Vis enkel innførsel

dc.contributor.advisorAlaliyat, Saleh Abdel-Afou.
dc.contributor.advisorKarlsen, Anniken Susanne T.
dc.contributor.authorWaaler, Fredrik Ferdinand.
dc.contributor.authorDyvik, Klaus.
dc.date.accessioned2020-07-09T16:01:35Z
dc.date.available2020-07-09T16:01:35Z
dc.date.issued2020
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11250/2663592
dc.description.abstractVår 2019 hadde Avento AS et testprosjekt med en annen bachelorgruppe, der de skulle implementere et låsesystem som brukte ansiktsgjenkjenning som verifiseringsmetode. Da dette kom med sine problemer i form av sikkerhet, ville Avento undersøke andre former for verifiseringsmetoder. Oppgaven de framla for oss var å heller prøve å implementere metoder for å bruke talegjenkjenning som verifiseringsmetode i et låsesystem. Denne oppgaven tok også høyde for å skape et fullstack-system rundt systemet for administrasjon og registrering. Omfanget av rapporten beskriver hvordan gruppen har gått frem for å skape dette systemet. Her beskriver vi hvilket teoretisk grunnlag og hvilke metoder vi har måttet ta i betrakting for å løse problemet, og gjør rede for hvilke resultater vi har hatt i prosessen. Oppgaven har resultert i et fullt administrativt system. Systemet bruker maskinlæringsmodeller basert på hvilken tale brukere har registrert i systemet. I prosjektet har vi undersøkt og sammenlignet ulike typer arkitekturer innenfor maskinlæring for å finne ut av hvilken arkitektur som gir de beste resultatene for vårt problem. Låsesystemet har resultert i at brukere kan spille inn lydopptak av seg selv som sier frasen "Åpne dør". Disse lydklippene blir brukt som treningsdata for en maskinlæringsmodell som kan brukes for å gjøre prediksjoner om hvorvidt en person er verifisert eller ikke. En Raspberry Pi fanger opp hvorvidt frasen "Åpne Dør" blir sagt. Dersom noen sier dette, vil denne enheten så sende lyden til server for validering på maskinlæringsmodellen, før døren åpnes dersom talen er validert. Den endelige modellen er generelt god på å avgjøre hvorvidt en person skal verifiseres eller ikke. Det kan dog skje at den iblant ikke verifiser personer som skal være verifisert, da modellen av sikkerhetsgrunner har en tendens til å predikere lyddata som uverifisert. I disse tilfellene vil det være tilstrekkelig å gjenta frasen en eller to ganger, og modellen vil slippe deg inn dersom du er verifisert. Et sikkerhetsproblem i løsningen er at det er mulig å ta opp en tale fra en verifisert stemme og spille av lyden framfor systemet, noe som ikke gjør det aktuelt til bruk ved system ved høy sikkerhetsgrad. Allikevel gir systemet interessant innsikt i bruk talegjenkjenning som metode for verifisering, samt et godt grunnlag for videreutvikling.
dc.description.abstractSpring 2019, Avento had a in-house project where they tried to implement a facial recognition system for use on their office door. This yielded problems in both security and usage. Hence, they wanted to explore other opportunites for verification methods. They proposed to us a project, in which we where to use voice recogntion as a verification method for their office door instead. The project also included a full-stack syste, with an administrative website and registration opportunites for new users. This report describes how we have developed this system. We describe the theoretical basis and the methods used to solve the problem, and elaborate on the results we have achieved in the project. The project has resulted in a full administrative system that uses machine learning to build models that can be used to recognize voices. We have over the course of the project explored different architectures and techniques in machine learning to find the best suited model for our problem. Users can record their voice saying the phrase "Open Door" (in norwegian). A reccurent neural network will be trained on the voice recordings. Outiside the office space, there is installed a Raspberry Pi that listens for new recordings to verify. If someone says "Open Door", the pi will send the recording to the neural network on server for validation. The final modal is generally good to decide whether a person should be verified or not. However, sometimes a person that should have acces will be denied, and will need to repeat his/her phrase one or two times. This is a result of a security policy that is biased towards not letting people in. A security problem for the solution is that if you obtain a voice recording of a verified person saying "Open Door", you can use this to get verified yourself. Thus, the system is not applicable for use in security cirital applications, but still yields interesting insights into the use of voice recogntion as a verification method.
dc.publisherNTNU
dc.titleTalegjenkjenning for Låssystemer
dc.typeBachelor thesis


Tilhørende fil(er)

Thumbnail
Thumbnail

Denne innførselen finnes i følgende samling(er)

Vis enkel innførsel