Ses dosyalarının akustik şebeke gürültüsü tabanlı adli kanıt analizi

Abstract

Elektrik Şebeke Frekansı (ENF), şebekede harcanan gücün üretilen güce oranla artıp azalmasına bağlı olarak nominal frekans (50/60 Hz) etrafında anlık salınımlar yapar. Elektrik şebeke gerilimi kaynaklı elektromanyetik alan veya akustik şebeke gürültüsünün olduğu bir ortamda yapılan ses kayıtlarına ENF kaynaklı bir gürültü bileşeni eklenmektedir. Bu bileşen yardımı ile bir ses dosyasının hangi gün ve saat kayıt edildiği doğrulanabilmektedir. Bu çalışmada, ev ve iş yerlerinde sıklıkla kullanılan cihazların yaymış olduğu akustik gürültüler analiz edilerek ses kayıtlarında akustik gürültü kaynaklı ENF gürültüsünün varlığı ve kestirimi araştırılmıştır. Kestirimi yapılan ENF sinyallerinin şebekeye bağlı bir devre yardımı ile elde edilen referans ENF ile benzerlikleri ölçülerek dosya kayıt zamanlarının doğru bir şekilde tespit edilebilirliği incelenmiştir. Akustik şebeke gürültüsüne karşı dinamik ve elektret mikrofonların davranışı araştırılmış, ses kayıtları üzerinden kayıt ortamı ve kayıt cihazı hakkında ne ölçüde bilgi sahibi olunabileceği incelenmiştir. Sosyal medyalarda yüklü videolardan ENF sinyali kestirimi de bu çalışma kapsamında ayrıca araştırılmıştır.ENF (Electrical Network Frequency), fluctuates instantaneously from its nominal value (50/60 Hz) depending on an increase or decrease in power consumption as against power production in the grid network. An ENF-sourced noise component is added into audio recordings where mains power sourced electromagnetic field or acoustic mains hum exists. With the use of this component, recording date and time of an audio file can be verified. In this work, existence and estimation of the acoustic mains hum sourced ENF noise in audio files is studied by analysing the acoustic noise emitted by several devices that are frequently used at home or in workplace. Detection of the file recording time truly is examined by computation of the similarity between the ENF signals estimated from the audio recordings and the reference ENF obtained with the help of a circuit that is connected to power grid network. The behaviour of dynamic microphone and electret microphone towards acoustic mains hum is investigated and the extent of acquiring the information about recording device type and settings from audio files is analysed. Besides, as part of this work, ENF estimation from videos on social media is also investigated.