklerinin; formant bant genişliği, formant frekansları (F1, F2, F3, F4) ve perde (Temel) frekansları karşılaştırılır. Ses sinyalimiz geniş bir frekans bandına sahip olmasına rağmen, incelemelerde 100 Hz ile 3500 Hz lik bir frekans aralığını kapsayan ilk üç veya dört formantı analiz etmek yeterlidir. Ses örneklerinin farklı frekanslardaki enerji potansiyelinin zamana göre değişiminin en iyi şekilde analiz edildiği formant değerleri F1, F2, F3 ve F4 formant değerleridir. Görsel incelemede ses örnekleri arasındaki karşılaştırma işlemi, birbirine benzer olarak seslendirilmiş sözcükler üzerinde yapılır. Örneğin; inceleme konusu kayıtlarda geçen d-a-va sözcesindeki /a/ sesi ile mukayese ses kaydında benzer şekilde seslendirilmiş d-a-vranış sözcesindeki /a/ sesinin formant değerleri karşılaştırılmalıdır. Çünkü sesli harflerin seslem anında çene açısının durumu ve dilin pozisyonu her sesli harfte farklı olmaktadır. Sesin zaman ve frekans boyutlarındaki tayfsal görünümüne spektrogram denir. Spektrogramlar, zamana karşı frekanslar arasında enerji dağılımını gösteren grafik çizgilerdir. Sesin izi olarak da adlandırılan spektrogramlar, frekans, genlik ve formant frekansları gibi bir dizi parametrenin ölçülmesine, gözlemlenebilmesine ve akustik dalgaları en küçük birimleri ile incelenmesine olanak tanır. Spektrogramlar, günümüzde kullanılmaya devam etmektedir. Bu inceleme yönteminin en önemli özelliği belki de karşılaştırılacak ses örneklerinin hazırlanmasında pratik bir yöntem olmasıdır. İnceleme ve mukayese konusu ses örneklerine ait izler aynı anda görsel karşılaştırmaya tabi tutulabilir. Görsel bir teknik olan bu yöntemde, sesin zaman, frekans ve genlik karakteristiklerinin incelenmeleri yapılır. Karakteristik özellikler ünsüz, ünlü ve yarı ünlülerdeki bağımsız hareketlerde ya da birbirlerini etkilediği durumlardaki genel formant şekli, pozisyonu, perde periyotu, formant bant genişliği, ortalama frekans, formant enerji seviyesi ve diğer özellikleri içermektedir. Ağız boşluğunun biçimi, oluşumu, yutak bölgesinin üst kısımları ve ağızın çeşitli durumları sesin rengini veren etkenlerdendir [9]. İnsan sesi, kendisini oluşturan ses üretim organları ve bunların yapısına göre şekillenerek karakteristik özellikler kazanır. Bu özellikleri etkileyen unsurlar kişinin yaşı, gırtlak yapısı, yutak boşluğu, ağız ve çene yapısı, diş, dudak ve ses tellerinin yapısı, alkol ve sigara alışkanlığıdır. Örneğin; uzun boylu bir kişinin yutak boşluğu büyük ve soluk borusu uzun olacaktır. Bu da ses karakteristiğini kısa ve küçük bir yapıya sahip bir insana nazaran farklı olmasını sağlayacaktır. Ses üretim yolunda olan bu boşlukların ses üretim anında kavite görevini görerek, sesin kavite şekli ve boyutuna göre rezonanslı olarak tınlamasına sebep olacaktır. İşitsel ve görsel analiz kombinasyonu, dünya genelinde yaygın olarak tercih edilmektedir. Bu kapsamda Avrupa Adli Bilimler Ağı Organizasyonu (ENFSI) bünyesinde faaliyet gösteren Adli Konuşma ve Ses Analiz Çalışma Grubunun (ENFSI-FSAAWG) yayımlamış olduğu adli konuşmacı tanıma için referans terimlerinde yer alan; metotlar, örneklerin analizi, karar ifadeleri, değerlendirme yöntemleri, uzman eğitimi ve kalite konu başlıklarına göre inceleme faaliyetler yürütülmelidir [10]. Adli konuşmacı tanıma incelemelerinde, analizler esnasında sahte olarak üretilen (değiştirmek suretiyle) ses kayıtlarının parametrelerin karşılaştırılmasında problemler oluşmaktadır. Bu nedenle sahtecilik yöntemiyle değiştirilmiş ses kayıtlarının parametreler üzerinde oluşturduğu etkilerin tespiti önem kazanmış ve bir ihtiyaç olarak karşımıza çıkmıştır. Bu probleme çözüm üretmek amacıyla; aynı konuşmacıya ait, orijinal ses kayıtları ile yine aynı konuşmacıdan elde edilmiş sahte ses kayıtlarının formant değerleri üzerindeki benzerliklerin ve farklılıkların ortaya konulması düşünülmüştür. Yine elde edilen ses kayıtları üzerinde otomatik konuşmacı tanıma yazılımlar ile incelemeler yapılmıştır. Araştırmanın Amacı: AKT incelemelerinde; inceleme konusu (suç konusu) ses kayıtları, söylemleri üreten konuşmacılar tarafında kimliklerini gizlemek amacıyla değiştirilmeye çalışılmaktadır. Özellikle 156, 155, 112 hatlarına yapılan ihbarlar ya da tehdit, şantaj ve benzeri olaylarda yine bu özellikteki ses kayıtlarına rastlanılmaktadır. Suça konu olan ve değiştirilmeye çalışılan konuşma seslerinin asıl sahibinin kim olduğu, itham edilen konuşmacıya ait olup olmadığı veya değiştirilerek ses sahteciliği yöntemleri ile oluşturulup oluşturulmadığının, örnek olarak oluşturulan kayıtlar üzerinden analizler sonucunda belirlenmesi hedeflenmiştir. Tanımlar: Bazı tanımlar aşağıda verilmiştir. Adli Konuşmacı Tanıma İncelemesi: Farklı iki kayıtta veya aynı kayıt içerisinde yer alan konuşmacılara ait seslerin birbiriyle mukayesesine denir. İnceleme Konusu Ses Kaydı: Adli veya idari tahkikata konu olan konuşmacısı bilinmeyen kayıtlara denir.

5 24 Mukayese Ses Kaydı: Konuşmacısı bilinen ve karşılaştırması yapılacak kişiye ait olan konuşma kaydını ifade eder. Mukayese Ses Örneği: Mukayese ve inceleme konusu kayıt içerisinden karşılaştırma amacıyla seçilen ses örnekleri; ünlü sesler, sözce, söylem veya söylem gruplarından her biridir. Görsel (Cihaza Dayalı) İnceleme: Ünlü seslerin anlık olarak grafiksel görünümü, formant frekansları ve perde (temel) frekanslar üzerinde ses inceleme yazılımları kullanılarak yapılan ve sayısal veriler elde edilmesine olanak sağlayan inceleme yöntemidir. İşitsel İnceleme: Konuşma kalitesi, ağız, yaş, cinsiyet, ezgi, vurgu, süre, tonlama, konuşma hataları, konuşma bozuklukları (psikolojik veya patolojik sebepler) gibi ayırt edici konuşma özellikleri, mesleki terminoloji kullanımı ve eğitim durumu gibi diğer öğeleri kapsayan, uzmanın eğitimini ve tecrübesini de harmanlayarak elde ettiği sonuçları içeren analiz yöntemidir [11]. Sınırlılıklar: İşitsel analizler şive, ağız, sesin rengi, diksiyon, konuşma şekli, konuşma bozuklukları gibi parametreleri kapsar. Bu parametreler göreceli olarak değerlendirilir ve ulaşılabilecek sonuçlar açısından incelemecinin eğitim ve tecrübesine göre farklılıklar gösterebilir. Konuşmacı tanıma incelemelerinde sayısal değerlerin tespit edilebildiği ve elde edilen verilere göre sonuçların ortaya konulabileceği yöntem, konuşma bandını kapsayan F1, F2, F3 ve F4 formant analiz yöntemidir [3], [6], [12], [13]. Çalışmada görecelik faktörünü ortadan kaldırmak ve ölçülebilir matematiksel değerler üzerinde analiz yapmak amacı ile işitsel parametreler üzerinde incelemeler ve değerlendirmeler yapılmamıştır. Bu nedenle sadece görsel parametrelerden F1, F2, F3 ve F4 formant değerleri incelemeye alınmıştır. Yapılan çalışma, Kurgu/Manipülasyon veya Kayıt Güvenirliği olarak adlandırılan inceleme alanlarına yönelik değildir. Bu çalışmada, ses sahteciliği yönteminin konuşmacı tanıma incelemelerine yönelik etkileri üzerinde durulmuştur. II. YÖNTEM Bu çalışmada, 10 erkek konuşmacıdan elde edilen ses kayıtları üzerinde incelemeler yapılmıştır. Her bir konuşmacıdan 2 adet beşer dakikalık, içeriğinde serbest ve metne bağlı söylemler bulunan kayıtlar elde edilmiştir. Daha sonra aynı konuşmacılardan; her hangi bir etki ve yönlendirme yapılmadan seslerini değiştirmeleri talep edilmiş ve bu şekilde de beş dakika süre ile söylemleri kayıt edilmiştir. Kayıtlar OLYMPUS DIGITAL VOICE RECORDER WS-200 ses kayıt cihazı ile elde edilmiştir. Elde edilen kayıtların çözünürlüğü; 16-bit, 44100Hz örnekleme oranı, mono ve wma uzantılı olarak oluşmuştur. Kayıtlar dijital ses kayıt cihazı hafızasından bilgisayar ortamına Adobe Audition 3.0 yazılımı ile 16-bit, Hz örnekleme oranı, mono ve Microsoft PCM wav formatında aktarılmıştır. Elde edilen ses kayıtları (sahte ve orijinal konuşmalar) Praat, VoiceNET ve AdobeAudition3.0 yazılımları kullanılarak analiz edilmiştir. III. BULGULAR Otomatik konuşmacı tanıma sistemi VoiceNET yazılımından, yapılan karşılaştırılmalar sonucu elde edilen olasılık değerleri Tablo 1 de, orijinal sesler ile sahte seslerin farklarına yönelik elde edilen sonuçlar ise Tablo 2 de sunulmuştur. Otomatik konuşmacı tanıma sistemi tarafında üretilen olasılık değerleri 1 (bir) ile 0 (sıfır) sayıları arasında değişebilmektedir. Adli konuşmacı tanıma incelemelerinde aynı kişiye ait kayıtlarda bu değerin 0,90 ve üzerinde bir değer olması, farklı kişiye ait kayıtlarda ise 0,50 ve daha düşük bir değer olarak hesaplanması beklenir [13]. Yazılımdan elde edilen olasılık değeri 1 sayısına ne kadar yakın ise karşılaştırması yapılan ses kayıtlarının aynı konuşmacıya ait olma olasılığı artar. Yine elde edilen olasılık değerinin 0 sayısına ne kadar yakın ise karşılaştırması yapılan ses kayıtlarının aynı konuşmacıya ait olma olasılığı azalır. Ses kayıtlarındaki söylemlerin formant değerleri üzerinde otomatik konuşmacı tanıma sistemi VoiceNET yazılımıyla kişilerin doğal ses kayıtlarıyla sahte olarak üretilen ses kayıtlarının karşılaştırılması yapılmıştır. TABLO I. VOICENET OTOMATIK KONUŞMACI TANIMA YAZILIMINDAN ELDE EDİLEN OLASILIK DEĞERLERİ Konuşmacı Rumuzu Orijinal Ses Kayıtlarının Karşılaştırma ile Elde Edilen Olasılık Değerleri Orijinal Ses Kaydı İle Değiştirmek suretiyle Üretilmiş (Sahte) Ses Kayıtlarının Karşılaştırılmasından Elde Edilen Olasılık Değerleri E1 0, ,77621 E2 0, ,89895 E3 0, ,81744 E4 0, ,74395 E5 0, ,86214 E6 0, ,80291 E7 0, ,79522 E8 0, ,77621 E9 0, ,82633 E10 0, ,78611 Karşılaştırma sonucunda kişinin doğal olarak ürettiği iki kaydının benzerlik oranının adli konuşmacı tanıma incelemeleri açısından yüksek bir olasılık olarak sınıflandırılan aynı kişiye ait olarak değerlendirilebilecek bir aralıkta (1>P>0,90) hesaplandığı gözlenmiştir. Aynı kişinin sesini, değiştirmek suretiyle sahte olarak ürettiği konuşmasıyla doğal konuşmasının karşılaştırılması sonucunda olasılık değerinin (P<0,90) azaldığı ve aynı kişiye ait olduğu yönünde bir değerlendirme yapılabilecek bir aralık olan (0.90>P>0.50) olduğu gözlenmiştir.

6 25 TABLO II. ORİJİNAL SES KAYITLARININ KARŞILAŞTIRILMASINDAN ELDE EDİLEN OLASILIK DEĞERLERİ İLE SAHTE SES KAYITLARININ KARŞILAŞTIRILMASINDAN ELDE EDİLEN OLASILIK DEĞERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI Konuşmacı Rumuzu Fark E1 0,12383 E2 0,05856 E3 0,13429 E4 0,20176 E5 0,08240 E6 0,14480 E7 0,17600 E8 0,15520 E9 0,12519 E10 0,19610 Aritmetik Orta 0,13981 İncelenen kayıtlarının formant değerleri Praat, Multi- Speech ve Speech Analyzer yazılımları ile manuel olarak incelenmiş yapılan incelemede sahte olarak üretilen söylemler ile doğal olarak üretilen söylemlerin formant değerlerinin karşılaştırılması yapılmıştır. Yapılan incelemeler neticesinde /a/, /e/, /i/, /ı/, /u/, /ü/, /o/ ve /ö/ fonemlerinden elde edilen formant değerlerinden örnek olarak seçilen veriler Tablo 3 de sunulmuştur. Tablo 3 ün birinci satırında şahsın doğal konuşmasından elde edilen, ikinci satırında ise şahsın sahte olarak ürettiği konuşmasından elde edilen formant değerleri gösterilmiştir. Praat yazılımıyla aynı kişiye ait doğal ve değiştirilmek suretiyle sahte olarak üretilen söylemlerin F1, F2, F3 ve F4 formant değerleri karşılaştırılmıştır elde edilen bulgulara yönelik sonuçlar üretilmiştir. TABLO III. FARKLI FORMANT DEĞERLERİ Keb/a/b Sözcesindeki /a/ Foneminen Elde Edilen Formant Değerleri Formant F1 (Hz) F2 (Hz) F3(Hz) F4 Orijinal Ses Hz. Değiştirilmiş ses Hz. Formant Değerleri Arasındaki Fark Hz. Bilez/i/k Sözcesindeki /i/ Foneminen Elde Edilen Formant Değerleri Formant F1 (Hz) F2 (Hz) F3(Hz) F4 Orijinal Ses Hz. Değiştirilmiş ses Hz. Formant Değerleri Arasındaki Fark Hz. Sab/u/n Sözcesindeki /u/ Foneminen Elde Edilen Formant Değerleri Orijinal Ses Hz. Değiştirilmiş ses Hz. Formant Değerleri Arasındaki Fark Hz. Y/ü/k Sözcesindeki /ü/ Foneminen Elde Edilen Formant Değerleri Orijinal Ses Hz. Değiştirilmiş ses Hz. Formant Değerleri Arasındaki Fark Hz. b/ı/çak Sözcesindeki /ı/ Foneminen Elde Edilen Formant Değerleri Orijinal Ses Hz. Değiştirilmiş ses Hz. Formant Değerleri Arasındaki Fark Hz. /e/rken Sözcesindeki /e/ Foneminen Elde Edilen Formant Değerleri Orijinal Ses Hz. Değiştirilmiş ses Hz. Formant Değerleri Arasındaki Fark Hz. /o/rtak Sözcesindeki /o/ Foneminen Elde Edilen Formant Değerleri Orijinal Ses Hz. Değiştirilmiş ses Hz. Formant Değerleri Arasındaki Fark Hz. /ö/ldü Sözcesindeki /ö/ Foneminen Elde Edilen Formant Değerleri Orijinal Ses Değiştirilmiş ses Formant Değerleri Arasındaki Fark

7 25 IV. SONUÇ VE ÖNERİLER Ses sahteciliği şüphesiyle elde edilmiş ve incelemeye alınan ses kayıtlarında bahse konulu farklılıkların oluşabileceği, bu nedenle F3 ve F4 formant değerlerinin kabul edilebilirliğinin F1 ve F2 formant değerine göre daha düşük seviyede tutulması gerektiği anlaşılmıştır. Yine yapılan çalışmada, ses kaydı elde edilen konuşmacıların bir birlerinden farklı ses sahteciliği yöntemlerini kullandıkları, 2 konuşmacının ses genliğini artırıp şive kullandığı, 6 konuşmacının ses genliğini artırıp gırtlaktan konuştukları ve 2 konuşmacının ise ses tonunu inceltmek suretiyle konuştukları anlaşılmıştır. Ses sahteciliği yapan konuşmacıların bahse konulu söylemleri üretirlerken belir bir süreden sonra orijinal konuşmalarına geri döndükleri, sahte ses üretme yeterliliklerini kaybetmeye başladıkları anlaşılmıştır. Bu nedenle konuşmacı tanıma incelemelerinde; şüphelilerden elde edilecek mukayese amaçlı ses kayıtların kısa süreli değil en az 10 dakika süreyle serbest ve metne bağlı olmak üzere elde edilmesi gerektiği anlaşılmıştır. Bu sayede orijinal seslerinin elde edilmesi ve konuşmacı tanıma incelemelerinde gerçek parametrelerin analiz edilmesine yönelik problemlerin çözümlenebileceği belirlenmiştir. V. KAYNAKLAR [1]. Tosi, Oscar, (1979), Identification, Theory and Legal Applications, Maryland: University Park Press, pp [2]. JKDB, (2011), Adli Bilimler II, 1.Baskı, Ankara: Jandarma Genel Komutanlığı Basım Evi. [3]. Özer, Ömer, (2014), Adli Konuşmacı Tanıma İncelemelerinde Karşılaştırılan Parametreler ve Farklı Kayıt Ortamlarından Elde Edilen Konuşmaların Parametrelerinin Karşılaştırılması. Yüksek Lisans Tezi, Ankara: Polis Akademisi Güvenlik Bilimleri Enstitüsü. [4]. Chollet,G.,Perrot,P., Karam, W., Mokbel, C., Kanade, S., and Petrovska-Delacr etaz, D., Identities, forgeriesanddisguises, International Journal of Information Technology and Management (IJITM), Special Issue on: Advances and Trends in Biometrics, Vol. 9, No. 4, [5]. Bayram, Levent, (2001), Uzun Süreli Bellek Yoluyla Ses ve Konuşmacı Tanıma, Polis Bilimleri Dergisi, 3(3-4), ss [6]. Lyons, John, (1972), Einführung in Die Modern Linguistic, London: Cambridge & MIT Press. [7]. Hollien, Harry, (2000), Aural-Perceptual Speaker Identification: Problems With Noncontemporary Samples. Forensic Linguistics, 7, pp [8]. Katz, James, (2002), Handbook of ClinicalAudiology, Baltimore: Lippincott Williams &Wilkins. [9]. Aksan, Doğan, (2000), Türkiye Türkçesi Gelişmeli Sesbilimi, Ankara: Türk Dil Kurumu Yayınları. [10]. ENFS, Forensic speech and audio analysis working group Terms of reference for forensic speaker analysis, [11]. TDK, (2013), Jandarma Kriminal Daire Başkanlığı Kriminal Terimler Sözlüğü. [12]. VoiceNet kullanım kılavuzu, User Manuel Operating Instructions, [13]. H.Musayev, L. ƏӘliyev., Təәqlid vəә onun müəәyyəәn edilməәsindəә formantların rolu. Azəәrbaycan Respublikası, ƏӘdliyyəә Nazirliyi, Məәhkəәməә Ekspertizası, Kriminalistika vəә kriminologiyanın aktual məәsəәləәləәri 39, сü il, səәh [14]. BURUCU E., Adli Bilişim ve Elektronik Deliller, Rapor Hazırlama, 2014, seçkin Yayıncılık. [15]. ÖZER Ö., Güncel Tehdit, Siber Suçlar, Akreditasyon Faaliyetleri, 2014, Seçkin Yayıncılık.