Axborot tizimlari foydalanuvchilarining ovozi boʻyicha biometrik autentifikatsiyalash modeli va algoritmlari

Ushbu dissertatsiya O'zbekiston Respublikasi Oliy ta'lim, fan va innovatsiyalar vazirligi huzuridagi Oliy attestatsiya komissiyasida ro'yxatga olingan hamda Toshkent axborot texnologiyalari universiteti tomonidan bajarilgan. Tadqiqot mavzusi: "Axborot tizimlari foydalanuvchilarining ovozi bo'yicha biometrik autentifikatsiya modeli va algoritmlari". Tadqiqotda axborot tizimlari uchun ovoz asosida biometrik identifikatsiyalash model va algoritmlari ishlab chiqilgan. Tadqiqot davomida STRIDE metodologiyasi yordamida ovozga asoslangan tizimlar uchun tahdid modeli ishlab chiqilgan va DREAD modeli asosida tahdidlarning risk darajalari hisoblangan. Shuningdek, ovoz ma'lumotlariga dastlabki ishlov berish, belgilarni ajratish va chuqur neyron tarmoqqa asoslangan matnga bog'liq va bog'liq bo'lmagan ovoz asosidagi autentifikatsiya usullari ishlab chiqilgan. Analog shakldagi signalni raqamli shaklga o'tkazish, ovozdagi harakatsiz sohalarni olib tashlash va filtrlashga asoslangan nutq signallarga dastlabki ishlov berish algoritmi ishlab chiqilgan. Mel-chastotali kepstral koeffitsiyentlar usuliga asoslangan nutq signali belgilarini ajratish algoritmi ishlab chiqilgan va chuqur neyron tarmoqli model taklif qilingan. Tadqiqot natijasida 20 ta ilmiy ish chop etilgan, jumladan, 5 ta xorijiy va 6 ta respublika jurnallarida nashr etilgan.

Asosiy mavzular

Kirish: Dissertatsiya mavzusining dolzarbligi va zarurati, tadqiqotning O'zbekiston Respublikasi fan va texnologiyalari rivojining ustuvor yo'nalishlariga mosligi, maqsad va vazifalar, tadqiqot obyekti va predmeti, tadqiqotning ilmiy yangiligi va amaliy natijalari, olingan natijalarning ishonchliligi, ularning nazariy va amaliy ahamiyati, tadqiqot natijalarining amaliyotga tatbiq etilishi, nashr etilgan ishlar va dissertatsiya tuzilishi haqida ma'lumot berilgan.
Biometrik parametrlar asosida shaxsni tanib olish texnologiyalari: Birinchi bobda biometrik parametrlar asosida shaxsni tanib olish texnologiyalari tahlil qilingan. Fiziologik va xulq-atvorga asoslangan usullar ko'rib chiqilgan. Shaxsni tanib olish jarayonining asosiy harakatlari (s Helsinka): o'qish, ajratish, taqqoslash, qaror qabul qilish bayon etilgan.
Shaxsni ovozi asosida biometrik identifikatsiyalashning zamonaviy holati: Ikkinchi bobda shaxsni ovozi asosida identifikatsiyalash tizimining asosiy masalalari va ovoz asosidagi ilovalar uchun tahdid modeli keltirilgan. Matnga bog'liq va matnga bog'liq bo'lmagan ovoz asosidagi autentifikatsiya usullari taklif qilingan. Identifikatsiya va verifikatsiya tizimlarining tuzilishi va arxitekturasi ko'rib chiqilgan.
Nutq signallariga ishlov berish hamda nutq asosida shaxsni tanib olish usul va algoritmlari: Uchinchi bobda nutq signali va unga dastlabki ishlov berish va nutq signali belgilarini ajratish algoritmlari keltirilgan hamda chuqur neyron tarmog'iga asoslangan shaxsni ovozi asosida identifikatsiyalash modeli taklif qilingan. Dastlabki ishlov berish algoritmi (analogdan raqamliga o'tkazish, VAD, filtrlash) va mel-chastotali kepstral koeffitsiyentlarni aniqlash bosqichlari tahlil qilingan.
Dasturiy ta'minot va uning amaliy masalalarda qo'llanilishi: To'rtinchi bobda axborot tizimlari foydalanuvchilarini biometrik identifikatsiyalash dasturiy majmuasi ishlab chiqilgan hamda dasturiy majmua modullari batafsil yoritilgan. Tajribalar natijalari va amaliy qo'llanishi keltirilgan. Dasturiy majmuaning umumlashtirilgan sxemasi va tajriba tadqiqotlari natijalari ko'rsatilgan.
Xulosa: Tadqiqot natijalari asosida xulosalar taqdim etilgan. Xususan, STRIDE va DREAD metodologiyalari yordamida tahdid modeli va risk darajalari aniqlangan, ovozga asoslangan identifikatsiya usullari takomillashtirilgan, dastlabki ishlov berish algoritmi ishlab chiqilgan, mel-chastotali kepstral koeffitsiyentlar asosida belgilarni ajratish algoritmi taklif qilingan hamda chuqur neyron tarmoqli model yaratilgan. Shuningdek, 90% aniqlik va 9% ga yaqin yolg'ondan rad etish xatoligi ko'rsatilgan.